30日，面向超大规模药物发现的人工智能虚拟筛选平台——GalaxyVS正式发布。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。
这一平台由国家超级计算天津中心党组书记、首席科学家孟祥飞和清华大学智能产业研究院教授兰艳艳领衔的人工智能生物医药团队联合打造。
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，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。GalaxyVS正是面向这一国际前沿难题提出的系统性解决方案。
孟祥飞说，GalaxyVS的重大突破在于，它不是对既有模型的简单放大，而是围绕近千亿级化学空间重构了一套“AI模型+超级计算+高性能检索+药物化学约束”的全流程平台。
系统以清华大学团队的DrugCLIP模型为基础，将蛋白口袋与小分子映射到统一向量空间，把传统依赖逐一对接的蛋白—配体匹配问题，转化为可大规模并行执行的高维向量快速检索问题，突破了传统分子对接在速度和规模上的限制。
