内容摘要：在2025年度上海市科学技术奖励大会上，华东理工大学李洪林教授领衔的“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突破性贡献，荣获上海市自然科学奖一等奖。该团队通过构建融合物理机

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。