作者丨论文团队
编辑丨ScienceAI
人类基因组编码约有 20000 种蛋白质，其中 90% 与疾病密切相关，却长期处于 “无药可靶” 状态。关键生物机制隐藏在庞杂而碎片化的数据中，但即便拥有高通量实验和海量分子数据，研究者仍然需要依赖经验，在无数可能性中逐一试探。
清华大学智能产业研究院（AIR）- 北京智源人工智能研究院“健康计算联合研究中心” 兰艳艳教授课题组带来了新的成果。他们研发的 AI 驱动的超高通量药物虚拟筛选平台 DrugCLIP，能以千万倍的对接速度实现精准的虚拟筛查。
相关研究内容以「Deep contrastive learning enables genome-wide virtual screening」为题，于 2026 年 1 月 9 日发布在《Science》。
展开剩余84%论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.ads9530
范式重构：从“物理模拟”到“跨模态向量检索”的技术跃升
传统药物筛选长期受困于“不可能三角”：精度、通量与化学空间规模。传统的分子对接高度依赖原子级的物理受力模拟，面对万亿级分子库时，庞大的计算代价让全基因组筛选成了不可能完成的任务。
图示：化学空间与化合物库。
DrugCLIP 的核心创新在于创造性地构建了蛋白质口袋与小分子的“向量化结合空间”。它不再执着于模拟分子如何“卡入”蛋白的动态过程，而是利用深度对比学习技术，将复杂的生物相互作用重构为计算机领域极度成熟的向量检索问题。
在这种硬核架构下，团队展现了极具前瞻性的 AI 逻辑：
自监督结构预训练： 团队创造性地从海量蛋白数据中切取片段模拟“假配体”，构造了多达 550 万组 训练样本。这种策略让 AI 在接触真实药物前，就已深刻领悟了蛋白表面的结构特征，赋予了模型极强的 Zero-shot泛化能力。 多尺度表征对齐： 团队通过训练两个深度神经网络编码器，将蛋白口袋的 3D 拓扑结构与小分子的化学表征映射到同一个高维共嵌入空间（Joint Embedding Space）。图示：DrugCLIP 的框架。
这种算法级的范式转换，直接将单节点（128 核 CPU + 8 张 GPU）的日打分能力推向了 10 万亿次（10 的 13 次方） 的巅峰。相较于传统工具，筛选效率提升了 100 万倍。
从预测到验证：攻克“暗靶点”与 AlphaFold 结构的无缝对接
DrugCLIP 的价值不仅在于算力的飞跃，更在于其对全新靶点的硬核筛选能力。针对此前既无实验结构、也无已知抑制剂的“暗靶点”——人源 E3 泛素连接酶 TRIP12（与癌症和帕金森相关），DrugCLIP 直接基于 AlphaFold2 预测的蛋白结构进行盲筛，成功命中多个活性抑制剂。
图示：借助 GenPack 将 DrugCLIP 应用于 AlphaFold 预测结构。
在临床靶点 NET（去甲肾上腺素转运体）的实验中，DrugCLIP 筛选出的候选分子中有 15% 证实有效，且部分分子的活性直接超越了现有的一线临床药物。相关复合物结构已通过冷冻电镜解析，进一步验证了其生物学可信度。
图示：DrugCLIP 的计算机模拟基准测试结果及针对 NET 的湿实验验证。
赋能万众创新：开启基因组级药物发现生态
为了践行赋能科研社区、重塑药物研发现状的愿景，研究团队利用 DrugCLIP 完成了人类历史上首次全基因组规模的虚拟筛选：覆盖约 1 万个蛋白靶点、2 万个结合口袋，对超过 5 亿个小分子进行全量对齐，产出 200 万个高潜力靶点分子对，并据此构建了目前全球规模最大的蛋白-配体筛选数据库 GenomeScreenDB。
图示：全基因组虚拟筛选结果的 t-SNE 可视化图及实例与靶点数量维恩图。
早在 2025 年 6 月，清华 AIR 已联合智源研究院预先发布了 DrugCLIP 平台，正式向全球科研社区免费开放。截至目前，该平台已吸引了超过千余名科研人员深度使用，累计完成了超过万次大规模筛选任务。 这种极速、低门槛的筛选体验，正在极大地降低新靶点开发的起始门槛。
图示：DrugCLIP 官网。
相关链接：https://www.drugclip.com
作为 AI4S（AI for Science）重塑生命科学底层逻辑的绝佳范例，DrugCLIP 正在重新定义药物发现的路径与边界，推动人工智能成为下一代医疗突破的核心驱动力。
DrugCLIP 不仅实现了药物筛选速度的百万倍级提升，更首次完成了全基因组规模的药物映射，实现了从“大海捞针”到“精准定位”的筛选突破。在此基础之上，进一步提升靶点与药物分子匹配的精度、推动药物从筛选到设计的全链条贯通，成为接下来的关键方向。
DrugCLIP 的发表，不仅是对技术突破的国际认可，更意味着药物研发正式迈入“后 AlphaFold 时代”的规模化、系统化新阶段。
相关报道：https://phys.org/news/2026-01-ai-tool-discovery-life-medicines.html
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