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李彥宏的這個野心太大了( 三 )

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百圖生科的“大模型” ?；⑿崤臄z

中國創(chuàng)新藥彎道超車的機會來了？
醫(yī)療和醫(yī)藥都是相對保守的行業(yè) ， 在模式創(chuàng)新上，很少有振奮人心的好故事 。上一個好故事就是百圖生科要對標的基因泰克——它開創(chuàng)了Biotech的時代，是新藥研發(fā)領域的一個傳奇 。
1976年創(chuàng)辦的基因泰克 ， 采用當時全新的基因工程技術研發(fā)新藥 。原本科學家們認為，基因工程技術能夠服務制藥行業(yè)至少還需要很多年，大型制藥公司也并沒有認真對待這一新技術 。而基因泰克憑借這一技術先后研發(fā)成功了生長激素、重組胰島素等具有開創(chuàng)意義的新藥 。
從成立到1980年IPO上市之時，該公司的價值也實現了指數級的增長——從最初不到200萬美元，激增到了7億美元以上 。
基因泰克的成功帶動了Biotech的興起 。結合新藥研發(fā)難度加大，投入增加、成功率降低等新的特點，更加靈活、機動的Biotech公司，也逐漸取代傳統(tǒng)的制藥巨頭成立為研發(fā)的主力軍 。
根據IQVIA數據，到2018年 ， 全球在研產品管線中已有72%來自Biotech 。在中國這個比例更是高達83% 。
百圖生科如此類比，實際上也是想在醫(yī)藥領域開創(chuàng)一個新的時代 。
“這不是一個零和競爭 ?！眲⒕S指出，基因泰克用的不是上一代的主流技術，是靠基因工程驅動發(fā)展的，是引擎級的變革 。但是主流藥企并沒有因此失去市場，化學藥、小分子藥也在發(fā)展演進 。同樣的，百圖生科的新技術，也并不會替代或顛覆已有的技術路徑 。
“大量的疾病等在那里 。醫(yī)藥行業(yè)組團打免疫疾病 ， 都還遠遠打不過 ?！眲⒕S認為，在這個共識之下，無論是創(chuàng)新藥企、主流藥企，還是像百圖生科“下一代復雜蛋白質藥物”等“造藥新勢力”的加盟，也都應該是合作的關系 。
百圖生科也希望他們的類免疫系統(tǒng)，不僅服務于自身的模型訓練，還可以為“很多藥物研發(fā)伙伴提供有益的幫助” 。

李彥宏的這個野心太大了

文章插圖


百圖生科CEO劉維 。百圖生科提供
AI技術殺入創(chuàng)新藥研發(fā)似乎終于到了一個水到渠成的節(jié)點 。
近年來，隨著低垂的果實采摘殆??，词[亂┭蟹⒃嚼叢僥眩?燒錢動輒十幾億美元、幾十億美元，最終的銷售額卻越來越不盡如人意 。全球制藥業(yè)迫切尋找重磅藥，都快成了老生常談 。
同期，AI技術經過幾十年的迭代發(fā)展，也達到了新的巔峰，可以勝任非常復雜的生物計算 。
到2020年底，生命科學的圍城終于被打開了一個缺口 。英國公司DeepMind的蛋白質結構預測工具AlphaFold成功破解了蛋白質折疊問題，實現了對蛋白質結構的預測 ， 破解了困擾生物學界半個世紀之久的難題 。
今年7月，AlphaFold預測蛋白質結構總量達到2.14億個，幾乎覆蓋了科學界已知的所有蛋白質 。
另據機器之心的報道，百圖生科和Colossal-AI團隊聯(lián)合開發(fā)的xTrimo Multimer模型，還把推理蛋白質結構的速度進一步提高了11倍 。
這些數據庫都是開源的 。
也就是說，現在科研人員想要預測蛋白質結構，就像搜索信息一樣簡單 。每個蛋白質結構，至少可以省幾萬到幾十萬美元的成本，時間成本就更不用說了 。
這個突破也被譽為“科學界的里程碑”，順便還給AI+大分子藥物研發(fā)業(yè)務添了一把火 。但是它對新藥研發(fā)的作用又有多大呢？
一般來說，新藥研發(fā)過程中，最燒錢的部分是臨床試驗 ， 最難的還是找到靶點 。蛋白質結構預測反而沒有那么重要的地位 。
“根據序列預測結構解決的更多的是學術問題，解決工業(yè)問題要反過來，根據所希望得到的結構設計序列 。這方面的難度大得多 ?！苯Y構生化專家王年爽博士告訴虎嗅 。AI在藥物研發(fā)中的應用還在起步階段 。

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