Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
AI trong khám phá ma túy
ngành công nghiệp
HƯỚNG DẪN công ty
Khám phá thuốc của phòng thí nghiệm đẳng hình
Isomorphic Labs là công ty con của Alphabet/DeepMind biến bước đột phá của AlphaFold thành công cụ thiết kế thuốc đầu tiên dựa trên AI.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min
Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
Tổng quan
Nó quan trọng vì nó nhằm mục đích dự đoán không chỉ hình dạng protein mà còn cả cách các phân tử liên kết, có khả năng thiết kế lại cách phát hiện ra thuốc.
Lặn sâu
Được thành lập vào năm 2021 và do Demis Hassabis lãnh đạo, Isomorphic Labs phát triển trực tiếp từ AlphaFold của DeepMind, giải quyết vấn đề gấp protein tồn tại hàng thập kỷ bằng cách dự đoán cấu trúc 3D từ các chuỗi axit amin. Luận điểm của Isomorphic là sinh học có thể được coi như một hệ thống xử lý thông tin, do đó AI có thể mô hình hóa các tương tác phân tử đủ chính xác để thiết kế thuốc một cách hợp lý thay vì thử và sai. Vào năm 2024, nhóm đã giúp phát hành AlphaFold 3, dự đoán cấu trúc của protein cùng với DNA, RNA, phối tử và các phân tử khác – rất quan trọng để hiểu được sự liên kết của thuốc. Isomorphic đã ký các thỏa thuận trị giá hàng tỷ đô la với Eli Lilly và Novartis, đồng thời vào năm 2025 đã huy động được 600 triệu đô la tài trợ bên ngoài để thúc đẩy các chương trình thuốc nội bộ của riêng mình đối với phòng khám.
Triển khai trong thế giới thực
Sử dụng AlphaFold 3 để mô hình hóa cách một phân tử nhỏ ứng cử viên liên kết bên trong túi protein mục tiêu của bệnh trước bất kỳ quá trình tổng hợp nào trong phòng thí nghiệm.
Hợp tác với Eli Lilly và Novartis để thiết kế các loại thuốc phân tử nhỏ mới cho nhiều lĩnh vực bệnh.
Dự đoán phức hợp protein-DNA và protein-RNA để nghiên cứu các mục tiêu mà các công cụ cũ không thể thực hiện được.
Ưu tiên các hợp chất hóa học nào cần tổng hợp và thử nghiệm, giảm thiểu các chu kỳ lãng phí trong phòng thí nghiệm ướt.
Tương lai của việc khám phá thuốc trong phòng thí nghiệm đẳng hình
Mục tiêu đã nêu của Isomorphic là một ngày nào đó sẽ 'giải quyết được mọi bệnh tật' bằng AI. Trong ngắn hạn, dự kiến các ứng cử viên hoàn toàn do AI thiết kế đầu tiên sẽ tham gia thử nghiệm lâm sàng, có nhiều quan hệ đối tác dược phẩm hơn và các vòng lặp chặt chẽ hơn giữa dự đoán cấu trúc, hóa học tổng hợp và dự đoán đặc tính. Vẫn còn những câu hỏi mở: các cấu trúc dự đoán không phải là bằng chứng thực nghiệm, dự đoán ái lực ràng buộc vẫn chưa hoàn hảo và thành công lâm sàng sẽ là chuẩn mực thực sự cho lời hứa thiết kế hợp lý.
Đưa nó vào thực tế
Tại sao nó quan trọng
- Chiến lược nhà cung cấp. Lộ trình của nhà cung cấp ảnh hưởng đến những tính năng mà nhóm của bạn có thể xây dựng tiếp theo.
- Chi phí và ngân sách. Các điều khoản thương mại và các lựa chọn triển khai ảnh hưởng đến chi phí và rủi ro dài hạn.
- Rủi ro và an toàn. Các biện pháp khuyến khích của công ty định hình các tình trạng vỡ nợ của sản phẩm, trạng thái an toàn và tính cởi mở.
coi chừng
- Thông báo ra mắt có thể vượt xa sự ổn định trong quy trình sản xuất thực tế.
- Việc định giá API hoặc thay đổi chính sách có thể phá vỡ các giả định chỉ sau một đêm.
- Sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp làm tăng chi phí khóa và di chuyển.
Các bước tiếp theo
- Đánh giá các nhà cung cấp bằng cách sử dụng các nhiệm vụ và bộ dữ liệu của riêng bạn.
- Xem lại các điều khoản về quyền riêng tư, bảo mật và pháp lý trước khi tích hợp.
- Duy trì kế hoạch dự phòng giữa các mô hình hoặc nhà cung cấp.
- Theo dõi ghi chú phát hành để những thay đổi về lộ trình không gây ngạc nhiên cho các nhóm.
Tiếp tục khám phá
Bản tin miễn phí
Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Take the Isomorphic Labs Drug Discovery quiz
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Câu hỏi thường gặp
Khám phá thuốc của Phòng thí nghiệm đẳng hình là gì?
Isomorphic Labs là công ty con của Alphabet/DeepMind biến bước đột phá của AlphaFold thành công cụ thiết kế thuốc đầu tiên dựa trên AI. Nó quan trọng vì nó nhằm mục đích dự đoán không chỉ hình dạng protein mà còn cả cách các phân tử liên kết, có khả năng thiết kế lại cách phát hiện ra thuốc.
Isomorphic Labs là một sản phẩm phụ được xây dựng dựa trên bước đột phá AI nổi tiếng nào?
Phòng thí nghiệm đẳng hình phát triển từ AlphaFold của DeepMind, dự đoán cấu trúc protein 3D từ trình tự.
Ai lãnh đạo Phòng thí nghiệm đẳng hình?
Demis Hassabis, Giám đốc điều hành của DeepMind, cũng lãnh đạo Isomorphic Labs.
AlphaFold 3 bổ sung khả năng mới nào so với AlphaFold 2?
AlphaFold 3 mô hình hóa các protein phức tạp với các phân tử khác, đây là chìa khóa để liên kết thuốc.
AlphaFold 3 sử dụng kỹ thuật nào để tạo cấu trúc?
AlphaFold 3 sử dụng mô hình khuếch tán khử nhiễu các tọa độ nguyên tử thành một cấu trúc hợp lý.
Hai công ty dược phẩm lớn nào đã ký kết hợp tác với Isomorphic Labs?
Isomorphic đã ký các thỏa thuận có khả năng trị giá hàng tỷ USD với Eli Lilly và Novartis.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này