Google DeepMind的AlphaFold已经彻底改变了科学家对蛋白质的理解。如今，该平台设计安全有效药物的能力即将接受测试。
这家总部位于英国的生物科技公司Isomorphic Labs（同构实验室）是Google DeepMind的衍生企业，将很快开始对其诺贝尔奖获奖AI技术设计的药物进行人体试验。"我们正在准备进入临床阶段，"Isomorphic Labs总裁Max Jaderberg（马克斯·贾德伯格）于4月16日在伦敦WIRED Health会议上表示。"当我们进入临床试验并开始看到这些分子的疗效时，这将是一个非常激动人心的时刻。"
Jaderberg没有详细说明时间表，但这比公司原计划开始人体研究的时间要晚。去年，CEO Demis Hassabis（德米斯·哈萨比斯）曾表示，他们将在2025年底之前将AI设计的药物投入临床试验。
Isomorphic Labs于2021年作为Alphabet（谷歌母公司）的AI研究子公司Google DeepMind的衍生公司成立。该公司使用DeepMind的AlphaFold——一个能预测蛋白质结构的突破性AI平台——进行药物发现。
蛋白质由20种不同的氨基酸组成，对所有生物体都至关重要。氨基酸长链连接在一起并折叠形成蛋白质的三维结构，这决定了蛋白质的功能。自20世纪70年代以来，研究人员一直尝试预测蛋白质结构，但由于蛋白质链可能形成的形状数量极其庞大，这一过程极为繁琐。
这一状况在2020年发生了改变，当时DeepMind的Hassabis和John Jumper（约翰·詹珀）展示了AlphaFold 2的惊人成果，该技术使用深度学习方法。一年后，该公司发布了任何人都可以使用的AlphaFold开源版本。
2024年，DeepMind和Isomorphic Labs发布了AlphaFold 3，进一步推进了科学家对蛋白质的理解。它不再局限于单独模拟蛋白质，而是能够预测其他重要分子（如DNA和RNA）以及它们与蛋白质的相互作用。
Hassabis当时对WIRED表示："这正是药物发现所需要的：你需要看到小分子如何与药物结合，结合强度如何，以及它可能与其他什么结合。"
自发布以来，AlphaFold平台已经能够预测研究人员已知的近2亿种蛋白质的结构，并已被来自190个国家的200多万人使用。这一突破使Hassabis和Jumper在2024年获得了诺贝尔化学奖，诺贝尔委员会指出，AlphaFold已促成多项科学应用，包括更好地理解抗生素耐药性，以及创建能够分解塑料的酶的图像。
今年早些时候，Isomorphic Labs宣布了一款更强大的工具，即其专有的药物设计引擎IsoDDE。在一篇技术论文中，该公司宣称该平台将AlphaFold 3的准确性提高了一倍以上。
Jaderberg表示，这家初创公司已与礼来（Eli Lilly）和诺华（Novartis）建立合作伙伴关系，共同进行AI药物发现，并且还在肿瘤学和免疫学领域推进其"广泛而令人兴奋的新药研发管线"。
Jaderberg在WIRED Health会议上对听众表示："我们设计的分子最令人兴奋的地方在于，因为我们对这些分子如何工作有了更深入的理解，所以我们已经将它们设计得非常非常有效。你可以使用更低的剂量，而且它们会产生更少的副作用，包括脱靶效应。"
去年，Isomorphic任命了一位首席医疗官，并宣布在第一轮融资中筹集了6亿美元，为临床试验做准备。与此同时，该公司一直在组建临床开发团队。其使命是"解决所有疾病"。
Jaderberg表示："这是一个疯狂的使命。但我们确实这么认为。我们很认真地说出这句话，因为我们相信这应该是可能的。"
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