癌症有救了?AI设计药物开启人体试验,DeepMind「秘密武器」引爆革命

  新智元报道

  编辑:YHluck 英智

  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/