深圳：2023年集成电路产业收入预计突破2000亿元
06-06
1 月 8 日，Alphabet 旗下 AI 制药公司 Isomorphic Labs 宣布与礼来公司和诺华公司达成两项价值 30 亿美元的药物发现协议。
通过与礼来公司合作，lsomorphic Labs 将获得 17 亿美元的预付款，并可能获得 17 亿美元的基于里程碑的付款。
此次合作涉及针对多种疾病相关蛋白和途径的疗法的发现。
与诺华的合作将让诺华支付12亿美元的预付款，里程碑总额高达12亿美元。
诺华的合作重点是发现针对三个未公开靶点的小分子疗法。
从 DeepMind 中分离出来的 lsomorphic Labs 首次建立了制药合作伙伴关系，标志着该公司新阶段的开始。
01 第一次合作不仅仅是药物研发。
Demis Hassabis表示，Isomorphic此前已与一系列大型制药公司进行了初步谈判，但礼来公司和诺华公司都有很大的合作诚意。
这些合作的主要目标很明确：制造药物，而不是试点项目或学术合作。
礼来公司首席科学和医疗官 Daniel Skovronsky 和诺华生物医学研究总裁 Fiona Marshall 参与了这两笔交易。
马歇尔称此次合作“天作之合”，因为诺华还与其他科技巨头合作，例如数据存储领域的 Palantir 和生成化学领域的微软。
诺华表示，他们选择的目标很困难，因为它们是结构尚未解析的蛋白质，或者化学家无法找到正确类型的化学物质。
Isomorphic 将使用高性能计算来虚拟筛选化合物，以找到击中这些目标的分子。
传统筛选通常可以覆盖 10,000 种化合物，而虚拟筛选可以覆盖 1 亿种化合物。
Isomorphic 计划探索的第二种方法是从头设计，即从头开始设计分子以匹配蛋白质的结合口袋。
诺华生物医学研究总裁马歇尔在接受采访时表示：“我们相信 Isomorphic 能够实现的目标是缩短从确定目标到获得候选分子的时间。
” “平均而言，使用传统方法需要三到四年的时间。
我认为你可以合理地将时间减少一半。
但对于 Isomorphic 来说，该公司还希望共同努力调整 AI 模型。
Demis Hassabis 表示，他们需要了解他们的模型需要进行多少微调才能针对特定的药物靶点。
“我不知道如何构建通用系统以及围绕特定数据或特定程序构建通用系统，”哈萨比斯说。
构建专用系统之间的最佳平衡是什么，”他说。
“现在，我想是 50-50，但我们很快就会知道。
理想情况下，我希望一般比例为 80-20，因为这对我们公司来说更具可扩展性。
Isomorphic 希望与诺华和礼来的合作能够回答这样的问题：通过测试通用模型可以达到多少效果，以及哪些地方需要专门的数据来输入和训练针对特定药物靶点的模型。
Isomorphic 正在扩展 AlphaFold 的功能，而不仅仅是预测静态蛋白质结构。
蛋白质结构本身“对药物设计帮助不大”。
预测小分子如何与特定蛋白质结合具有更大的价值。
该领域的圣杯之一是将这些分子的结构与其功能联系起来。
除了这些合作之外，哈萨比斯还在研究其他模型，这些模型可以帮助预测化合物的某些特性，例如药代动力学和潜在毒性。
2020 年的目标是让 Isomorphic 的机器学习团队继续提高其预测系统的准确性，同时公司也推进其内部管道。
有关其药物项目的详细信息仍然保密，但 Isomorphic 拥有大约 20 个目标。
该清单已缩短为几个，该公司正在使用 CRO 来制造和测试潜在的化合物。
“我们仍处于测试该平台预测的早期阶段，”Demis Hassabis 说。
“AI模型的可靠性如何？一旦我们觉得成熟了，我们就可以真正全力推进内部项目。
” 02 AlphaFold2 诞生于 2014 年 CASP14 上的 DeepMind，其预测精确到原子精度，脱颖而出。
即使对于缺乏模板的蛋白质，它也可以在几分钟内产生出色的结果。
这是第一个可以在不知道相似结构的情况下预测相似结构的方法。
一种构建高分辨率预测的方法。
2016 年 7 月，DeepMind 发布了几乎所有人类蛋白质的结构预测。
短短两年时间，这篇论文的影响力已超过自 2016 年以来发表的近 10 万篇研究论文，排名第 50，被 * 期刊的多篇论文引用。
基于AlphaFold的巨大成果，2019年11月4日，谷歌母公司Alphabet在英国成立了一家名为Isomorphic Labs的新药研发公司，由Demis Hassabis担任首席执行官。
