DeepMind哈薩比斯再創(chuàng)業(yè)，投身AI藥物發(fā)現(xiàn)

長沙7喜 2021-11-07

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機器之心報道

編輯：蛋醬

除了 AlphaFold 2，哈薩比斯還有別的黑科技？

AI 加生命科學，吸引了搜狗前 CEO 王小川，也讓 AlphaFold 的發(fā)明者、DeepMind 的哈薩比斯選擇創(chuàng)業(yè)。

11 月 4 日，哈薩比斯宣布了 Alphabet 新公司 Isomorphic Labs 的成立。

這家名為 Isomorphic Laboratories 的新公司將致力于構(gòu)建識別新藥物的工具。DeepMind 首席執(zhí)行官哈薩比斯（Demis Hassabis）也將擔任 Isomorphic 的首席執(zhí)行官，兩家公司將保持獨立并在適當?shù)臅r候進行合作。

「我相信我們正處于令人難以置信的生物和醫(yī)學研究新時代的風口。去年，DeepMind 的深度學習算法 Alphafold2 破解了出現(xiàn)五十年之久的蛋白質(zhì)分子折疊問題。它能夠直接從蛋白質(zhì)的氨基酸序列預測蛋白質(zhì)的 3D 結(jié)構(gòu)，并達到原子級精度。這是生物計算和人工智能領(lǐng)域的里程碑事件?！?/span>

在這一進展的基礎(chǔ)上，Isomorphic Laboratories 成立了。新公司的使命是用人工智能的方法重新構(gòu)想整個藥物發(fā)現(xiàn)過程，最終模擬和理解生命的一些基本機制，但不會影響已經(jīng)開源的 AlphaFold2 和數(shù)據(jù)庫。

「從這個角度來看，生物學和信息科學之間可能存在一個共同的底層結(jié)構(gòu)——兩者之間的同構(gòu)（isomorphic）映射——這就是公司名字的由來。」

和 DeepMind 一樣，Isomorphic 總部將位于英國。Hassabis 表示：「十多年來，DeepMind 一直處于推進 AI 領(lǐng)先技術(shù)的前沿，使用游戲作為開發(fā)通用學習系統(tǒng)的試驗場，例如我們的 AI 程序 AlphaGo 在復雜的世界中擊敗了圍棋世界冠軍。我們正處于歷史上一個激動人心的時刻，這些技術(shù)和方法正變得強大和復雜，足以應用于現(xiàn)實世界的問題，包括科學發(fā)現(xiàn)本身。我能想到的人工智能最重要的應用之一是在生物和醫(yī)學研究領(lǐng)域，這是我多年來一直熱衷于解決的領(lǐng)域?，F(xiàn)在正是用 Isomorphic Labs 將帶來的專注和資源并快速推進這一進程的時候了。」

Isomorphic 將嘗試建立可以預測藥物如何與身體相互作用的模型。在 DeepMind 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)方面的工作基礎(chǔ)上，它將繼續(xù)探究多種蛋白質(zhì)如何相互作用。Isomorphic 可能不會開發(fā)自己的藥物，而是出售其模型，專注于發(fā)展與制藥公司的合作伙伴關(guān)系?，F(xiàn)在，Isomorphic 的招聘工作已經(jīng)啟動了。

Isomorphic Labs 不是第一家或唯一一家計劃在人工智能技術(shù)的幫助下簡化藥物開發(fā)的公司。自 2012 年以來，多倫多大學一家名為 Atomwise 的初創(chuàng)公司有過相似的愿景。這些公司都在努力解決藥物開發(fā)成本飛漲的問題。

然而，開發(fā)和測試藥物是比弄清楚蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)更艱巨的挑戰(zhàn)。例如，即使兩種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)在物理上結(jié)合在一起，也很難說它們實際上會粘在一起。即使是一種基于其在化學層面作用方式看起來很有前景的候選藥物，當它被給予動物或人時，也并不總是有效。正如化學家兼作家 Derek Lowe 今年夏天在一篇《Science》雜志文章中指出的那樣，超過 90% 進入臨床試驗的藥物最終都不起作用。其中，大多數(shù)不是因為分子水平上有問題。

去年的一項研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)造一種新藥物的平均成本為 13 億美元，這在很大程度上與流程本身有關(guān)。就今天的情況而言，研究人員一般是通過物理方式合成一種有潛力的化合物，然后測試它是否適合人類使用。需要治療的疾病越是復雜，能通過人體試驗的藥物就越少。

「在最基本的層面上，我認為生物學可以被認為是一個信息處理系統(tǒng)，盡管它是一個非常復雜和動態(tài)的系統(tǒng)，」哈薩比斯補充道。

DeepMind 完成的工作和在 Isomorphic 將進行的工作或許可以幫助解決一些研究瓶頸，但不能快速解決藥物開發(fā)的無數(shù)挑戰(zhàn)。如果正如 AlphaFold 的成功所表明的那樣，生物系統(tǒng)非常適合由 AI 進行模擬和分析，那么哈薩比斯對該公司更廣泛能力的評估可能會被證明是正確的。

但即使有 DeepMind 的技術(shù)作為基礎(chǔ)，Isomorphic 在這個問題上仍可看作基本從頭開始。它正在招聘一支「世界一流的多學科團隊」，也許在一兩年內(nèi)，我們可能會看到它的初步結(jié)果。

這應該是一條漫長但有價值的道路。

參考內(nèi)容：

https://www./2021/11/4/22763535/google-alphabet-drug-discovery-deepmind-ai

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