本文作者：李笑寅
来源：硬 AI
越来越多的科技巨头开始加码押注 AI 医疗。
隔夜，谷歌 DeepMind 及姊妹公司 Isomorphic Labs 旗下的 AI 药物研发模型 AlphaFold官宣重磅升级，称最新版本 AlphaFold 3 可以预测蛋白质、DNA、RNA 等生物分子的结构以及它们如何相互作用。
Alphabet 兼谷歌 CEO Sundar Pichai 表示，目前，已有 180 多万名研究人员在疫苗开发、癌症治疗等研究工作中使用 AlphaFold 进行蛋白质预测。
在接受采访时，Isomorphic Labs 的 CEO Demis Hassabis 表示，人工智能系统有可能彻底改变医学，并创造 “巨大的商业价值”：
<blockquote>
“我希望通过 Isomorphic 实现这两点：建立一个价值数千亿美元的业务，我认为它有这个潜力；同时为社会和人类带来难以置信的益处。”
</blockquote>
盯上这条赛道的不止谷歌一个。
当前，几乎所有 AI 科技巨头展现出了对生物医药领域的兴趣，微软、亚马逊甚至 Salesforce 也都在开展蛋白质生成项目。
近日，英伟达医疗健康副总裁副总裁 Kimberly Powell 在接受媒体采访时表示，医疗健康将成为英伟达下一个 “数十亿美元级业务”，英伟达的目标是为更多生物技术公司提供芯片、云基础设施与其他工具。
<h2>AI 技术的下一个前沿应用？</h2>
英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋曾多次强调，数字生物学将是 “下一场惊人的颠覆性技术”。
诚如他所说，今年 3 月的英伟达举办的 2024GTC 大会上，医疗健康仍是 “重头戏” 之一，与生命科学相关的会议活动排在所有行业之首。
过去两年间，英伟达旗下 AI 药物研发平台 BioNeMo 的风投部门 Nventures 把大部分钱都投给了药物研发项目。数据显示，Nventures 的 19 笔投资交易中有 7 笔是投向 AI 药物研发初创公司。
Powell 解释道：
<blockquote>
““计算机已经辅助设计行业创造了第一个价值 2 万亿美元的芯片公司，为什么不能辅助建立下一个万亿美元级别的制药公司呢？”
</blockquote>
其他几家科技巨头也发力药物研发领域。仅在去年一年中，Salesforce 推出了蛋白质生成 AI 大模型 ProGen，微软发布了一个类似的开源模型 EvoDiff，亚马逊还为其 AWS 机器学习平台 SageMaker 发布了蛋白质折叠工具，据报道，甚至连字节跳动也在招聘科学和药物设计团队。
这不由让人发问：AI 技术的医药价值究竟何在？
以 AlphaFold 专注的蛋白质领域为例。
蛋白质是人体细胞组织的重要成分，也是生命活动的主要承担者。每一个蛋白质由一系列氨基酸组成，这些氨基酸与外部环境之间的相互作用决定了蛋白质的 “折叠” 方式——这决定了其最终的形状，而蛋白质的形状正是其执行功能的基础。
因此，对科技公司来说最有价值的点在于：如果能够基于其氨基酸序列预测蛋白质的形状，就可以将其应用于药物研发、作物改良、可生物降解塑料等各大领域。
而 AI 的出现，直接推动这项工作进入 “突破性时刻”。
通过 AI 模型，就可以在数亿种不同的蛋白质序列及其底层结构上进行训练，从而完全模拟蛋白质，省去了昂贵的分子动力学模拟计算环节。
在媒体采访中，谷歌 DeepMind、英伟达的高管都表示，可用的大量训练数据、计算资源的爆炸和 AI 算法的进步，这三大因素共同激发了 AI 在药物研发上的潜力。
Powell 表示：
<blockquote>
“这三个要素第一次齐聚一堂，这在五年前是不可能的。”
</blockquote>
这同样激发了投资热情。根据 Pitchbook 的数据，自 2021 年以来，全球 AI 药物研发初创公司的风投交易已有 281 笔，投资额达到 77 亿美元。
<h2>数据量是一大瓶颈</h2>
不过，通过 AI 大模型完全模拟蛋白质的这一过程对算力的要求极高，足量的训练数据仍然是一大瓶颈。
合成生物学公司 Ginkgo Bioworks 的 AI 负责人 Anna Marie Wagner 表示，像 GPT 这样的新型基础模型依赖于强化学习，是一种模仿人类为实现目标而反复训练的学习过程，更依赖于高质量的海量数据。
DeepMind 的科学副总裁 Pushmeet Kohli 更是直观地形容数据量的痛点：
<blockquote>
“垃圾进，垃圾出。”
</blockquote>
并且，虽然将 AI 应用于药物研发的潜力十足，但距离真正进入医药市场仍有很长的路要走。
据报道，美国食品药品管理局（FDA）迄今为止已经批准了 100 多种使用 AI 或机器学习进行开发的药物候选物的临床试验，但可能需要数年时间才能上市。

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通过 AI 模型，就可以在数亿种不同的蛋白质序列及其底层结构上进行训练，从而完全模拟蛋白质，加快药物研发的进程。

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