癌症有救了？AI設計藥物開啟人體試驗，DeepMind「祕密武器」引爆革命

剛剛，AI製藥從理論邁向實踐的關鍵一步！

DeepMind分拆而來的Isomorphic Labs高調宣佈：

首批基於AlphaFold發現的候選藥物，已進入人體臨牀試驗。

之前最讓醫療製藥行業研究人員頭疼的是，新葯研發周期長、成本高，患者等待新葯治療周期長。

這一出現，剛好解決了這一痛點。

同時也標誌着，AI製藥從理論邁向實踐的關鍵一步。

網友們，也紛紛為這個「暖心時刻」拍掌叫好。

「爲了長壽和更遠的未來！」

雖然聊天機器人和智能體很酷，但在AI時代，最興奮的還是「醫療健康領域的突破」。

Colin Murdoch是何許人也？

梳理發現，Colin Murdoch除了是Isomorphic Labs總裁外，還兼任Google DeepMind首席商務官。

linkedin顯示，Murdoch是伯明翰大學電子與軟件工程碩士。

他的職業經歷也很豐富。

Murdoch先后任職於Marconi、AVT Technologies、湯森路透等公司。

在成為Google DeepMind首席商務官前，他擔任過首席軟件工程師、高級產品經理、業務戰略主管、商業與運營總監。

Isomorphic Labs是家什麼公司？

Isomorphic Labs是Alphabet的祕密武器。

它的核心就是，「AI」和「人」雙劍合璧，一個算得快，一個懂得多，聯手把新葯研發的成本干下來，速度提上去！

實際上，它是2021年從谷歌DeepMind分拆出來的。

2024年5月開發併發布了AlphaFold 3。

AlphaFold 3是一款高精確度模擬所有生命分子的結構和相互作用的AI系統。能夠解決藥物設計中的複雜性問題。

同年，Isomorphic與製藥公司諾華（Novartis） 和禮來（Eli Lilly）簽署了重要的研究合作協議。

一年后，Isomorphic Labs獲得了由Thrive Capital 領投6億美元融資。

這些合作是Isomorphic打造「世界級藥物設計引擎」計劃的一部分。

核心目標，是希望通過AI系統將機器學習研究人員與製藥行業資深人士串聯起來。

通俗一點講，就是「新葯研發，速度起飛，成本打骨折，成功率拉滿！」

Isomorphic也在腫瘤學和免疫學領域開發自有候選藥物，計劃在早期試驗后把它們授權給其他公司。

Murdoch表示，「我們會鎖定尚未滿足的醫療需求，啟動自有藥物設計項目，開發並推向臨牀試驗，雖然尚未完全實現，但進展很順利！」

現在，製藥公司推一款新葯要花好幾百萬，臨牀試驗的成功率有時候只有10%。

Murdoch認為，Isomorphic的技術能大大提高勝算。

他期待用AlphaFold的技術，讓研究人員對臨牀試驗的效果有十足的信心。

有一天，希望能實現：輸入一種疾病，點擊按鈕，就能生成相應的藥物設計。

這一切都將由強大的AI工具驅動。

核心技術AlphaFold

這次，AI製藥里程碑式的首次人體臨牀試驗，背后的核心技術是什麼呢？

挖掘一番發現，背后的推動技術是由谷歌DeepMind AlphaFold。

AlphaFold是由谷歌DeepMind開發的一種AI系統，能夠根據蛋白質的氨基酸序列預測其三維結構。

最核心的是，能讓科研人員更快發現、更精確地設計藥物「靈感來源」。

AlphaFold的交互作用從精準預測單一蛋白質結構，到模擬蛋白質與DNA、藥物等分子的相互作用。

這也就變相推動了藥物研發的效率。

當然，這個AI系統也存在侷限性。

雖然通過使用距離圖來捕捉成對距離，它確實簡化了問題，但仍然無法「多結構域蛋白質上」的複雜性。

為解答網友對「距離圖」的疑問，簡單科普下：距離圖是蛋白質摺疊的關鍵中間步驟。

對於長度為LL的序列， 3D3D距離圖（距離+直方圖）是一個LxLLxL矩陣，顯示了成對距離的直方圖。

這些距離被分箱處理，因此被視為分箱距離分佈。

如果距離被分箱，距離圖可能擁有與分箱數相同的通道數，意味着LxLxbinsLxLxbins張量。

距離圖也被稱為接觸圖，它們始終是對稱矩陣。它能使得任務變得簡單得多。

當醫療碰上AI還能擦出怎樣的火花，我們拭目以待！

（聲明：本文僅代表作者觀點，不代表新浪網立場。）