谷歌DeepMind的AlphaFold可能会开发AI药物 - 彭博社

人类，回家吧。人工智能会接管这里的一切。

摄影师：ose Sarmento Matos/Bloomberg一次解决一个问题。

摄影师：RICCARDO MILANI/AFP字母表公司的人工智能子公司谷歌DeepMind再次让科学家们大吃一惊，推出了其最新版本的AlphaFold，利用该工具揭示了生命中一些最重要分子之间复杂的相互作用。这是朝着一个技术能够更深入理解人类生物学的世界迈出的重要一步，并且希望能改善我们发现新药的能力。

就在两年前，DeepMind早期版本的AlphaFold通过揭示地球上每一种现存蛋白质的图像震惊了科学界——共有2亿种。这些图像并不完美——它们是预测，而不是实际快照——但即便如此，它们打开了一系列可能性，从加速基础科学到改善新治疗的设计。

彭博社观点巴菲特的蝴蝶在东京变成了恐怖人工智能变得更便宜了。这不会解决所有问题。Infosys编写了印度的税收网络。它收到了40亿美元的账单日本准备好迎接“有利息的世界”了吗？但蛋白质并不是孤立存在的。为了在体内执行其关键任务，它们与包括其他蛋白质、DNA、RNA和小分子在内的一系列伙伴合作。现在，AlphaFold正在让科学家们一窥这些合作关系。这是对其先前技术以及其他现有技术的重大进步。尽管这些图像再次包含缺陷，但该工具有助于对其绘制的内容进行信心排名。

它的实用性有一些基本的限制。最明显的缺点之一是这些是静态图像，而不是电影。我们身体中的生物分子在与细胞中的伙伴相互作用时会呈现出各种形状——扭曲、拉伸，甚至解开——而AlphaFold仅提供了那一瞬间的运动。

但即使是静态图像也留下了大量科学待挖掘。例如，人们可以知道正常蛋白质的相互作用是什么样的，将突变纳入其序列——就像人类疾病中发生的那样——并观察结构是如何变化的，诺华生物医学研究总裁菲奥娜·马歇尔说。诺华是两家与Isomorphic Labs建立药物发现合作关系的大型制药公司之一，该公司于2021年从DeepMind推出。（另一家是礼来公司。）

想象一下这项技术可能走多远也是值得的。马歇尔说，最终目标之一是能够窥视整个虚拟细胞，以预测所有不同组件如何相互作用。然后，科学家们可以询问当其中一个组件失调时会发生什么，就像在疾病过程中发生的那样。“这是沿着那条轨迹的一步——对我来说，这是相当大的一步，”她说。

尽管这令人兴奋，AlphaFold的最新版本仍然仅解决了将药物推向市场的多年过程中的第一步。即使计算机最终能够提出一个好的药物创意，这项工作也必须在实验室中重复，然后在人体中进行测试。虽然一项最近的分析表明，AI发明的药物在早期临床阶段的表现优于人类发明的药物，但AI尚未消除安全研究的必要性或取代临床试验，这是大多数药物开发中最棘手的阶段，失败远远超过成功。

理想情况下，计算机可以预测药物的某些特性，比如它是如何被代谢的，以及它是否与其他药物产生不良相互作用或影响身体中的意外靶点。希望能够避免那些可能妨碍临床研究的意外副作用。

当Isomorphic Labs的首席人工智能官Max Jaderberg揭示AlphaFold 3时，他指出公司正在构建单独的工具来处理一些其他步骤。这些附加工具与最新版本的AlphaFold一起，可能会吸引更多制药合作伙伴加入Isomorphic，并推动其发明新药的雄心。

尽管AlphaFold 3目前对学术界免费，但公司预计未来会有巨大的收入：本周早些时候，DeepMind和Isomorphic的首席执行官Demis Hassabis告诉彭博电视他计划“建立一个数千亿美元的业务——我认为它有这样的潜力——同时对社会和人类极具益处。”

AlphaFold 3的最终测试，以及所有其他雄心勃勃的药物开发人工智能努力，是机器是否能更快、更便宜地开发出与人类发明的药物一样好——理想情况下更好——的药物。人工智能能否缩短药物发现的漫长而昂贵的过程？它能否提高临床成功率？算法建议的药物会是突破性的吗？

只有经过验证的人类研究和批准的药物才能给我们答案。这意味着我们距离理解人工智能在应对人类疾病方面的实际影响还有几年。但考虑到技术发展的速度，它越来越看起来影响可能是巨大的。

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