近日，人工智能優(yōu)先的藥物設計和開發(fā)公司Isomorphic Labs宣布在其首輪外部融資中成功籌集了6億美元。這筆資金將用于進一步開發(fā)其下一代人工智能藥物設計引擎，并推動治療項目進入臨床階段。
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公司背景與技術基礎
Isomorphic Labs成立于2021年，源自谷歌的DeepMind團隊。公司致力于利用人工智能技術重新定義藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)流程，其核心技術包括AlphaFold等革命性AI模型。AlphaFold是一種能夠預測蛋白質三維結構的AI模型，在2020年的CASP14蛋白質結構預測競賽中取得了突破性成果，將預測誤差從傳統(tǒng)方法的10Å級別壓縮至原子尺度（1.6Å）。
基于AlphaFold的技術基礎，Isomorphic Labs開發(fā)了PhoenixAI平臺，該平臺通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）與擴散模型（Diffusion Model）的融合架構，能夠模擬藥物分子與蛋白質口袋的原子級相互作用，顯著縮短了先導化合物優(yōu)化周期。
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融資詳情與戰(zhàn)略意義
此次融資由Thrive Capital領投，谷歌母公司Alphabet及其風險投資部門GV也參與其中。這是Isomorphic Labs首次獲得外部資金支持。
這筆資金將主要用于以下幾個方面：
技術開發(fā)：進一步優(yōu)化其AI藥物設計引擎，擴展其在多個治療領域和藥物模式中的應用能力。
臨床推進：支持公司研發(fā)的藥物項目進入臨床試驗階段。
人才招募：吸引頂尖的研究科學家，增強公司的研發(fā)實力。
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從蛋白質預測到多模態(tài)AI平臺
Isomorphic Labs的核心競爭力在于其技術體系的延展性。基于AlphaFold的蛋白質結構預測能力，公司開發(fā)了多模態(tài)生成式AI平臺，覆蓋以下關鍵模塊：
靶點發(fā)現(xiàn)：通過分析數(shù)億級生物醫(yī)學文獻與實驗數(shù)據(jù)，識別疾病相關靶點；
分子生成：利用擴散模型與強化學習設計高結合力、低毒性的候選分子；
虛擬驗證：構建患者數(shù)字孿生模型，預測藥物代謝動力學與療效風險。
據(jù)內部披露，公司已建立10余條研發(fā)管線，覆蓋腫瘤、神經(jīng)退行性疾病等領域，其中兩項預計于2025年底進入臨床試驗階段。
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合作伙伴與商業(yè)潛力
Isomorphic Labs已與制藥巨頭禮來（Eli Lilly）和諾華（Novartis）建立了戰(zhàn)略合作關系。這些合作可能為公司帶來高達30億美元的里程碑付款，用于獲取其AI模型的使用權。
例如，Isomorphic Labs針對KRAS G12D靶點設計的口服小分子抑制劑ISOL-003，在臨床前研究中展現(xiàn)了比現(xiàn)有藥物更高的結合親和力，并成功突破血腦屏障。此外，公司還與禮來合作開發(fā)針對多個靶點的小分子治療方案，并與諾華合作研究三個未公開的靶點。
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行業(yè)影響與未來展望
Isomorphic Labs的技術路線被認為能夠顯著降低新藥研發(fā)成本，并提高臨床成功率。據(jù)摩根士丹利預測，該技術若完全落地，可將新藥研發(fā)成本從當前平均26億美元壓縮至1.7億美元，同時將臨床成功率從9.6%提升至34%。
公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Demis Hassabis表示：“這筆資金將進一步推動我們下一代AI藥物設計引擎的開發(fā)，幫助我們將自己的項目推進到臨床開發(fā)中，這是我們朝著解決所有疾病的使命邁出的重要一步?！?/p>
隨著AI技術在藥物研發(fā)領域的不斷深入，Isomorphic Labs的崛起正在改寫生物醫(yī)藥創(chuàng)新的范式。其技術不僅有望打破傳統(tǒng)藥企的化合物庫優(yōu)勢，還可能為全球醫(yī)藥市場帶來革命性的變化。
結語
2024年諾貝爾化學獎授予AlphaFold團隊與計算蛋白設計先驅，標志著AI在生命科學中的價值獲得最高學術認可。Isomorphic Labs的6億美元融資，則是這一趨勢在產(chǎn)業(yè)端的縮影。隨著技術迭代與臨床數(shù)據(jù)的積累，AI有望在未來十年推動30%的新藥研發(fā)，而Isomorphic Labs的目標正是引領這場效率革命。
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