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剛剛,AI制藥從理論邁向實踐的關鍵一步!
DeepMind分拆而來的IsomorphicLabs高調宣布:
首批基于AlphaFold發(fā)現(xiàn)的候選藥物,已進入人體臨床試驗。
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。
同時也標志著,AI制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。
「為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(yī)療健康領域的突破」。
ColinMurdoch是何許人也?
梳理發(fā)現(xiàn),ColinMurdoch除了是IsomorphicLabs總裁外,還兼任GoogleDeepMind首席商務官。
linkedin顯示,Murdoch是伯明翰大學電子與軟件工程碩士。
他的職業(yè)經歷也很豐富。
Murdoch先后任職于Marconi、AVTTechnologies、湯森路透等公司。
在成為GoogleDeepMind首席商務官前,他擔任過首席軟件工程師、高級產品經理、業(yè)務戰(zhàn)略主管、商業(yè)與運營總監(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,一個算得快,一個懂得多,聯(lián)手把新藥研發(fā)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(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構和相互作用的AI系統(tǒng)。能夠解決藥物設計中的復雜性問題。
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(tǒng)將機器學習研究人員與制藥行業(yè)資深人士串聯(lián)起來。
通俗一點講,就是「新藥研發(fā),速度起飛,成本打骨折,成功率拉滿!」
Isomorphic也在腫瘤學和免疫學領域開發(fā)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(yī)療需求,啟動自有藥物設計項目,開發(fā)并推向臨床試驗,雖然尚未完全實現(xiàn),但進展很順利!」
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,讓研究人員對臨床試驗的效果有十足的信心。
這一切都將由強大的AI工具驅動。
核心技術AlphaFold
這次,AI制藥里程碑式的首次人體臨床試驗,背后的核心技術是什么呢?
挖掘一番發(fā)現(xiàn),背后的推動技術是由谷歌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(fā)現(xiàn)、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(fā)的效率。
當然,這個AI系統(tǒng)也存在局限性。
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」的復雜性。
為解答網友對「距離圖」的疑問,簡單科普下:距離圖是蛋白質折疊的關鍵中間步驟。
對于長度為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布。
如果距離被分箱,距離圖可能擁有與分箱數相同的通道數,意味著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(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
作者:倪向卉
編輯:彭宜潔
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