AdaptiveFlow发表并用于发现FSP1与PARP1纳摩尔抑制剂
先了解这件事
2026年9月1日，Nature Biotechnology发表开源超大规模虚拟筛选平台AdaptiveFlow，通过18维分子性质网格将Enamine REAL Space库的690亿分子分区，ATG-VS算法较穷举筛选降低约1000倍计算量。9月15日，顶刊论文在社媒引发热度，后续报道披露平台整合1500余种对接协议并支持AI方法开发，通过主动学习优先筛选有前景的化学子空间，在AWS云上近线性扩展至560万CPU；研究团队已利用该平台发现FSP1与PARP1的纳摩尔抑制剂，并通过共晶结构揭示FSP1抑制机制。10月12日，中文产业新闻进一步报道，指该平台由哈佛医学院研究团队提出，强调其以AI增强、自适应方式在有限算力下高效识别潜力候选分子，弥补传统实验高通量筛选在化合物采购、实验成本、检测通量与化学空间覆盖等方面的不足。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- 中文产业新闻精选【First-in-class药设系列】哈佛医学院提出 AI 增强的开源自适应超大规模虚拟筛选平台 AdaptiveFlow
哈佛医学院研究团队提出新一代开源超大规模虚拟筛选平台 AdaptiveFlow，以 AI 增强、自适应方式在有限算力下高效识别海量化合物库中的潜力候选分子，弥补传统实验高通量筛选受化合物采购、实验成本与检测通量限制、化学空间覆盖有限的不足。
- 顶刊论文（社媒热度）精选AdaptiveFlow：AI增强的自适应虚拟筛选平台实现大规模配体发现
AdaptiveFlow开源平台实现了对690亿化合物Enamine REAL Space库的超大规模虚拟筛选，整合了1500多种对接协议并支持AI方法开发。该平台通过18维分子属性网格和主动学习优先筛选有前景的化学子空间，在AWS云上实现了近线性扩展至560万CPU。研究团队利用该平台发现了FSP1和PARP1的纳摩尔抑制剂，并通过共晶结构揭示了FSP1抑制机制。
- 文献与产业新闻精选AdaptiveFlow：AI 增强的自适应超大规模虚拟筛选平台用于配体发现
AdaptiveFlow 是面向配体发现的开源超大规模虚拟筛选平台，通过 18 维分子性质网格将 690 亿分子分区，ATG-VS 较穷举筛选降低约 1000 倍计算量。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。