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百度|百度“免疫机器人”发布 李彦宏的这野心太大了( 三 )


从成立到1980年IPO上市之时 ， 该公司的价值也实现了指数级的增长——从最初不到200万美元 ， 激增到了7亿美元以上 。
基因泰克的成功带动了Biotech的兴起 。结合新药研发难度加大 ， 投入增加、成功率降低等新的特点 ， 更加灵活、机动的Biotech公司 ， 也逐渐取代传统的制药巨头成立为研发的主力军 。
根据IQVIA数据 ， 到2018年 ， 全球在研产品管线中已有72%来自Biotech 。在中国这个比例更是高达83% 。
百图生科如此类比 ， 实际上也是想在医药领域开创一个新的时代 。
“这不是一个零和竞争 。”刘维指出 ， 基因泰克用的不是上一代的主流技术 ， 是靠基因工程驱动发展的 ， 是引擎级的变革 。但是主流药企并没有因此失去市场 ， 化学药、小分子药也在发展演进 。
同样的 ， 百图生科的新技术 ， 也并不会替代或颠覆已有的技术路径 。
“大量的疾病等在那里 。医药行业组团打免疫疾病 ， 都还远远打不过 。”刘维认为 ， 在这个共识之下 ， 无论是创新药企、主流药企 ， 还是像百图生科“下一代复杂蛋白质药物”等“造药新势力”的加盟 ， 也都应该是合作的关系 。
百图生科也希望他们的类免疫系统 ， 不仅服务于自身的模型训练 ， 还可以为“很多药物研发伙伴提供有益的帮助” 。
百度|百度“免疫机器人”发布 李彦宏的这野心太大了
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百图生科CEO刘维 。百图生科提供
AI技术杀入创新药研发似乎终于到了一个水到渠成的节点 。
近年来 ， 随着低垂的果实采摘殆尽 ， 创新药研发越来越难 ， 烧钱动辄十几亿美元、几十亿美元 ， 最终的销售额却越来越不尽如人意 。全球制药业迫切寻找重磅药 ， 都快成了老生常谈 。
同期 ， AI技术经过几十年的迭代发展 ， 也达到了新的巅峰 ， 可以胜任非常复杂的生物计算 。
到2020年底 ， 生命科学的围城终于被打开了一个缺口 。英国公司DeepMind的蛋白质结构预测工具AlphaFold成功破解了蛋白质折叠问题 ， 实现了对蛋白质结构的预测 ， 破解了困扰生物学界半个世纪之久的难题 。
今年7月 ， AlphaFold预测蛋白质结构总量达到2.14亿个 ， 几乎覆盖了科学界已知的所有蛋白质 。
另据机器之心的报道 ， 百图生科和Colossal-AI团队联合开发的xTrimo Multimer模型 ， 还把推理蛋白质结构的速度进一步提高了11倍 。
这些数据库都是开源的 。
也就是说 ， 现在科研人员想要预测蛋白质结构 ， 就像搜索信息一样简单 。每个蛋白质结构 ， 至少可以省几万到几十万美元的成本 ， 时间成本就更不用说了 。
这个突破也被誉为“科学界的里程碑” ， 顺便还给AI+大分子药物研发业务添了一把火 。但是它对新药研发的作用又有多大呢？
一般来说 ， 新药研发过程中 ， 最烧钱的部分是临床试验 ， 最难的还是找到靶点 。蛋白质结构预测反而没有那么重要的地位 。
“根据序列预测结构解决的更多的是学术问题 ， 解决工业问题要反过来 ， 根据所希望得到的结构设计序列 。这方面的难度大得多 。”结构生化专家王年爽博士告诉虎嗅 。AI在药物研发中的应用还在起步阶段 。
而与此前技术不同 ， 百图生科的免疫机器人、类免疫系统 ， 很可能是一次大的飞跃 。因为 ， 理论上 ， 这套驱动引擎 ， 不仅有助于快速找到靶点 ， 还有助于验证靶点、提高临床阶段的转换 。针对的都是研发中的难点、痛点问题 。
“这是一个弯道超车的机会 ， 我们中国企业也可以推出世界领先的药物 ， 做出真正的First in class ， 乃至Only in class的药物 。”刘维兴奋地指出 ， 甚至可以促进那些原来科学上认为可行 ， 但是工程上难以实现的研究成果转化落地 。
即便本次尝试不成功 ， 按照百图生科首席AI科学家宋乐的预言 ， 诞生在生物计算领域的AI大模型 ， 还是非常有可能成为“彻底改写药物研发技术能力”的新势力 。


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