> 数据图表谁知道虚拟筛选：算力突破助力筛选提效2026-9-2虚拟筛选：算力突破助力筛选提效清华大学团队 · Science 2025 重磅发表▍颠覆性性能与规模化应用成果 速度跃升 6个数量级筛选速度较传统对接方法由数百年缩短至24小时内，将原本耗时数月的药物筛选周期缩短至秒级，极大降低了早期药物发现的时间成本与算力消耗。 全新靶点高命中率在全新未知靶点NET上实现了15%的命中率，成功发现12个结构全新的候选分子，为神经退行性疾病等难治性疾病的药物研发提供了新的潜在方向。 万亿级全基因组筛选成功完成万亿级规模的虚拟筛选，覆盖约10000个AF2预测蛋白与5亿个小分子化合物，构建了迄今最大规模的药物-靶点关联图谱。资料来源：Yinjun Jia et al. ,Deep contrastive learning enables genome-wide virtual screening.Science391,eads9530(2026). 西南证券整理14西南证券综合其他
