DeepMind CEO 计划年底前推出 AI 设计药物临床试验

在刚刚结束的达沃斯世界经济论坛上，DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 提出了一个激动人心的计划：到今年年底，DeepMind 依托其人工智能技术，设计的某些新药物将进入临床试验阶段。作为进行重磅研发的先锋，DeepMind 一直在努力将药物发现的过程从传统的数年缩短到数周或数月，而这项工作将由 DeepMind 分拆出的初创公司 Isomorphic Labs 来实现。

Isomorphic Labs 于 2021 年由谷歌母公司 Alphabet 创建，目标是将 DeepMind 在人工智能领域的研究和发展转化为切实的药物研发成果。Hassabis 强调，药物研发的效率在很大程度上受到传统研发模式的制约，通常该过程需要经历漫长的实验阶段和一系列复杂的法律、伦理审查。而通过 AI 技术，Isomorphic Labs 能够利用数据分析、深度学习等先进技术，快速筛选出有潜力的药物候选分子，加速从发现到临床试验的进程。

在过去的几年里，DeepMind 不断推出多个重磅的 AI 工具，尤其是在蛋白质结构预测方面，极大推动了生命科学领域的研究进展。其中，AlphaFold 是一款上世纪获得广泛关注的工具，其应用范围不仅限于单一蛋白质的结构预测，而是扩展到 DNA、RNA 以及其他复杂分子的互动关系。AlphaFold 的最新版本——第三代，已经能够模拟和预测更复杂的生物分子之间的相互作用，这是药物设计的关键步骤之一。

启用 AI 进行药物研发，显著提升了新药发现的速度。例如，Isomorphic Labs 去年与药品巨头礼来（Eli Lilly）和诺华（Novartis）等公司达成了一系列战略研究合作协议，双方将共享数据和技术，努力共同研发新的药物。这些合作不仅为 Isomorphic Labs 提供了丰富的产业经验，也为制药公司带来了更高效的研发路径。

在谈到 AI 行业内的未来发展时，Hassabis 表示，尽管 AI 在许多领域取得了突破，但实现通用人工智能（AGI）——即 AI 在大多数任务上超越人类的基准，仍需付出相当的努力。“我们可能需要再经历数年的研究，才能真正实现这一目标，”他指出。其中，Hassabis 提到的几项重大突破，涵盖了一系列复杂的技术进展，包括更强大的算法和计算。

值得注意的是，Hassabis 和 DeepMind 另一位科学家 John Jumper 因其在蛋白质结构预测上的贡献，与美国的其他顶尖研究者共同获得了2024年诺贝尔化学奖，这不仅证明了他们在科研领域的卓越能力，也为公司的未来发展铺平了道路。这一奖项势必也将吸引更多关注与投资，加速 DeepMind 在医疗和生命科学领域的突破。

回顾过去几年，人工智能在生命科学领域的应用不断拓展。从基因组学到药物发现，再到临床试验，AI 正以全新的方式改变着制药行业的游戏规则。关于未来，Hassabis 抱有乐观态度，但他也提醒我们，要实现这些愿景，需要长期的投入和努力，特别是在行业伙伴的协作和政策支持方面。

希望通过 AI 技术的不断深耕和扩展，药物研发的周期将越来越短，成本也将限度降低，从而为更多患者带来新药、带来希望。DeepMind CEO 的这一计划不仅是公司的一次重大突破，可能将引领整个制药行业步入一个崭新的时代，让我们拭目以待！