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新智元报道
编辑:YHluck 英智
【新智元导读】刚刚,AI制药从理论迈向实践的关键一步!DeepMind分拆公司,亮出“秘密武器”:基于AlphaFold系统研发的候选药物,已进入人体临床实验。这意味着将大幅缩短新药研发周期、降低成本,加速新药惠及患者。
刚刚,AI制药从理论迈向实践的关键一步!
DeepMind分拆而来的Isomorphic Labs高调宣布:
首批基于AlphaFold发现的候选药物,已进入人体临床试验。
之前最让医疗制药行业研究人员头疼的是,新药研发周期长、成本高,患者等待新药治疗周期长。
这一出现,刚好解决了这一痛点。
同时也标志着,AI制药从理论迈向实践的关键一步。
网友们,也纷纷为这个“暖心时刻”拍掌叫好。
“为了长寿和更远的未来!”
虽然聊天机器人和智能体很酷,但在AI时代,最兴奋的还是“医疗健康领域的突破”。
Colin Murdoch是何许人也?
梳理发现,Colin Murdoch除了是Isomorphic Labs总裁外,还兼任Google DeepMind首席商务官。
linkedin显示,Murdoch是伯明翰大学电子与软件工程硕士。
他的职业经历也很丰富。
Murdoch先后任职于Marconi、AVT Technologies、汤森路透等公司。
在成为Google DeepMind首席商务官前,他担任过首席软件工程师、高级产品经理、业务战略主管、商业与运营总监。
Isomorphic Labs是家什么公司?
Isomorphic Labs是Alphabet的秘密武器。
它的核心就是,“AI”和“人”双剑合璧,一个算得快,一个懂得多,联手把新药研发的成本干下来,速度提上去!
实际上,它是2021年从谷歌DeepMind分拆出来的。
2024年5月开发并发布了AlphaFold 3。
AlphaFold 3是一款高精确度模拟所有生命分子的结构和相互作用的AI系统。能够解决药物设计中的复杂性问题。
同年,Isomorphic与制药公司诺华(Novartis) 和礼来(Eli Lilly)签署了重要的研究合作协议。
一年后,Isomorphic Labs获得了由Thrive Capital 领投6亿美元融资。
这些合作是Isomorphic打造“世界级药物设计引擎”计划的一部分。
核心目标,是希望通过AI系统将机器学习研究人员与制药行业资深人士串联起来。
通俗一点讲,就是“新药研发,速度起飞,成本打骨折,成功率拉满!”
Isomorphic也在肿瘤学和免疫学领域开发自有候选药物,计划在早期试验后把它们授权给其他公司。
Murdoch表示,“我们会锁定尚未满足的医疗需求,启动自有药物设计项目,开发并推向临床试验,虽然尚未完全实现,但进展很顺利!”
现在,制药公司推一款新药要花好几百万,临床试验的成功率有时候只有10%。
Murdoch认为,Isomorphic的技术能大大提高胜算。
他期待用AlphaFold的技术,让研究人员对临床试验的效果有十足的信心。
有一天,希望能实现:输入一种疾病,点击按钮,就能生成相应的药物设计。
这一切都将由强大的AI工具驱动。
核心技术AlphaFold
这次,AI制药里程碑式的首次人体临床试验,背后的核心技术是什么呢?
挖掘一番发现,背后的推动技术是由谷歌DeepMind AlphaFold。
AlphaFold是由谷歌DeepMind开发的一种AI系统,能够根据蛋白质的氨基酸序列预测其三维结构。
最核心的是,能让科研人员更快发现、更精确地设计药物“灵感来源”。
AlphaFold的交互作用从精准预测单一蛋白质结构,到模拟蛋白质与DNA、药物等分子的相互作用。
这也就变相推动了药物研发的效率。
当然,这个AI系统也存在局限性。
虽然通过使用距离图来捕捉成对距离,它确实简化了问题,但仍然无法“多结构域蛋白质上”的复杂性。
为解答网友对“距离图”的疑问,简单科普下:距离图是蛋白质折叠的关键中间步骤。
对于长度为LL的序列, 3D3D距离图(距离+直方图)是一个LxLLxL矩阵,显示了成对距离的直方图。
这些距离被分箱处理,因此被视为分箱距离分布。
如果距离被分箱,距离图可能拥有与分箱数相同的通道数,意味着LxLxbinsLxLxbins张量。
距离图也被称为接触图,它们始终是对称矩阵。它能使得任务变得简单得多。
当医疗碰上AI还能擦出怎样的火花,我们拭目以待!
参考资料:
https://fortune.com/2025/07/06/deepmind-isomorphic-labs-cure-all-diseases-ai-now-first-human-trials/
https://x.com/slow_developer/status/1941965378906693946
https://alphafold.ebi.ac.uk/?utm_source=deepmind.google&utm_medium=referral&utm_campaign=gdm&utm_content=
https://theaisummer.com/deep-learning-biology-alphafold/
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