AI驱动的药物发现新引擎，AlphaFold精准制药服务器硬件配置推荐

DrugCLIP 是由清华大学智能产业研究院（AIR）与北京智源人工智能研究院联合开发的基于人工智能的药物虚拟筛选平台。根据其官方介绍（https://air.tsinghua.edu.cn/info/1007/2434.htm）及公开技术资料，该系统主要以云端服务形式提供，不强制要求用户本地部署。但为满足科研机构或企业对私有化部署的需求，以下从硬件组成、软件组成和安装指南三个维度进行详细说明（部分内容基于典型AI药物发现系统的通用配置，并结合DrugCLIP论文与平台特性推断整理）。

一、硬件组成（推荐用于本地部署）

注意：普通用户可通过https://www.drugclip.com直接使用在线平台，无需自建硬件。以下配置适用于希望私有化部署DrugCLIP模型的研究团队或机构。

最小可行配置（仅测试用）：

• 1× RTX 4090（24GB）
• 32 GB RAM
• 2 TB SSD
  可运行小规模筛选（<10万分子），但无法发挥全性能。

二、软件组成

DrugCLIP 系统由多个模块构成，整体架构如下：

1. 核心AI模型

• Protein Encoder：基于3D-GNN或Transformer的蛋白口袋结构编码器（输入：PDB文件）
• Molecule Encoder：基于GNN或SMILES Transformer的小分子编码器
• Contrastive Learning Head：通过对比学习对齐蛋白-分子语义空间
• 向量索引系统：FAISS（Facebook AI Similarity Search）构建十亿级向量近邻检索库

2. 依赖软件栈

3. 数据资源（需预先下载）

• 蛋白结构库：AlphaFold Protein Structure Database（人类全蛋白组约2万条）
• 小分子库：ZINC20（>2.3亿化合物）、ChEMBL、PubChem
• 预训练模型权重：由清华AIR官方提供（需申请）

三、安装指南（本地部署流程）

前提：已获得 DrugCLIP 模型权重与代码访问权限（目前主要面向合作机构开放；公众可通过官网使用在线服务）。

步骤 1：环境准备

bash

# 安装基础依赖

sudo apt update && sudo apt install -y build-essential cmake git wget

# 安装 Miniconda

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda3

source ～/.bashrc

# 创建虚拟环境

conda create -n drugclip python=3.10 -y

conda activate drugclip

步骤 2：安装 GPU 与深度学习栈

bash

# 安装 NVIDIA 驱动 + CUDA Toolkit（略，需根据GPU型号配置）

# 安装 PyTorch（以CUDA 12.1为例）

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# 安装 FAISS-GPU

conda install -c pytorch-gpu faiss-gpu

# 安装分子与蛋白处理库

pip install rdkit openbabel biopython pdbfixer openmm

步骤 3：获取 DrugCLIP 代码与模型

bash

git clone https://github.com/thu-air/drugclip.git  # 假设仓库地址（实际需授权）

cd drugclip

pip install -r requirements.txt

# 下载预训练模型（示例路径）

wget https://air.tsinghua.edu.cn/models/drugclip_v1.pth -O checkpoints/model.pth

步骤 4：准备数据

bash

# 下载 AlphaFold 人类蛋白结构（示例）

mkdir -p data/afdb_human

# 使用脚本批量下载（参考AFDB官方API）

# 构建分子库向量索引（首次运行耗时较长）

python scripts/build_mol_index.py --mol_dir data/zinc20/ --output index/faiss_mol.index

步骤 5：运行筛选任务

bash

python run_screening.py \

  --protein_pdb examples/target.pdb \

  --mol_index index/faiss_mol.index \

  --model_path checkpoints/model.pth \

  --topk 100 \

  --output results/top_hits.sdf

步骤 6（可选）：启动Web服务

bash

uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8080 --workers 4

# 访问 http://localhost:8080/docs 查看API文档

四、重要说明

1. 官方优先推荐使用在线平台：https://www.drugclip.com
• 无需安装，上传PDB即可筛选
• 免费开放，支持5亿+分子库
• 自动返回Top分子及可视化结合模式
2. 本地部署需授权：模型权重与完整代码目前未完全开源，需联系清华大学AIR团队（mailto:air@tsinghua.edu.cn）申请科研合作。
3. 性能提示：即使使用高性能硬件，构建全库索引仍需数天时间；建议先用子集测试流程。

结语

DrugCLIP 代表了“AI+制药”从算法创新走向工程落地的关键一步。无论你是通过云端一键使用，还是在本地搭建私有化平台，它都为加速新药发现提供了强大引擎。未来，随着模型迭代与生态完善，DrugCLIP有望成为药物研发领域的“AlphaFold时刻”。

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