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AI筛出了诺奖得主没发现的抗衰老配方 | 温哥华地产中心
   

AI筛出了诺奖得主没发现的抗衰老配方

(来源:NewLimit)


在这些嵌入的基础上,模型用实验室真实产生的数据训练,学会预测某个转录因子组合放进老年细胞后会发生什么。反过来也可以操作:给定一个“年轻肝细胞”的目标状态,让模型推荐应该导入哪组转录因子。Kimmel 说,Ambrosia 目前能解释实验结果中一半以上的变异。

这套系统的底层搭建在外部的前沿基础模型(foundation model)之上,包括语言模型和蛋白质序列模型。Kimmel 的表述是,每当这些基础模型性能提升,NewLimit 的模型就从一个更强的起点出发,自动获得一部分性能增益。他认为,3 到 5 年前这条路根本走不通:一方面实验本身不容易规模化,另一方面,“我自己远没有今天的 AI 系统聪明,让我站在白板前规划实验顺序,我做得比模型差得多”。

这正是过去一年大量资本涌入 AI 制药的大背景。Isomorphic Labs 几周前完成了 21 亿美元 B 轮融资,由 Thrive Capital 领投;OpenAI 和 Retro Biosciences 合作过蛋白质工程模型。资本在押注的是 AI 能把靶点发现和分子设计这条传统上又慢又贵的链路整体提速。NewLimit 处在这股浪潮中偏生物学的一端,核心诉求不是设计新分子结构,而是找到正确的基因组合来逆转细胞衰老。

不过,尽管这一行业势头强劲,资金也纷纷涌入,Kimmel 仍然给不出一个问题的确切答案:当 OpenAI、Google、Anthropic 这些手握最大算力的公司开始认真进入生物医药,最后是它们取代辉瑞、礼来,还是反过来?


他给出的历史参照是 1970 年代末的重组 DNA 技术。在那之前,制药公司本质上是化学公司,不少前身做的是布料染料生意。重组 DNA 出现后,Genentech、Amgen、Biogen、Vertex 这批真正意义上的生物技术公司才诞生。当年的结果不是新公司取代老公司,也不是老公司吞掉新技术,而是新公司做出全新一类产品,再和大药厂合作完成临床试验、规模化生产和销售。

Kimmel 认为这一幕会重演。AI 公司擅长设计分子,传统药厂擅长把分子变成可以卖向全世界的产品,双方更可能合作,而不是互相吞并。真正接棒 Genentech 那一代的,将是一批“AI 原生”的制药公司,生长在医药和 AI 的交叉地带。至于 OpenAI 等大模型厂商直接变成药企、销售额超过礼来?他认为可能性存在,但概率很小。

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