2026-01-10
AI制药进入“万亿级”筛选时代
清华团队DrugCLIP三连发登上Science，用对比学习实现一天10万亿分子虚拟筛选，速度提升千万倍，可覆盖全基因组2万种蛋白，把“无药可靶”比例从90%降至潜在50%以下，标志着AI制药从单点突破走向系统化工程，将重塑新药研发成本曲线与产业分工。
2025-10-25
AI+科学交叉突破
MIT SpectroGen凭单一光谱实现99%实验相关性跨模态预测；Cell子刊封面LigUnity统一口袋-配体空间刷新虚拟筛选；PNAS CORDIAL框架提升蛋白-配体亲和力排序泛化力。物理先验与AI结合显著加速材料与药物发现。
2025-10-05
AI虚拟筛选重塑药物发现
渥太华大学综述指出AI正将基于配体/结构的虚拟筛选效率提升一个量级，但数据整理与前瞻性验证仍是释放AI制药潜力的关键瓶颈。
2025-03-16
AI科研工具化
Nat. Comput. Sci. 论文展示“机器学习+分子对接”混合筛选策略，把亿级化学空间搜索成本降低两个数量级，实验命中率显著提高。该方法为制药、新材料领域提供可扩展的AI科研工具链，加速从虚拟筛选到实体验证。
2024-10-07
AI+科学计算工具革新
从图高斯过程、空间转录组“转移张量”到 RosettaVS 虚拟筛选，AI 正成为生物、材料、药物等基础研究的加速器，开源、高精度、可解释的新工具持续降低实验成本并提升发现效率。
2024-08-26
AI for Science纵深突破
AlphaSeq以7.5亿条数据刷新蛋白质互作预测，MedSAM-2将SAM 2拓展至3D医学分割，Nat.Chem.Bio.与Chem.Sci.论文展示虚拟筛选与靶点发现新框架，AI正成为生命科学实验的“标准仪器”。
2024-06-08
AI+药物发现技术突破
Nat. Mach. Intell. 提出“数据+知识+AI”新框架，结合分布外泛化与物理先验，显著提升虚拟筛选精度；同期国产GeoFlow抗体生成模型在结构预测与从头设计上与AlphaFold3持平，为原创新药提供高效工具链。