Прорыв в поиске лекарств: Tsinghua University представил DrugCLIP
Ученые из Университета Цинхуа представили DrugCLIP — инновационный AI-фреймворк, который в 10 миллионов раз эффективнее традиционного молекулярного докинга. Эта система проанализировала 500 миллионов молекул на совместимость с 10 000 белков, обрабатывая более 10 триллионов комбинаций всего за сутки на восьми графических процессорах. Новый подход устраняет разрыв между предсказанием структуры белков (где DeepMind с AlphaFold 2 уже получила Нобелевскую премию) и реальными поисками лекарств, которые в классическом варианте заняли бы столетия.
DrugCLIP использует контрастное обучение: две нейросети преобразуют молекулы и карманы белков в векторы, позволяя быстро определять их совместимость. В результате команда обработала 10 триллионов пар «белок-молекула» и выявила 2 миллиона кандидатов, охватывающих почти половину белок-кодирующего генома человека.
Метод уже протестирован: для норэпинефриновый переносчик DrugCLIP показал 15% успешных результатов, а для белка TRIP12, связанного с раком и аутизмом, hit rate составил 17,5%. За полгода 1 400 исследователей использовали платформу для более чем 13 500 задач скрининга. Теперь DrugCLIP и база данных доступны для всех ученых, что особенно важно, так как 90% потенциальных лекарственных мишеней в человеческом геноме все еще не имеют терапий из-за высокой стоимости и медлительности традиционного скрининга.