谷歌DeepMind的AlphaFold可能會開發AI藥物 - 彭博社

人類，回家吧。人工智能會接管這裏的一切。

攝影師：ose Sarmento Matos/Bloomberg一次解決一個問題。

攝影師：RICCARDO MILANI/AFP字母表公司的人工智能子公司谷歌DeepMind再次讓科學家們大吃一驚，推出了其最新版本的AlphaFold，利用該工具揭示了生命中一些最重要分子之間複雜的相互作用。這是朝着一個技術能夠更深入理解人類生物學的世界邁出的重要一步，並且希望能改善我們發現新藥的能力。

就在兩年前，DeepMind早期版本的AlphaFold通過揭示地球上每一種現存蛋白質的圖像震驚了科學界——共有2億種。這些圖像並不完美——它們是預測，而不是實際快照——但即便如此，它們打開了一系列可能性，從加速基礎科學到改善新治療的設計。

彭博社觀點巴菲特的蝴蝶在東京變成了恐怖人工智能變得更便宜了。這不會解決所有問題。Infosys編寫了印度的税收網絡。它收到了40億美元的賬單日本準備好迎接“有利息的世界”了嗎？但蛋白質並不是孤立存在的。為了在體內執行其關鍵任務，它們與包括其他蛋白質、DNA、RNA和小分子在內的一系列夥伴合作。現在，AlphaFold正在讓科學家們一窺這些合作關係。這是對其先前技術以及其他現有技術的重大進步。儘管這些圖像再次包含缺陷，但該工具有助於對其繪製的內容進行信心排名。

它的實用性有一些基本的限制。最明顯的缺點之一是這些是靜態圖像，而不是電影。我們身體中的生物分子在與細胞中的夥伴相互作用時會呈現出各種形狀——扭曲、拉伸，甚至解開——而AlphaFold僅提供了那一瞬間的運動。

但即使是靜態圖像也留下了大量科學待挖掘。例如，人們可以知道正常蛋白質的相互作用是什麼樣的，將突變納入其序列——就像人類疾病中發生的那樣——並觀察結構是如何變化的，諾華生物醫學研究總裁菲奧娜·馬歇爾説。諾華是兩家與Isomorphic Labs建立藥物發現合作關係的大型製藥公司之一，該公司於2021年從DeepMind推出。（另一家是禮來公司。）

想象一下這項技術可能走多遠也是值得的。馬歇爾説，最終目標之一是能夠窺視整個虛擬細胞，以預測所有不同組件如何相互作用。然後，科學家們可以詢問當其中一個組件失調時會發生什麼，就像在疾病過程中發生的那樣。“這是沿着那條軌跡的一步——對我來説，這是相當大的一步，”她説。

儘管這令人興奮，AlphaFold的最新版本仍然僅解決了將藥物推向市場的多年過程中的第一步。即使計算機最終能夠提出一個好的藥物創意，這項工作也必須在實驗室中重複，然後在人體中進行測試。雖然一項最近的分析表明，AI發明的藥物在早期臨牀階段的表現優於人類發明的藥物，但AI尚未消除安全研究的必要性或取代臨牀試驗，這是大多數藥物開發中最棘手的階段，失敗遠遠超過成功。

理想情況下，計算機可以預測藥物的某些特性，比如它是如何被代謝的，以及它是否與其他藥物產生不良相互作用或影響身體中的意外靶點。希望能夠避免那些可能妨礙臨牀研究的意外副作用。

當Isomorphic Labs的首席人工智能官Max Jaderberg揭示AlphaFold 3時，他指出公司正在構建單獨的工具來處理一些其他步驟。這些附加工具與最新版本的AlphaFold一起，可能會吸引更多製藥合作伙伴加入Isomorphic，並推動其發明新藥的雄心。

儘管AlphaFold 3目前對學術界免費，但公司預計未來會有巨大的收入：本週早些時候，DeepMind和Isomorphic的首席執行官Demis Hassabis告訴彭博電視他計劃“建立一個數千億美元的業務——我認為它有這樣的潛力——同時對社會和人類極具益處。”

AlphaFold 3的最終測試，以及所有其他雄心勃勃的藥物開發人工智能努力，是機器是否能更快、更便宜地開發出與人類發明的藥物一樣好——理想情況下更好——的藥物。人工智能能否縮短藥物發現的漫長而昂貴的過程？它能否提高臨牀成功率？算法建議的藥物會是突破性的嗎？

只有經過驗證的人類研究和批准的藥物才能給我們答案。這意味着我們距離理解人工智能在應對人類疾病方面的實際影響還有幾年。但考慮到技術發展的速度，它越來越看起來影響可能是巨大的。

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對於一種承諾幫助企業降低成本的技術，人工智能卻面臨着成本高昂的問題。

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