癌癥有救了？AI設計藥物開啟人體試驗，DeepMind「秘密武器」引爆革命
剛剛，AI制藥從理論邁向實踐的關鍵一步！
DeepMind分拆而來的Isomorphic Labs高調宣布：
首批基于AlphaFold發現的候選藥物，已進入人體臨床試驗。。
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之前最讓醫療制藥行業研究人員頭疼的是，新藥研發周期長、成本高，患者等待新藥治療周期長。
這一出現，剛好解決了這一痛點。
同時也標志著，AI制藥從理論邁向實踐的關鍵一步。
網友們，也紛紛為這個「暖心時刻」拍掌叫好。
「為了長壽和更遠的未來！」
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雖然聊天機器人和智能體很酷，但在AI時代，最興奮的還是「醫療健康領域的突破」。
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Colin Murdoch是何許人也？
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梳理發現，Colin Murdoch除了是Isomorphic Labs總裁外，還兼任Google DeepMind首席商務官。
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linkedin顯示，Murdoch是伯明翰大學電子與軟件工程碩士。
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他的職業經歷也很豐富。
Murdoch先后任職于Marconi、AVT Technologies、湯森路透等公司。
在成為Google DeepMind首席商務官前，他擔任過首席軟件工程師、高級產品經理、業務戰略主管、商業與運營總監。
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Isomorphic Labs是家什么公司？
Isomorphic Labs是Alphabet的秘密武器。
它的核心就是，「AI」和「人」雙劍合璧，一個算得快，一個懂得多，聯手把新藥研發的成本干下來，速度提上去！
實際上，它是2021年從谷歌DeepMind分拆出來的。
2024年5月開發并發布了AlphaFold 3。
AlphaFold 3是一款高精確度模擬所有生命分子的結構和相互作用的AI系統。能夠解決藥物設計中的復雜性問題。
同年，Isomorphic與制藥公司諾華（Novartis） 和禮來（Eli Lilly）簽署了重要的研究合作協議。
一年后，Isomorphic Labs獲得了由Thrive Capital 領投6億美元融資。
這些合作是Isomorphic打造「世界級藥物設計引擎」計劃的一部分。
核心目標，是希望通過AI系統將機器學習研究人員與制藥行業資深人士串聯起來。
通俗一點講，就是「新藥研發，速度起飛，成本打骨折，成功率拉滿！」
Isomorphic也在腫瘤學和免疫學領域開發自有候選藥物，計劃在早期試驗后把它們授權給其他公司。
Murdoch表示，「我們會鎖定尚未滿足的醫療需求，啟動自有藥物設計項目，開發并推向臨床試驗，雖然尚未完全實現，但進展很順利！」
現在，制藥公司推一款新藥要花好幾百萬，臨床試驗的成功率有時候只有10%。
Murdoch認為，Isomorphic的技術能大大提高勝算。
他期待用AlphaFold的技術，讓研究人員對臨床試驗的效果有十足的信心。
有一天，希望能實現：輸入一種疾病，點擊按鈕，就能生成相應的藥物設計。
這一切都將由強大的AI工具驅動。
核心技術AlphaFold
這次，AI制藥里程碑式的首次人體臨床試驗，背后的核心技術是什么呢？
挖掘一番發現，背后的推動技術是由谷歌DeepMind AlphaFold。
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AlphaFold是由谷歌DeepMind開發的一種AI系統，能夠根據蛋白質的氨基酸序列預測其三維結構。
最核心的是，能讓科研人員更快發現、更精確地設計藥物「靈感來源」。
AlphaFold的交互作用從精準預測單一蛋白質結構，到模擬蛋白質與DNA、藥物等分子的相互作用。
這也就變相推動了藥物研發的效率。
當然，這個AI系統也存在局限性。
雖然通過使用距離圖來捕捉成對距離，它確實簡化了問題，但仍然無法「多結構域蛋白質上」的復雜性。
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為解答網友對「距離圖」的疑問，簡單科普下：距離圖是蛋白質折疊的關鍵中間步驟。
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對于長度為LL的序列， 3D3D距離圖（距離+直方圖）是一個LxLLxL矩陣，顯示了成對距離的直方圖。
這些距離被分箱處理，因此被視為分箱距離分布。
如果距離被分箱，距離圖可能擁有與分箱數相同的通道數，意味著LxLxbinsLxLxbins張量。
距離圖也被稱為接觸圖，它們始終是對稱矩陣。它能使得任務變得簡單得多。
當醫療碰上AI還能擦出怎樣的火花，我們拭目以待！
參考資料：
https://fortune.com/2025/07/06/deepmind-isomorphic-labs-cure-all-diseases-ai-now-first-human-trials/
