AI药物研发的技术突破
2025年3月31日，谷歌DeepMind分拆公司Isomorphic Labs宣布完成首轮外部融资6亿美元，由Thrive Capital领投，Alphabet跟投。这一事件标志着AI技术正式进入药物研发的核心战场。Isomorphic Labs的核心技术源自AlphaFold 3——2024年发布的革命性AI模型，其能精准预测蛋白质、小分子、核酸等生命分子的三维结构与相互作用，精度达到原子级别。
与传统药物研发相比，Isomorphic的技术将10年的研发周期缩短至1-2年，并有望将成本降低90%。例如，在2024年与诺华的合作中，该公司仅用9个月便设计出针对某癌症靶点的小分子候选药物，而传统方法通常需要4-5年。这一突破依赖于其“生成式AI引擎”，可同时优化分子活性、安全性与合成路径，避免实验室试错带来的资源浪费。
融资背景与战略布局
此次融资是Isomorphic Labs首次引入外部资本，资金将用于三大方向：
技术迭代
开发下一代集成化AI模型，覆盖药物发现全流程（靶点验证、分子设计、毒性预测）；
临床推进
推动内部肿瘤学与免疫学管线进入临床试验，首个AI设计药物计划于2025年底启动I期临床；
算力升级
与英伟达合作构建高性能计算平台，支持每秒数亿次分子模拟运算。
投资者对Isomorphic的信心源于其已验证的商业化能力。2024年，该公司与礼来、诺华分别签署价值17亿和12亿美元的合作协议，针对阿尔茨海默病等复杂疾病开发疗法。此外，其技术已吸引传统药企之外的关注——摩根士丹利预测，AI制药市场规模将在2030年突破1000亿美元。
AI制药的行业影响与挑战
Isomorphic Labs的突破性进展正在改写药物研发规则：
- 降低研发门槛：中小型生物技术公司可通过AI平台快速验证药物概念，无需依赖大型药企的实验室资源；
- 解决“不可成药”靶点：传统方法难以攻克的蛋白质折叠异常疾病（如帕金森病）或迎来新疗法；
- 供应链革新：AI预测能力与区块链结合，可优化医药原材料采购与临床试验管理。
然而，AI制药仍面临重大挑战：
- 数据壁垒：80%的医疗数据因隐私问题无法共享，限制模型泛化能力；
- 监管审查：美国FDA尚未明确AI设计药物的审批标准，可能延缓商业化进程；
- 技术依赖风险：过度依赖单一AI模型可能导致系统性误差，需建立多算法验证机制。
未来展望：从药物研发到“数字生物学”
Isomorphic Labs的长期目标远超药物发现。CEO Demis Hassabis提出“数字生物学”愿景，计划整合基因编辑（如CRISPR）、合成生物学与AI，构建生命科学的“底层操作系统”。例如，其正在开发的平台可模拟细胞代谢网络，帮助科学家设计人工酶或微生物燃料。
这一愿景与区块链技术的结合可能催生新应用场景：
去中心化知识产权
通过智能合约自动分配药物专利收益；
真实世界数据（RWD）货币化
患者可安全地贡献数据并获得代币激励；
抗衰研究
AI预测人体衰老标志物，结合DeFi机制为长寿研究募资。
投资者可通过JuCoin研究院追踪AI与区块链融合的前沿项目。
Neason Oliver
