Команда исследователей из Университета Цинхуа разработала DrugCLIP — инновационный AI-фреймворк для поиска лекарственных молекул, который демонстрирует эффективность до 10 миллионов раз выше, чем традиционные методы молекулярного докинга. Система смогла проанализировать 500 миллионов молекул на совместимость с 10 000 белков, что соответствует более 10 триллионам комбинаций за один день работы на восьми GPU. Это достижение сокращает время, необходимое для поиска лекарств, так как традиционные методы потребовали бы сотни лет вычислений.
DrugCLIP применяет контрастное обучение, превращая молекулы и белковые карманы в векторы, что позволяет быстро определять их совместимость. В ходе тестирования команда обработала 10 триллионов пар «белок-молекула», выявив 2 миллиона перспективных кандидатов, охватив почти половину белок-кодирующего генома человека. Результаты стали доступны в открытой базе данных GenomeScreenDB.
Лабораторные испытания показали, что система достигла 15% hit rate для норэпинефрина и 17,5% для белка TRIP12, связанного с раком и аутизмом. За полгода до публикации DrugCLIP использовался 1 400 исследователями для выполнения более 13 500 задач скрининга. Фреймворк и база данных теперь доступны для всех ученых, что особенно важно, учитывая, что около 90% потенциальных мишеней в человеческом геноме все еще не имеют терапии из-за медленных и дорогих классических методов скрининга.