時(shí)刻新聞
蔡宜江
剛剛，AI制藥從理論邁向?qū)嵺`的關(guān)鍵一步！
DeepMind分拆而來的IsomorphicLabs高調(diào)宣布：
首批基于AlphaFold發(fā)現(xiàn)的候選藥物，已進(jìn)入人體臨床試驗(yàn)。
之前最讓醫(yī)療制藥行業(yè)研究人員頭疼的是，新藥研發(fā)周期長、成本高，患者等待新藥治療周期長。
這一出現(xiàn)，剛好解決了這一痛點(diǎn)。
同時(shí)也標(biāo)志著，AI制藥從理論邁向?qū)嵺`的關(guān)鍵一步。
網(wǎng)友們，也紛紛為這個(gè)「暖心時(shí)刻」拍掌叫好。
「為了長壽和更遠(yuǎn)的未來！」
雖然聊天機(jī)器人和智能體很酷，但在AI時(shí)代，最興奮的還是「醫(yī)療健康領(lǐng)域的突破」。
ColinMurdoch是何許人也？
梳理發(fā)現(xiàn)，ColinMurdoch除了是IsomorphicLabs總裁外，還兼任GoogleDeepMind首席商務(wù)官。
linkedin顯示，Murdoch是伯明翰大學(xué)電子與軟件工程碩士。
他的職業(yè)經(jīng)歷也很豐富。
Murdoch先后任職于Marconi、AVTTechnologies、湯森路透等公司。
在成為GoogleDeepMind首席商務(wù)官前，他擔(dān)任過首席軟件工程師、高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù)戰(zhàn)略主管、商業(yè)與運(yùn)營總監(jiān)。
IsomorphicLabs是家什么公司？
IsomorphicLabs是Alphabet的秘密武器。
它的核心就是，「AI」和「人」雙劍合璧，一個(gè)算得快，一個(gè)懂得多，聯(lián)手把新藥研發(fā)的成本干下來，速度提上去！
實(shí)際上，它是2021年從谷歌DeepMind分拆出來的。
2024年5月開發(fā)并發(fā)布了AlphaFold3。
AlphaFold3是一款高精確度模擬所有生命分子的結(jié)構(gòu)和相互作用的AI系統(tǒng)。能夠解決藥物設(shè)計(jì)中的復(fù)雜性問題。
同年，Isomorphic與制藥公司諾華（Novartis）和禮來（EliLilly）簽署了重要的研究合作協(xié)議。
一年后，IsomorphicLabs獲得了由ThriveCapital領(lǐng)投6億美元融資。
這些合作是Isomorphic打造「世界級(jí)藥物設(shè)計(jì)引擎」計(jì)劃的一部分。
核心目標(biāo)，是希望通過AI系統(tǒng)將機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員與制藥行業(yè)資深人士串聯(lián)起來。
通俗一點(diǎn)講，就是「新藥研發(fā)，速度起飛，成本打骨折，成功率拉滿！」
Isomorphic也在腫瘤學(xué)和免疫學(xué)領(lǐng)域開發(fā)自有候選藥物，計(jì)劃在早期試驗(yàn)后把它們授權(quán)給其他公司。
Murdoch表示，「我們會(huì)鎖定尚未滿足的醫(yī)療需求，啟動(dòng)自有藥物設(shè)計(jì)項(xiàng)目，開發(fā)并推向臨床試驗(yàn)，雖然尚未完全實(shí)現(xiàn)，但進(jìn)展很順利！」
現(xiàn)在，制藥公司推一款新藥要花好幾百萬，臨床試驗(yàn)的成功率有時(shí)候只有10%。
Murdoch認(rèn)為，Isomorphic的技術(shù)能大大提高勝算。
他期待用AlphaFold的技術(shù)，讓研究人員對(duì)臨床試驗(yàn)的效果有十足的信心。
這一切都將由強(qiáng)大的AI工具驅(qū)動(dòng)。
核心技術(shù)AlphaFold
這次，AI制藥里程碑式的首次人體臨床試驗(yàn)，背后的核心技術(shù)是什么呢？
挖掘一番發(fā)現(xiàn)，背后的推動(dòng)技術(shù)是由谷歌DeepMindAlphaFold。
AlphaFold是由谷歌DeepMind開發(fā)的一種AI系統(tǒng)，能夠根據(jù)蛋白質(zhì)的氨基酸序列預(yù)測(cè)其三維結(jié)構(gòu)。
最核心的是，能讓科研人員更快發(fā)現(xiàn)、更精確地設(shè)計(jì)藥物「靈感來源」。
AlphaFold的交互作用從精準(zhǔn)預(yù)測(cè)單一蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，到模擬蛋白質(zhì)與DNA、藥物等分子的相互作用。
這也就變相推動(dòng)了藥物研發(fā)的效率。
當(dāng)然，這個(gè)AI系統(tǒng)也存在局限性。
雖然通過使用距離圖來捕捉成對(duì)距離，它確實(shí)簡(jiǎn)化了問題，但仍然無法「多結(jié)構(gòu)域蛋白質(zhì)上」的復(fù)雜性。
為解答網(wǎng)友對(duì)「距離圖」的疑問，簡(jiǎn)單科普下：距離圖是蛋白質(zhì)折疊的關(guān)鍵中間步驟。
對(duì)于長度為LL的序列，3D3D距離圖（距離+直方圖）是一個(gè)LxLLxL矩陣，顯示了成對(duì)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布。
如果距離被分箱，距離圖可能擁有與分箱數(shù)相同的通道數(shù)，意味著LxLxbinsLxLxbins張量。
距離圖也被稱為接觸圖，它們始終是對(duì)稱矩陣。它能使得任務(wù)變得簡(jiǎn)單得多。
當(dāng)醫(yī)療碰上AI還能擦出怎樣的火花，我們拭目以待！
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來源：紅網(wǎng)
作者：革念霜
編輯：岳浩邈
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