AI药物今年进临床!新任诺奖得主、DeepMind CEO最新发声,虚拟细胞带来生物学革命!

文摘   2025-01-22 21:08   四川  


一手缔造了Alphafold的DeepMind,刚刚传来新消息!

1月21日,在瑞士达沃斯世界经济论坛上,DeepMind CEO德米斯· 哈萨比斯(Demis Hassabis)称,Isomorphic Labs开发的AI设计药物将在今年年底进入临床试验


Isomorphic Labs于2021年从DeepMind拆分出来,其使命是运用AI重塑药物发现,此前曾与礼来和诺华达成了两项共计30亿美元的药物发现协议。

去年,因其在蛋白质结构预测方面所做的贡献,DeepMind的德米斯·哈萨比斯约翰 ·江珀(John Jumper)获得诺贝尔化学奖

目前,AlphaFold已经预测出科学界已知的2亿种蛋白质的结构,而如果使用传统方法估计需要10亿年的时间。

2024年5月,DeepMind推出了AlphaFold3,这一最新版本拓展了分析蛋白质与蛋白质、配体和DNA/RNA相互作用的能力。

哈萨比斯表示,AlphaFold3的下一个研究领域是确定突变如何导致蛋白质结构和功能发生变化,向着解决蛋白质动态问题深入探索,这将推动个性化医疗的发展。

而这仅仅只是个开始,哈萨比斯认为,人工智能在科学领域的应用“远不止大语言模型和AlphaFold之类的东西”。

展望未来,哈萨比斯对构建虚拟细胞(virtual cell)具有强烈兴趣,他认为这可能会彻底改变生物学研究,但这可能需要10年的时间。

去年一篇发表在Cell上的文章指出,人工智能构建的虚拟细胞提供了模拟细胞功能和行为的新途径,多尺度、多模态的模型有可能从根本上改变细胞生物学研究的方式并推动药物发现进展。


在被问及从哪里获取训练 AI 模型的数据时,哈萨比斯表示,除了公共数据集之外,他们还雇佣公司来生成专门数据,此外他的团队还使用一些内部数据。

进一步地,DeepMind还在开发相应的算法,模仿人类的概括能力,使得训练所需数据更少

而就在上周,OpenAI官宣了其首个生物数据模型GPT-4b micro,基于大语言模型助力蛋白质设计。

围绕生命科学领域,DeepMind和OpenAI这对AI“双雄”,将有更多进展值得期待。

—The End—

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