Google母公司Alphabet成立AI藥物探索新創公司Isomorphic Laboratories。新公司 Isomorphic Laboratories 其商業模式並不會自己直接開發或販售新藥，而是對藥廠出售、租賃其 AI 模型，加速其藥物研發速度。

DeepMind執行長Demis Hassabis將同時兼任Isomorphic Labs初期的執行長，以促成兩家公司的合作，擁有電腦科學和認知神經科學學位的前國際象棋神童 Hassabis強調，Isomorphic Labs的使命為「從頭開始重新構想整個藥物發現過程」。

 

Hassabis指：「我們相信，尖端計算和人工智能方法的基礎使用可以幫助科學家將他們的工作提升到一個新的水平，並大大加快藥物發現過程。」、「人工智能方法不僅用於分析數據，而且還可用於構建複雜生物現象的強大預測和生成模型」。

 

Demis Hassabis 在公開信表示，他認為從一種最基本角度來看，生物學跟資訊科學同樣屬於「資訊處理系統」，當然生物學相當奧秘、複雜，很難用簡單的數學方程式解釋，但就如物理學可以數學解釋一樣，他相信人工智慧最後也可能會成為生物學的解答之一。

 

去年，DeepMind開發的人工智慧模型AlphaFold2，成功以原子級的精準度，透過類神經網路技術在幾分鐘內預測蛋白質完整結構，在國際蛋白質結構預測競賽（CASP）中遙遙領先，解決五十年來生物學界對於預測「蛋白質結構」的難題。

 

這對生物界及藥界來說是一項原子彈級的大新聞。由於其中一種藥物開發的方式即是藉由藥物與人體特定蛋白質結合，進而改變行為。因此理論上如果科學家能快速預測蛋白質在人體內的精確形狀，就能從中得知其他分子會以怎樣的形式與蛋白質結合，並立即應用在新藥開發上，除此之外，許多疾病又和蛋白質的功能有關，例如；糖尿病、帕金遜症，這也為許多病人帶來希望。

 

藥廠研發新藥最大的挑戰在於耗時與昂貴的成本。根據統計，從發現目標到新藥正式上市，平均需花14年的時間，平均所需投入成本高達18億至26億美元，且整體成功率小於4％。若能藉由科技幫助新藥開發製程及助其降低成本，就無疑對科技公司、藥廠及病人形成三贏局面。

 

目前歐美有不少專門提供生物科技藥品研發服務的企業，如法國的Sartorius Stedim Biotech、美國的Thermo Fisher，在新藥研發及製造過程中，提供各項以科技為主的解決方案，包括技術、軟硬體設備及資料分析等，以達到縮短研發時程，並降低研發成本的目標，而這些企業近16年的營收、淨利年複合成長率都有雙位數的水準，平均毛利率更達逾四成的高水準。

 

此外，像instro和XtalPi等公司，今年都募集了數億美元的創投資金，甚至，繪圖晶片製造商Nvidia，也與AstraZeneca和Schrödinger等公司建立了AI藥物研究合作夥伴關係。

 

資訊參考來源： CNBC、FierceBiotech、MarkTechPost