AI篩出了諾獎得主沒發現的抗衰老配方
(來源:NewLimit)
在這些嵌入的基礎上,模型用實驗室真實產生的數據訓練,學會預測某個轉錄因子組合放進老年細胞後會發生什麼。反過來也可以操作:給定壹個“年輕肝細胞”的目標狀態,讓模型推薦應該導入哪組轉錄因子。Kimmel 說,Ambrosia 目前能解釋實驗結果中壹半以上的變異。
這套系統的底層搭建在外部的前沿基礎模型(foundation model)之上,包括語言模型和蛋白質序列模型。Kimmel 的表述是,每當這些基礎模型性能提升,NewLimit 的模型就從壹個更強的起點出發,自動獲得壹部分性能增益。他認為,3 到 5 年前這條路根本走不通:壹方面實驗本身不容易規模化,另壹方面,“我自己遠沒有今天的 AI 系統聰明,讓我站在白板前規劃實驗順序,我做得比模型差得多”。
這正是過去壹年大量資本湧入 AI 制藥的大背景。Isomorphic Labs 幾周前完成了 21 億美元 B 輪融資,由 Thrive Capital 領投;OpenAI 和 Retro Biosciences 合作過蛋白質工程模型。資本在押注的是 AI 能把靶點發現和分子設計這條傳統上又慢又貴的鏈路整體提速。NewLimit 處在這股浪潮中偏生物學的壹端,核心訴求不是設計新分子結構,而是找到正確的基因組合來逆轉細胞衰老。
不過,盡管這壹行業勢頭強勁,資金也紛紛湧入,Kimmel 仍然給不出壹個問題的確切答案:當 OpenAI、Google、Anthropic 這些手握最大算力的公司開始認真進入生物醫藥,最後是它們取代輝瑞、禮來,還是反過來?
他給出的歷史參照是 1970 年代末的重組 DNA 技術。在那之前,制藥公司本質上是化學公司,不少前身做的是布料染料生意。重組 DNA 出現後,Genentech、Amgen、Biogen、Vertex 這批真正意義上的生物技術公司才誕生。當年的結果不是新公司取代老公司,也不是老公司吞掉新技術,而是新公司做出全新壹類產品,再和大藥廠合作完成臨床試驗、規模化生產和銷售。
Kimmel 認為這壹幕會重演。AI 公司擅長設計分子,傳統藥廠擅長把分子變成可以賣向全世界的產品,雙方更可能合作,而不是互相吞並。真正接棒 Genentech 那壹代的,將是壹批“AI 原生”的制藥公司,生長在醫藥和 AI 的交叉地帶。至於 OpenAI 等大模型廠商直接變成藥企、銷售額超過禮來?他認為可能性存在,但概率很小。
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在這些嵌入的基礎上,模型用實驗室真實產生的數據訓練,學會預測某個轉錄因子組合放進老年細胞後會發生什麼。反過來也可以操作:給定壹個“年輕肝細胞”的目標狀態,讓模型推薦應該導入哪組轉錄因子。Kimmel 說,Ambrosia 目前能解釋實驗結果中壹半以上的變異。
這套系統的底層搭建在外部的前沿基礎模型(foundation model)之上,包括語言模型和蛋白質序列模型。Kimmel 的表述是,每當這些基礎模型性能提升,NewLimit 的模型就從壹個更強的起點出發,自動獲得壹部分性能增益。他認為,3 到 5 年前這條路根本走不通:壹方面實驗本身不容易規模化,另壹方面,“我自己遠沒有今天的 AI 系統聰明,讓我站在白板前規劃實驗順序,我做得比模型差得多”。
這正是過去壹年大量資本湧入 AI 制藥的大背景。Isomorphic Labs 幾周前完成了 21 億美元 B 輪融資,由 Thrive Capital 領投;OpenAI 和 Retro Biosciences 合作過蛋白質工程模型。資本在押注的是 AI 能把靶點發現和分子設計這條傳統上又慢又貴的鏈路整體提速。NewLimit 處在這股浪潮中偏生物學的壹端,核心訴求不是設計新分子結構,而是找到正確的基因組合來逆轉細胞衰老。
不過,盡管這壹行業勢頭強勁,資金也紛紛湧入,Kimmel 仍然給不出壹個問題的確切答案:當 OpenAI、Google、Anthropic 這些手握最大算力的公司開始認真進入生物醫藥,最後是它們取代輝瑞、禮來,還是反過來?
他給出的歷史參照是 1970 年代末的重組 DNA 技術。在那之前,制藥公司本質上是化學公司,不少前身做的是布料染料生意。重組 DNA 出現後,Genentech、Amgen、Biogen、Vertex 這批真正意義上的生物技術公司才誕生。當年的結果不是新公司取代老公司,也不是老公司吞掉新技術,而是新公司做出全新壹類產品,再和大藥廠合作完成臨床試驗、規模化生產和銷售。
Kimmel 認為這壹幕會重演。AI 公司擅長設計分子,傳統藥廠擅長把分子變成可以賣向全世界的產品,雙方更可能合作,而不是互相吞並。真正接棒 Genentech 那壹代的,將是壹批“AI 原生”的制藥公司,生長在醫藥和 AI 的交叉地帶。至於 OpenAI 等大模型廠商直接變成藥企、銷售額超過禮來?他認為可能性存在,但概率很小。
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