清华大学智能产业研究院兰艳艳教授团队携手生命学院与化学系科研人员，共同开发出一款名为DrugCLIP的AI驱动超高通量药物虚拟筛选平台，为新药研发领域带来突破性进展。该平台通过深度对比学习技术，在药物筛选效率与精准度上实现双重飞跃，相关成果已发表于国际顶级学术期刊《科学》。
传统药物研发面临两大核心挑战：人体可成药靶点覆盖率不足10%，且现有筛选方法难以在包含数亿类药分子的化学空间中高效定位活性化合物。研究团队创新构建的DrugCLIP平台，通过百万倍级速度提升突破了这一瓶颈，其预测准确率较传统方法取得显著进步，为大规模虚拟筛选提供了技术支撑。
基于该平台，科研团队完成了全球首个覆盖全人类基因组的药物虚拟筛选工程。这项开创性研究覆盖近万个蛋白靶点、两万个蛋白结合位点，对超过五亿个类药小分子进行系统分析，成功富集出两百余万个潜在活性分子。由此构建的蛋白-配体相互作用数据库，成为当前规模最大的开放共享科研资源，现已面向全球科研机构免费开放。
研究论文《深度对比学习实现基因组级别药物虚拟筛选》系统阐述了技术原理与验证结果。该成果不仅为靶向药物开发提供了全新范式，其构建的开放数据库更将加速全球新药研发进程。通过降低药物发现门槛，这项突破有望推动更多罕见病治疗方案的诞生，为全球医药创新注入新动能。
