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日期: 2024-01-11 | 來源: 華爾街見聞 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
本文來自：華爾街見聞，作者：卜淑情，原文標題：《“AI+醫療”標志性突破：谷歌分拆的藥物AI研究室簽訂價值30億美元協議》，題圖來自：視覺中國（圖為Deepmind聯合創始人Hassabis）
谷歌旗下AI制藥公司與全球兩大制藥巨頭達成合作，標志著人工智能+生物醫療進入新的歷史階段。
當地時間周壹，Isomorphic Labs宣布與禮來和諾華簽署了首個制藥合作伙伴關系合同，將AI技術用於新藥物的發現。
根據合同，Isomorphic將從禮來獲得4500萬美元的預付款，用於合作研究多靶點小分子療法，根據未來業績，可能會獲得17億美元的付款。
此外，Isomorphic將和諾華制藥合作開發叁個未公開靶點小分子療法。諾華制藥除了資助“精選”研究費用外，還將預付3750萬美元，且未來的支付可能高達12億美元。
這是lsomorphic首次與醫藥公司建立制藥合作關系，也標志著公司發展達到裡程碑。
DeepMind聯合創始人兼Isomorphic首席執行官Demis Hassabis在壹份新聞稿中表示：“我們很高興能夠建立這種合作伙伴關系並應用我們的專有技術平台。” “我們共同致力於推進突破性的藥物設計方法和對最先進科學的欣賞，這使得這些伙伴關系特別引人注目。”
Isomorphic成立於2021年11月，由谷歌旗下DeepMind拆分而來，專注於AI醫藥領域。該公司運用了DeepMind在生物醫藥研究方面的成果，特別是其蛋白質結構預測模型AlphaFold，來進行藥物發現。目前，Isomorphic面臨著開始盈利的壓力。2021年，該公司因在瑞士洛桑開設分公司之前加大招聘力度而遭遇了240萬英鎊（約合300萬美元）的虧損。
虛擬篩選+從頭設計
Hassabis表示，此前Isomorphic已與壹系列大型制藥公司進行了初步談判，但禮來和諾華最熱衷於參與“從頭開始”的合作。
諾華生物醫學研究總裁Fiona Marshall稱此次合作是“天作之合”，因為諾華還與其他科技巨頭合作，例如在數據存儲方面與Palantir合作，在生成化學方面與微軟合作。諾華方面表示，它們選擇的靶點很難，都是結構尚未解決或化學家無法找到正確類型化學物質的蛋白質。
具體來看，Isomorphic將利用高性能計算的虛擬篩選技術，從數拾億種化合物中尋找能夠作用於特定靶點的化合物。Marshall說，傳統的篩選方法通常可以覆蓋100萬個化合物，而虛擬篩選可以覆蓋200億個化合物。
但值得注意的是，該技術並不完美。《自然》雜志最近的壹篇文章指出，AlphaFold偶爾會犯明顯的錯誤，並且在許多情況下其預測結果並不能取代實驗數據。
除此以外，Isomorphic還計劃從頭設計分子，即從零開始設計壹個理想的、能完美嵌入目標蛋白結合口袋的新型分子。
Hassabis稱這兩種方法是其技術的“明顯容易實現的成果”，初步結果很有希望。
AlphaFold還有更大想象力
經過Isomorphic的進壹步開發，AlphaFold的功能已經不僅僅局限於預測靜態蛋白質結構。Marshall說，預測蛋白質結構本身“對藥物設計沒有多大幫助”，預測小分子如何與特定蛋白質結合具有更大的價值。
Isomorphic最近更新的AlphaFold-latest版本可以預測這些復雜的結構，Hassabis稱它是“世界上最好的共折疊系統，既可以預測配體的結合位點，也可以預測結合親和力”。
不過，該領域的最終目標和挑戰是進壹步建立分子結構與功能的關聯，以及預測藥效和安全性，從這個角度來看，Isomorphic的技術還有很大的提升空間。
Marshall在接受媒體采訪時表示：“我們確信Isomorphic能夠做到減少從確定目標到獲得候選分子的時間。”?“平均而言，使用傳統方法需要叁到肆年的時間。我認為Isomorphic可以將時間減半。”
除了這些合作之外，Hassabis表示，2024年的目標是讓Isomorphic的機器學習團隊不斷提高其預測系統的准確性。
關於其自身藥物項目的細節仍處於保密狀態，但Isomorphic已將大約20個靶點的清單縮短到幾個，該公司正在利用CRO來制造和測試有潛力的化合物。
“我們仍處於測試該平台預測的早期階段”，Hassabis說，“AI模型有多可靠？壹旦我們認為已經成熟，那麼我們就可以真正全力推進內部項目。”- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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