-
日期: 2026-06-04 | 来源: MIT科技评论 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
（来源：NewLimit）
在这些嵌入的基础上，模型用实验室真实产生的数据训练，学会预测某个转录因子组合放进老年细胞后会发生什么。反过来也可以操作：给定一个“年轻肝细胞”的目标状态，让模型推荐应该导入哪组转录因子。Kimmel 说，Ambrosia 目前能解释实验结果中一半以上的变异。
这套系统的底层搭建在外部的前沿基础模型（foundation model）之上，包括语言模型和蛋白质序列模型。Kimmel 的表述是，每当这些基础模型性能提升，NewLimit 的模型就从一个更强的起点出发，自动获得一部分性能增益。他认为，3 到 5 年前这条路根本走不通：一方面实验本身不容易规模化，另一方面，“我自己远没有今天的 AI 系统聪明，让我站在白板前规划实验顺序，我做得比模型差得多”。
这正是过去一年大量资本涌入 AI 制药的大背景。Isomorphic Labs 几周前完成了 21 亿美元 B 轮融资，由 Thrive Capital 领投；OpenAI 和 Retro Biosciences 合作过蛋白质工程模型。资本在押注的是 AI 能把靶点发现和分子设计这条传统上又慢又贵的链路整体提速。NewLimit 处在这股浪潮中偏生物学的一端，核心诉求不是设计新分子结构，而是找到正确的基因组合来逆转细胞衰老。
不过，尽管这一行业势头强劲，资金也纷纷涌入，Kimmel 仍然给不出一个问题的确切答案：当 OpenAI、Google、Anthropic 这些手握最大算力的公司开始认真进入生物医药，最后是它们取代辉瑞、礼来，还是反过来？
他给出的历史参照是 1970 年代末的重组 DNA 技术。在那之前，制药公司本质上是化学公司，不少前身做的是布料染料生意。重组 DNA 出现后，Genentech、Amgen、Biogen、Vertex 这批真正意义上的生物技术公司才诞生。当年的结果不是新公司取代老公司，也不是老公司吞掉新技术，而是新公司做出全新一类产品，再和大药厂合作完成临床试验、规模化生产和销售。
Kimmel 认为这一幕会重演。AI 公司擅长设计分子，传统药厂擅长把分子变成可以卖向全世界的产品，双方更可能合作，而不是互相吞并。真正接棒 Genentech 那一代的，将是一批“AI 原生”的制药公司，生长在医药和 AI 的交叉地带。至于 OpenAI 等大模型厂商直接变成药企、销售额超过礼来？他认为可能性存在，但概率很小。- 新闻来源于其它媒体，内容不代表本站立场！
-
原文链接
原文链接:
目前还没有人发表评论, 大家都在期待您的高见