DrugCLIP

DrugCLIP是由清華大學智慧型產業研究院蘭艷艷教授聯合生命學院、化學系團隊研發的AI輔助藥物虛擬篩選平台，其相關研究成果於2026年1月在《Science》期刊發表。

該平台篩選速度較傳統方法有大幅提升，完成了覆蓋人類基因組規模的藥物虛擬篩選，可覆蓋約1萬個蛋白靶點、2萬個蛋白口袋，分析篩選超過5億個類藥小分子，富集出超過200萬個潛在活性分子。團隊構建了一個大規模的蛋白-配體篩選資料庫，該資料庫已面向全球科研社區開放。

基本介紹

• 外文名：DrugCLIP
• 發布時間：2026年1月

發展歷程

2026年1月9日，清華大學智慧型產業研究院（AIR）蘭艷艷教授聯合生命學院、化學系團隊發布了AI驅動的超高通量藥物虛擬篩選平台DrugCLIP，相關研究成果發表於《科學》期刊。2026年1月，超高通量藥物虛擬篩選平台 DrugCLIP發表於《Science》期刊，旨在解決藥物發現中從靶點結構預測到先導化合物篩選的瓶頸問題。該平台將新藥篩選速度提升百萬倍，首次完成對人類基因組內約1萬個靶點、2萬個關鍵位點的全覆蓋篩選，並建成了全球規模最大的藥物靶點匹配資料庫，面向全球免費開放共享。

核心創新

DrugCLIP跳出傳統篩選路徑，將蛋白質與小分子轉化為計算機可快速識別的專屬信號，無需逐步驟模擬結合過程，實現小分子與靶點的自動精準匹配。DrugCLIP的篩選速度相比傳統方法有提升。具體而言，在普通高性能電腦上，DrugCLIP單日可完成31萬億次匹配計算，篩選100萬個候選分子僅需0.02秒。同時在預測準確率上有所提高。依託該平台，團隊首次完成了覆蓋人類基因組規模的藥物虛擬篩選，可覆蓋約 1 萬個蛋白靶點、2 萬個蛋白口袋，分析篩選超過 5 億個類藥小分子，總共富集出超過 200 萬個潛在活性分子，構建了目前已知最大規模的蛋白-配體篩選資料庫，該資料庫已免費面向全球科研社區開放。該平台與AlphaFold（人工智慧蛋白質結構預測系統）形成互補，專注於解決“給蛋白質找適配小分子”的問題，從而打通從蛋白結構解析到新藥研發的全鏈條。

套用與展望

DrugCLIP在實際套用中表現出一定的精準度。針對抑鬱症相關靶點，該平台從160萬個候選分子中篩選出100個潛力分子，其中15%被證實可作用於靶點。針對一個與腫瘤、帕金森病相關的靶點，通過AI預測其蛋白結構後利用DrugCLIP進行篩選，從50個潛力分子中發現了能抑制靶點活性的分子，體現了其套用潛力。

依託該平台，研究團隊完成了人類基因組內約1萬個靶點、2萬個關鍵位點的篩選，建成了藥物靶點匹配資料庫，並向科研人員開放。未來，DrugCLIP計畫與科研及產業夥伴協作，聚焦抗癌、傳染病、罕見病等領域，參與新靶點與First-in-class藥物的發現。團隊將持續最佳化引擎性能、拓展支持模態，助力構建藥物創新生態。