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Demis：AI药物发现要实现跃迁，就必须走计算机模拟仿真

主持人：你也把这项技术应用到Isomorphic Labs。这家公司得到谷歌支持，融资数亿美元。它的使命很宏大——你说要“解决”所有疾病。你刻意用“解决”这个词。能解释一下吗？另外，药物从研发到进入临床试验通常极其困难，这个过程到底有多复杂？备注：Isomorphic，一家由 Demis Hassabis 主导、隶属于 Alphabet 的AI制药公司。

Demis：AlphaFold最初的愿景就包含这一点。理解蛋白质结构能推动大量基础科学研究，甚至可以反向设计新蛋白质——设想一种目标结构，再推导出对应的基因序列。但在药物研发中，知道蛋白质结构只是第一步。通常从确认疾病靶点到药物上市，平均需要10年时间，投入数十亿美元，而且成功率只有约10%。生物系统极其复杂，效率低下。一直以来，我最希望AI优先应用的领域就是人类健康。AlphaFold证明了这条路可行。于是三四年前，我们将相关能力拆分出来成立Isomorphic Labs，继续打造更多“AlphaFold级别”的突破，尤其是在化学空间。现在如果你知道蛋白质结构，还需要预测药物分子会在哪个位置结合、产生什么效果，这需要新的AI系统。Isomorphic正在做的正是这件事。我们已与礼来和诺华等顶级制药公司合作，目前有17个在研药物项目，未来希望扩展到数百个。我认为，要在健康领域实现跃迁式进展，就必须把大规模假设搜索和分子设计放在计算机模拟环境中完成，这比湿实验室效率高出数百甚至上千倍。湿实验室更多承担验证角色。当然，最终仍需进入人体临床试验确保安全，但绝大部分搜索与设计都可以在计算环境中完成。

主持人：2026年会是关键一年吗？是否可能迎来首个进入临床试验的药物？会是在癌症领域吗？

Demis：我们目前在癌症、心血管疾病和免疫学等多个方向推进，未来希望覆盖所有治疗领域。我们正在构建一个通用的药物发现引擎平台。目前已有部分癌症项目进入早期临床前阶段。如果一切顺利，希望年底前推进到正式临床试验。