Isomorphic Labs 的使命是“从头开始重新构想整个药物发现过程”，并最终找到治疗人类一些最具破坏性的疾病的方法。
在成立的头一两年里，Isomorphic Labs除了在官网发布高管信息外，对外发布的消息非常少。
从下半年开始，同构实验室开始在技术和商业上发力。
2019年9月19日，《Science》杂志发表了关于AlphaMissense的封面文章，AlphaMissense是DeepMind团队基于AlphaFold改进的错义变异致病性预测模型。
AlphaMissense 分析了总共可能的错义，并对其中 89% 进行了分类，其中 32% 可能是疾病，另外 57% 可能是良性。
两天后的9月21日，被誉为诺贝尔奖风向标的“拉斯克奖”被授予DeepMind首席执行官Demis Hassabis博士和John Jumper博士，代表着主流科学界的认可。
今年10月，谷歌Deepmind和Isomorphic Labs联合发布了新一代AlphaFold模型，有望改变药物发现游戏规则。
新一代 AlphaFold 可以预测蛋白质数据库 (PDB) 中几乎任何分子的结构，通常具有原子精度，包括配体（小分子）、蛋白质、核酸（DNA 和 RNA）以及含有翻译后蛋白的生物分子修饰（PTM）。
该模型扩展的功能和性能有助于加速生物医学突破并开启“数字生物学”的下一个时代，提供对疾病途径、基因组学、潜在治疗靶点、药物设计机制的见解，并实现蛋白质工程和合成生物学。
了解新平台功能以提供新见解。
据英国报道，去年年底，Isomorphic Labs 通过挖角制药人才和开设新办事处来加快运营速度。
03 团队已有90人。
同构战队的阵容非常豪华。
该公司目前在伦敦总部和瑞士洛桑办事处拥有约 90 名员工。
高管包括首席科学官迈尔斯·康格里夫 (Miles Congreve)，DeepMind、BenevolentAI、谷歌和阿斯利康 (AstraZeneca) 等公司也加入了几名员工。
黛米斯·哈萨比斯 (Demis Hassabis) 担任首席执行官。
他毕业于伦敦大学学院，是初创公司 DeepMind 的创始人。
他是英国游戏开发者、神经科学家和人工智能企业家。
他被称为“阿尔法围棋之父”。
首席科学官 Miles Congreve 帮助设计了 20 种经过临床评估的药物，并且是已上市的乳腺癌治疗药物 Kisqali? (Ribociclib) 的共同发明者。
首席人工智能官Max Jaderberg领导开放学习研究团队，开创了众多将大规模深度学习、强化学习和生成模型相结合的算法，利用人工智能取得了世界领先的成果。
在此之前，他曾担任Vision Factory 的首席执行官兼联合创始人。
首席技术官 Sergei Yakneen 在工程、机器学习、产品、生命科学和医学研究领域拥有 20 多年的经验。
科学顾问委员会成员Jennifer Doudna博士是2018年诺贝尔化学奖获得者、驯鹿生物科学创始人。
她师从2018年诺贝尔化学奖得主托马斯·罗伯特·切赫。
科学顾问委员会成员 David MacMillan 博士因开发不对称有机催化（一种用于精确分子构建的新工具）而荣获 2016 年诺贝尔化学奖。
科学顾问委员会成员保罗·纳斯博士因发现控制细胞分裂的蛋白质分子而获得 2001 年诺贝尔生理学或医学奖。
科学顾问委员会成员 Venki Ramakrishnan 博士因其对核糖体结构和功能的研究而获得 2016 年诺贝尔化学奖。
该公司表示，Isomorphic 明年将雇用更多员工。
寒冬里的一把火 AlphaFold一问世，就点燃了整个AI制药赛道。
资本进入市场，创业团队纷纷涌现，各种故事层出不穷。
Isomorphic的诞生也代表着AI模型在医药行业的落地。
然而近两年，行业泡沫逐渐破灭，降本增效的故事开始受到质疑，临床阶段药物也面临着疗效不足的问题。
首席执行官Demis Hassabis曾表示：“如果我们是对的，能够实现另外六项AlphaFold级别的突破，我们就可以将药物开发所需的时间减少一个数量级，也许是在成本和时间上，并获得进入下一阶段更高水平的机会。
”成功率。
”现在，作为一家聚集了行业最优秀人才的AI制药公司，同构希望能够走出行业在技术和商业上的困境。
让我们保持理性和期待。
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