5月30日，由国家超级计算天津中心和清华大学智能产业研究院领衔的AI生物医药团队，正式发布面向超大规模药物发现的人工智能虚拟筛选平台——GalaxyVS 。该平台依托新一代天河超级计算系统，面向近千亿级可合成化合物空间，构建了覆盖分子表征、向量检索、多样性控制、亲和力重排序和大规模任务调度的端到端技术体系，为创新药物研发提供了高效率、高精度、可扩展的新型基础平台。
虚拟筛选是创新药物研发的关键技术，可从海量化合物库中快速识别靶向蛋白的潜在活性小分子，对于缩短研发周期、降低研发成本、提升重大疾病药物发现能力具有重要意义。长期以来，传统实验筛选成本高、周期长，常规分子对接方法计算效率有限、假阳性率较高，高精度自由能计算又难以支撑超大规模筛选。随着可合成化合物库快速迈入千亿乃至万亿级规模，现有虚拟筛选技术在算法、算力、存储和工程化能力上均面临严峻挑战。骋补濒补虫测痴厂正是面向这一国际前沿难题提出的系统性解决方案。
骋补濒补虫测痴厂的重大突破在于围绕近千亿级化学空间重构了一套“础滨模型+超级计算+高性能检索+药物化学约束”的全流程平台。测试中，系统单次检索千亿分子库几十秒内即可完成，平均单个靶点口袋检索用时不到1秒，针对人类约18万个靶点口袋用时约0.5小时，针对多物种近10万个蛋白400万个靶点口袋用时约14小时，完成约60亿亿次分子检索计算，展现出强大的系统吞吐和工程稳定性。相比国际上已有大规模虚拟筛选，骋补濒补虫测痴厂比当前最先进的超算记录高出6个数量级。标志着础滨药物发现正在从单点模型创新，迈向算法、数据、超算、存储、调度和药物化学协同驱动的新阶段。
该平台可有效破解传统药物研发中“活性分子稀少、可筛空间不足、候选分子同质化”的难题，为肿瘤、神经退行性疾病、新发传染病、罕见病和精准医学等领域提供更广阔的先导分子来源，大幅提升突发公共卫生事件中的药物研发响应速度。为我国生物医药产业高质量发展、原创药物发现和国家生物安全提供了核心算力与算法支撑。
编辑：李华山
