大幅提升成功率!华东理工团队给药物研发装上“AI引擎”|上海市科技奖

在2025年度上海市科学技术奖励大会上,AI引擎华东理工大学李洪林教授领衔的大幅东理队“从物理模型到AI赋能创新药物发现”项目,凭借其在计算药物设计领域的提升突破性贡献,荣获上海市自然科学奖一等奖。成功该团队通过构建融合物理机制与人工智能的率华新范式,成功为新药研发装上“智能引擎”,工团显著突破了传统研发周期长、药物研成本高、装上成功率低的上海市科行业痛点。
一、技奖 破局“双十定律”:AI重塑新药研发范式
新药研发素有“双十定律”之称,AI引擎即平均耗时超过10年、大幅东理队投入超过10亿美元,提升且最终上市成功率不足10%。成功然而,率华最新行业数据显示,随着研发难度的增加,这一比例更为严峻:
* 周期延长:研发周期普遍延长至10—15年;
* 成本飙升:单个成功新药的综合研发成本高达数十亿美元;
* 成功率低:最终能走向市场的项目不足十分之一。
科学家需在数以万计的化合物库中“大海捞针”,筛选出具备安全性与有效性的候选分子。AI时代的到来,通过构建“物理机制+数据驱动”的新范式,彻底改变了这一局面:
1. 物理模型:精准刻画分子相互作用规律与结合动力学,实现作用机制的可解释性解析;
2. AI赋能:利用深度学习捕捉复杂非线性关系,将领域知识融入模型训练,在物理机制尚不明确场景下实现跨尺度推断与高效预测,大幅提升新药设计的准确性与泛化能力。
二、 核心技术突破:从“模糊匹配”到“精准识别”
1. 给分子拍“3D照片”:首创三维分子相似性三角哈希算法
传统药物筛选主要依赖二维化学结构式,但在真实生理环境中,药物分子以三维立体构象存在,其作用机制如同“钥匙与锁”,空间契合度至关重要。
- 创新点:团队首创基于空间药效特征的三维分子相似性三角哈希算法。
- 功能:为每个药物分子构建一张“3D身份证”,不仅记录整体结构,更重点刻画空间中的关键药效特征(如正/负电区域、疏水区域、空间形态等)。
- 价值:推动药物筛选从传统的“结构类比”(寻找长得像的“双胞胎”)跃迁至“分子母核跃迁”模式(挖掘功能相似但骨架不同的“神似者”),显著提升了筛选命中率与创新性。
2. 预测药物“停留多久”:解锁药效动力学关键密码
药物与靶标的结合并非静态“握手”,而是一场动态的“舞蹈”——分子经历结合、解离的动态平衡。决定疗效的关键不仅在于“是否结合”,更在于“结合多快、停留多久”,这直接决定了起效速度与药效维持时间。
- 创新点:将蛋白质折叠能量全景图与化学反应过渡态理论相结合,构建全新理论框架。
- 突破:在国际上率先实现结合动力学参数的高精度计算。
- 价值:研究者不仅能判断药物“能不能结合”,更能预测“结合得有多稳、停留时间有多长”,为药物的理性优化提供了关键理论支撑。
3. 攻克“新模态药物”难题:从经验筛选到智能设计
PROTAC、分子胶等“新模态药物”成为前沿方向,其核心在于将靶蛋白标记并引导降解,从而调控传统“不可成药靶点”。然而,这类分子结构复杂,缺乏现成计算模型。
- 技术路线:采用“知识驱动”策略,系统整合海量药物数据、生物信息与物理化学规律。
- 成果:率先构建面向PROTAC药物设计的知识驱动AI模型体系。
- 价值:实现候选分子的智能生成与成药潜力评估,推动新模态药物设计由传统的经验筛选向智能化设计转变。
三、 国际影响力:跻身世界领先行列
目前,该团队开发的计算方法已在国际学术界产生深远影响:
* 用户规模:在线计算平台累计拥有国内外用户3.9万名,完成科学计算任务19.6万次;
* 学术认可:相关工具被全球同行下载超1000次;
* 标杆地位:多家国际顶尖科研机构将其作为方法学“标杆基准”进行对比评测;
* 实战成果:多个国外团队已基于该方法成功发现候选药物分子。
这一系列成果标志着华东理工团队的技术体系已跻身国际领先水平,为全球新药研发提供了强有力的中国方案。
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