- Китайские исследователи из Университета Цинхуа разработали AI-фреймворк DrugCLIP, ускоряющий поиск лекарственных молекул до 10 миллионов раз по сравнению с классическим молекулярным докингом.
- DrugCLIP проверил 500 миллионов молекул с 10 000 белковыми мишенями, обработав более 10 триллионов комбинаций за сутки на восьми GPU, что традиционным методам заняло бы столетия.
- Разработчики опубликовали базу GenomeScreenDB с результатами, а техника показала высокую эффективность в лабораторных тестах, включая hit rate до 17,5% для сложных мишеней, связанных с онкологией и аутизмом.
Команда исследователей из Университета Цинхуа представила инновационный искусственный интеллект DrugCLIP, который кардинально ускоряет процесс виртуального поиска лекарств. Данная система, использующая контрастное обучение, превращает белковые карманы и молекулы в векторы, позволяя быстро оценивать их совместимость без традиционных физико-химических симуляций. Благодаря этому значительному технологическому прорыву, DrugCLIP демонстрирует быстродействие, превышающее классические методы молекулярного докинга в 10 миллионов раз.
В ходе испытаний фреймворк обработал более 10 триллионов комбинаций «белок-молекула» за одни сутки на восьми графических процессорах, охватив почти половину белок-кодирующего генома человека. Это позволило выявить порядка 2 миллионов потенциальных кандидатов в лекарственные соединения. Значимым достижением стало успешное подтверждение эффективности предложенных молекул в лабораторных условиях: для переносчика норэпинефрина показатель hit rate составил 15%, а для белка TRIP12, ассоциированного с раком и аутизмом, – 17,5%. Последний ранее считался плохо изученным и труднодоступным для лекарственной разработки.
Разработчики сделали результаты доступными в базе GenomeScreenDB, которая уже за полгода привлекла более 1400 исследователей, выполнивших свыше 13 500 задач по скринингу соединений. Это открывает новые горизонты для ускоренного изучения и разработки терапий, особенно учитывая, что около 90% потенциальных лекарственных мишеней в человеческом геноме остаются без лечения из-за ограничений классических методик.
Таким образом, DrugCLIP представляет собой существенный шаг вперёд в интеграции искусственного интеллекта и биомедицинских исследований, сокращая временные и финансовые затраты на поиск новых лекарств и расширяя возможности для борьбы с тяжелыми заболеваниями.
