明晚20:00，深度探讨AI赋能蛋白质设计的诺奖热点/创新技术/前沿案例，再次邀请上车！
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北京时间10月9日“2024年诺贝尔化学奖”揭晓，David Baker凭借蛋白质设计的创新成就，与Demis Hassabis及John Jumper因蛋白质结构预测领域的杰出贡献共同荣获此奖。这一奖项不仅是对他们个人科研生涯的高度认可，更是对利用人工智能推动蛋白质研究领域发展所取得重大突破的肯定。
在这之前，2024年诺贝尔物理学奖已公布，获奖者为美国科学家约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）与英国科学家杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton）。这两位科学家因“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明” 而获此殊荣，两项诺贝尔奖均与人工智能息息相关。
自2023年以来，AI在蛋白质研究领域进展飞快，实现了全面而深刻的革新。AlphaFold 嵌入蛋白质开发流程，并于今年5月迈入了划时代的AlphaFold3版本；David Baker 团队重构蛋白质设计路径，开创性推出从头设计变构调节蛋白；近日，DeepMind又推出AI设计蛋白的新模型——AlphaProteo，专为设计新型高强度蛋白质结合物，已经为VEGF-A等7个靶标蛋白设计出成功的蛋白结合剂，较现有方法，实现了3-300倍的蛋白结合亲和力；大模型切入蛋白质组学等前沿领域，传统方法与人工智能的深度融合极大的提高了效率。让我们关注到随着结构生物学、计算生物学及人工智能技术的迅猛发展，AI正以一股不可抵挡的力量在生物制药界掀起颠覆性变革。
AI在蛋白质设计领域的应用主要沿着两大路径：蛋白质的优化与蛋白质的从头设计。蛋白质优化技术注重实际应用场景需求，通过采用定向进化方法聚焦于调整已有自然蛋白质序列，精准提升其特定性能，诸如提升亲和力、催化效率以及结构稳定性等关键指标。这一领域的技术已经逐渐成熟，并开始进入商业化阶段。
蛋白质从头设计，涵盖从预设结构反推序列、针对特定功能定制序列，以及由功能逆向构建结构等多元创新路径，研究人员能够创造出具有特定结构和功能的蛋白质，从而转变传统的生物制造模式。David Baker教授及其科研团队的成果在这一领域尤为突出，成为业界的领航者。他们最早开发了Rosetta软件，后续面对AlphaFold2的挑战，Baker团队发布了使用深度学习技术的新软件平台RoseTTAFold。并利用生成式AI技术，首次从零开始设计出了一种新型抗体。其团队成立的公司Xaira Therapeutics，在种子轮融资中，获得了超过10亿美元的投资，成为2024年生物医药领域金额最高的一笔融资。这笔资金由ARCH Venture Partners和Foresite Labs领投，其他跟投的包括F-Prime、NEA、红杉资本等知名投资机构。
礼来与AI制药企业Genetic Leap达成研发合作协议，将利用Genetic Leap的RNA靶向AI技术平台，针对选定的靶点生成基因药物候选物，这次合作金额最高达4.09亿美元。
在国内的生物科技公司中，也涌现出许多该领域的佼佼者，引领着行业发展。百奥几何推出GeoFlow 成为继 Google Deepmind 后第一个在抗原-抗体复合物预测任务上达到 AlphaFold3 水平的生成式 AI 蛋白设计模型；分子之心将 NewOrigin 大模型集成至一站式 AI 蛋白质预测、优化、设计平台 MoleculeOS ，提供 API、软件、解决方案、技术服务等多种形式的蛋白质设计工具和服务；天鹜科技成功研发蛋白质工程通用大模型AccelProtein™，实现从“序列到功能”的端到端预测，并大幅压缩项目交付周期，真正解决了蛋白质工程在产业应用端的痛点。
当然新技术在实际落地过程中，也有很多困难和艰辛，尽管AI制药领域在技术和投资方面取得了一定的进展，但仍然面临着盈利模式不明确、管线失败风险高、市场接受度有限等挑战。这些困难导致一些公司不得不通过裁员来降低运营成本，以期在竞争激烈的市场中生存下来。这些挑战需要通过政策支持、资金投入、人才培养、跨学科合作以及公众教育等多方面的努力来克服。随着技术的不断进步和合作机制的完善，我们相信AI蛋白药物的商业化前景仍然充满希望。
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主题：探讨AI赋能蛋白质设计最新趋势
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