為疾病靶點匹配適配的小分子，是靶向藥物研發(fā)的關(guān)鍵。面對人體內(nèi)數(shù)以萬計的潛在靶點，如何快速篩選苗頭化合物？近日，清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院教授蘭艷艷聯(lián)合該校生命學院、化學系團隊，創(chuàng)新研發(fā)了人工智能驅(qū)動的超高通量藥物虛擬篩選平臺DrugCLIP，其篩選速度比傳統(tǒng)方法提升百萬倍，預測準確率也取得顯著突破。

　　依托該平臺，團隊首次完成了人類基因組級別的藥物虛擬篩選，為創(chuàng)新藥物發(fā)現(xiàn)帶來新可能。相關(guān)研究成果以“深度對比學習實現(xiàn)基因組級別藥物虛擬篩選”為題，于北京時間1月9日在線發(fā)表于國際學術(shù)期刊《科學》。

　　蘭艷艷介紹，人類基因組編碼2萬余個蛋白，受傳統(tǒng)工具效率等制約，現(xiàn)有蛋白靶點開發(fā)只覆蓋其中小部分。團隊創(chuàng)新將傳統(tǒng)的分子對接方法，轉(zhuǎn)化為蛋白口袋與小分子在向量空間中的高效語義檢索�；�于128核中央處理器和8張圖形處理器的計算節(jié)點，DrugCLIP可在1天內(nèi)完成10萬億次蛋白—配體打分，較傳統(tǒng)方法提速百萬倍。

　　速度提升，準確性如何？團隊進行了一系列實驗。例如，去甲腎上腺素轉(zhuǎn)運體是抑郁癥等疾病的重要靶點，DrugCLIP從160萬個候選分子中，為該靶點篩選出約100個高評分分子。實驗檢測顯示，其中15個為有效抑制劑，12個分子的結(jié)合能力優(yōu)于當前一種常用抗抑郁藥物。

　　目前，依托DrugCLIP，團隊完成了覆蓋約1萬個蛋白靶點、2萬個蛋白口袋的虛擬篩選項目，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，構(gòu)建了目前已知最大規(guī)模的蛋白—配體篩選數(shù)據(jù)庫。

　　據(jù)悉，該數(shù)據(jù)庫已免費面向全球科研社區(qū)開放，為基礎(chǔ)研究與早期藥物發(fā)現(xiàn)提供數(shù)據(jù)支持。篩選服務(wù)平臺也同步上線，支持對用戶上傳的靶點和蛋白口袋進行定制化篩選，截至論文發(fā)表時，已累計服務(wù)1400余名用戶完成1.35萬余次篩選。

　　蘭艷艷說，DrugCLIP平臺有助于在抗癌、傳染病、罕見病等方向上，加速新靶點與首創(chuàng)新藥的發(fā)現(xiàn)。團隊將持續(xù)優(yōu)化引擎性能，拓展支持模態(tài)，助力構(gòu)建更智能、高效、普惠的藥物創(chuàng)新生態(tài)。

編輯：金文婕

審核：王仕偉

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