公開資料顯示，谷歌AlphaFold模型可用于預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和相互作用。而該模型的最新版本AlphaFold 3在蛋白質(zhì)預(yù)測能力之上，還增加了預(yù)測DNA、RNA、小分子等幾乎所有生物分子結(jié)構(gòu)和相互作用的能力，直接推動了藥物發(fā)現(xiàn)和疾病治療。
對此，DeepMind首席執(zhí)行官戴密斯·哈薩比斯評價道，AlphaFold 3是一個重要的里程碑?！吧飳W(xué)是一個動態(tài)系統(tǒng)，你必須了解生理特性是如何通過細(xì)胞中不同分子之間的相互作用而產(chǎn)生的。你可以把AlphaFold 3看作是我們朝著這個方向邁出了一大步?！?/p>
一般而言，通過普通實驗方法研發(fā)藥物需要耗費數(shù)年時間以及極高的成本，AlphaFold 3則能大幅加速這一進(jìn)程。它可以快速篩選潛在藥物靶標(biāo)，通過預(yù)測靶點蛋白的結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)和尋找其可藥用口袋。
值得一提的是，今年5月AlphaFold 3發(fā)布之初，曾因未開放底層代碼而廣受爭議?？茖W(xué)家們認(rèn)為，此舉破壞了研發(fā)的可重復(fù)性。于是DeepMind立即轉(zhuǎn)變方針并應(yīng)允在半年內(nèi)推出此AI模型的開源版本。目前，獲取此模型需填寫表單進(jìn)行申請，經(jīng)DeepMind審核通過后即可得到應(yīng)用權(quán)。
▌AI制藥蓄勢待發(fā)
不可否認(rèn)，以AlphaFold為代表的人工智能系統(tǒng)在生命科學(xué)領(lǐng)域取得重要突破，推動了AI在藥物研發(fā)上的應(yīng)用。與此同時，IT巨頭們將生物技術(shù)視作AI應(yīng)用的下一個前沿領(lǐng)域：去年Salesforce推出了蛋白質(zhì)生成模型ProGen，早先微軟也發(fā)布了與AlphaFold類似的開源模型EvoDiff。
聚焦國內(nèi)，圍繞AI藥物研發(fā)模型所作布局同樣火熱。例如今年5月，百度飛槳螺旋槳PaddleHelix團(tuán)隊研發(fā)出HelixFold-Multimer模型，據(jù)稱在抗原抗體/多肽蛋白復(fù)合體結(jié)構(gòu)預(yù)測任務(wù)上達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先；近年來，華為也不斷更新盤古藥物分子大模型并聯(lián)合中國科學(xué)院上海藥物研究所賦能全流程的AI藥物設(shè)計。
華創(chuàng)證券研報指出，AI在藥物發(fā)現(xiàn)階段已展現(xiàn)出巨大潛力。AI技術(shù)特別是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，能夠迅速分析和處理大量生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，識別潛在的候選化合物，預(yù)測其效果和副作用，從而顯著縮短藥物發(fā)現(xiàn)所需的時間。據(jù)英偉達(dá)所述，使用AI技術(shù)可以將藥物發(fā)現(xiàn)所需時間縮短至原來的1/3，成本節(jié)約至1/200。
根據(jù)PrecedenceResearch，Al制藥行業(yè)將在未來十年保持高速增長，2023年市場規(guī)模達(dá)11.7億美元，預(yù)計市場規(guī)模到2032年將超過118億美元，從2023年到2032年的CAGR將達(dá)到29.3%。
編輯：金杜
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