Google、輝達、微軟都在發力，AI藥品研發是千億美元市場

越來越多的科技巨頭開始加碼押注AI醫療。

隔夜，GoogleDeepMind及姊妹公司Isomorphic Labs旗下的AI藥物研發模型AlphaFold官員宣重磅升級，稱最新版本AlphaFold 3可以預測蛋白質、DNA、RNA等生物分子的結構以及它們如何相互作用。

Alphabet兼GoogleCEO Sundar Pichai表示，目前，已有超過180萬名研究人員在疫苗開發、癌症治療等研究工作中使用AlphaFold進行蛋白質預測。

在接受采訪時，Isomorphic Labs的CEO Demis Hassabis表示，人工智慧係統有可能徹底改變醫學，並創造「巨大的商業價值」：

“我希望通過Isomorphic實現這兩點：建立一個價值數千億美元的業務，我認為它有這個潛力；同時為社會和人類帶來難以置信的益處。”

盯上這條賽道的不只Google一個。

當前，幾乎所有AI科技巨頭都展現了對生物醫藥領域的興趣，微軟、亞馬遜甚至Salesforce也都在進行蛋白質生成項目。

近日，輝達醫療健康副總裁副總裁Kimberly Powell在接受媒體採訪時表示，醫療健康將成為輝達下一個「數十億美元級業務」，輝達的目標是為更多生物技術公司提供晶片、雲端基礎設施與其他工具。

01 AI技術的下一個前沿應用？

輝達創始人兼CEO黃仁勳曾多次強調，數字生物學將是「下一場驚人的顛覆性技術」。

誠如他所說，今年3月的輝達舉辦的2024GTC大會上，醫療健康仍是「重頭戲」之一，與生命科學相關的會議活動排在所有行業之首。

過去兩年間，輝達旗下AI藥物研發平台BioNeMo的創投部門Nventures把大部分錢都投給了藥物研發項目。資料顯示，Nventures的19筆投資交易中有7筆是投向AI藥物研發初創公司。

Powell解釋：

「電腦已經輔助設計產業創造了第一個價值2萬億美元的晶片公司，為什麼不能輔助建立下一個萬億美元等級的製藥公司呢？ 」

其他幾家科技巨頭也發力藥物研發領域。僅在去年一年中，Salesforce推出了蛋白質生成AI大模型ProGen，微軟發布了一個類似的開源模型EvoDiff，亞馬遜還為其AWS機器學習平台SageMaker發布了蛋白質折疊工具，據報導，甚至連字節跳動也在招募科學和藥物設計團隊。

這不由讓人發問：AI技術的醫藥價值究竟何在？

以AlphaFold專注的蛋白質領域為例。

蛋白質是人體細胞組織的重要成分，也是生命活動的主要承擔者。每一個蛋白質由一系列氨基酸組成，這些氨基酸與外部環境之間的相互作用決定了蛋白質的「摺疊」方式——這決定了其最終的形狀，而蛋白質的形狀正是其執行功能的基礎。

因此，對科技公司來說最有價值的點在於：如果能夠基於其胺基酸序列預測蛋白質的形狀，就可以將其應用於藥物研發、作物改良、可生物降解塑膠等各大領域。

而AI的出現，直接推動這項工作進入「突破性時刻」。

通過AI模型，就可以在數億種不同的蛋白質序列及其底層結構上進行訓練，從而完全模擬蛋白質，省去了昂貴的分子動力學模擬計算環節。

在媒體訪談中，GoogleDeepMind、輝達的高層都表示，可用的大量訓練資料、計算資源的爆炸和AI演算法的進步，這三大因素共同激發了AI在藥物研發上的潛力。

Powell表示：

“這三個要素第一次齊聚一堂，這在五年前是不可能的。”

這同樣激發了投資熱情。根據Pitchbook的資料，自2021年以來，全球AI藥物研發新創公司的創投交易已有281筆，投資額達77億美元。

02 資料量是一大瓶頸

不過，透過AI大模型完全模擬蛋白質的這個過程對算力的要求極高，足量的訓練資料仍是一大瓶頸。

合成生物學公司Ginkgo Bioworks的AI負責人Anna Marie Wagner表示，像GPT這樣的新型基礎模型依賴於強化學習，是一種模仿人類為實現目標而反複訓練的學習過程，更依賴於高品質的大量資料。

DeepMind的科學副總裁Pushmeet Kohli更是直觀地形容資料量的痛點：

“垃圾進，垃圾出。”

並且，雖然將AI應用於藥物研發的潛力十足，但距離真正進入醫藥市場仍有很長的路要走。

據報導，美國食品藥品管理局（FDA）迄今為止已經批准了100多種使用AI或機器學習進行開發的藥物候選物的臨床試驗，但可能需要數年時間才能上市。 (AIGC新智界）