1月8日，Alphabet旗下AI制药公司Isomorphic Labs宣布与礼来和诺华达成了两项价值 30 亿美元的药物发现协议。
与礼来公司的合作，lsomorphic Labs 将获得4500 万美元的首付款，并有可能获得17 亿美元的基于里程碑的付款。此次合作涉及针对多种疾病相关蛋白和途径的治疗方法的发现。
与诺华的合作伙伴关系，诺华将支付3750万美元的预付款，总里程碑金额高达12亿美元。诺华合作的重点是发现针对三个未公开靶点的小分子疗法。
从DeepMind拆分而来，lsomorphic Labs首次建立制药合作关系，也标志着公司拉开了新阶段的序幕。
01 首次合作，不止于药物研发
Demis Hassabis表示，此前Isomorphic 已与一系列大型制药公司进行了初步谈判，但礼来和诺华有很大的合作诚意。
这些合作的首要目标很明显：制造药物，而不是试点项目或者学术合作。
礼来公司首席科学和医疗官Daniel Skovronsky 和诺华生物医学研究总裁 Fiona Marshall 参与了这两笔交易。
Marshall称此次合作是“天作之合”，因为诺华还与其他科技巨头合作，例如在数据存储方面与 Palantir合作，在生成化学方面与微软合作。
诺华方面表示，它们选择的靶点很难，都是正在结构尚未解决或化学家无法找到正确类型化学物质的蛋白质。
Isomorphic 将使用高性能计算对化合物进行虚拟筛选，从而找到能够hit这些靶点的分子。传统筛选通常可以覆盖 100 万种化合物，而虚拟筛选可以覆盖 200 亿种化合物。
Isomorphic 计划探索的第二种方法是从头开始设计，即从头开始设计能够和蛋白质结合口袋匹配的分子。
诺华生物医学研究总裁Marshall在接受采访时表示：“我们确信 Isomorphic 能够做到的唾手可得的成果是减少从确定目标开始到获得候选分子的时间。”
“平均而言，使用传统方法需要三到四年的时间。我认为你可以将这个时间减半是合理的。”
但对于Isomorphic 而言，公司还希望通过合作调整AI模型。
Demis Hassabis表示，他们需要了解其模型需要多少微调才能针对特定的药物靶点。
“我不知道构建通用系统和围绕特定数据或特定程序构建专用系统之间的*平衡是什么，”他说。“目前，我想象的是 50-50，但我们很快就会知道。理想情况下，我希望一般比例为 80-20，因为这对我们公司来说更具可扩展性。”
而Isomorphic希望和诺华和礼来的合作伙伴关系可以回答这个问题：测试通用模型可以实现多少，以及它需要在哪些方面针对特定药物靶点输入和训练模型的专门数据。
Isomorphic 在拓展AlphaFold的功能，而不仅仅局限于预测静态蛋白质结构。
蛋白质结构本身“对药物设计没有多大帮助”，预测小分子如何与特定蛋白质结合具有更大的价值。
该领域的一个圣杯是将这些分子的结构与功能联系起来，该技术为“下一个阶段”。
Isomorphic 正研究其他模型，但仍处于保密状态，这可以帮助预测化合物的某些特性，如药代动力学和潜在毒性。
除了这些合作之外，Hassabis 表示，2024 年的目标是让 Isomorphic 的机器学习团队不断提高其预测系统的准确性，同时公司也推进其内部管道。
关于其自身药物项目的细节仍处于保密状态，但Isomorphic 已将大约 20 个靶点的清单缩短到几个，该公司正在利用CRO来制造和测试潜在的化合物。
“我们仍处于测试该平台预测的早期阶段，”Demis Hassabis说。“AI模型有多可靠？一旦我们认为已经成熟，那么我们就可以真正全力推进内部项目。”
02 脱胎于DeepMind
在 2020 年的 CASP14 ，AlphaFold2脱颖而出，预测精确到原子精度，即使对于缺乏模板的蛋白质，它也能在几分钟内产生出色的结果。这是*种可以在不知道类似结构的情况下构建高分辨率预测的方法。
2021 年 7 月，DeepMind发表了几乎所有人类蛋白质的结构预测。仅仅两年的时间，该论文的影响力几乎超过了《自然》自 1900 年以来发表的 10 万篇研究论文，排名第 50位，被*期刊的 7000 多篇论文引用。
根据AlphaFold的巨大成果，2021年11 月 4 日，谷歌母公司Alphabet在英国成立了一家名为Isomorphic Labs的新药研发公司，Demis Hassabis担任首席执行官。
Isomorphic Labs的使命是“从头开始重新构想整个药物发现过程”，并最终找到一些人类*破坏性的疾病的治疗方法。
成立的前一两年里，除了官网公布的高管信息外，Isomorphic Labs很少有消息释出。
2023年下半年开始，Isomorphic Labs开始在技术和业务上发力。
2023年9月19日，《Science》杂志就以封面文章发表了DeepMind团队在AlphaFold的基础上改进衍生的错义变异致病性预测模型AlphaMissense。
AlphaMissense总共分析了7100个可能的错义不清，其中的89%进行了分类，其中有32%可能是疾病的，另外57%则可能是良性的。
两天后，9月21日，被誉为诺奖风向标的“2023拉斯克奖”，颁给了DeepMind的首席执行官Demis Hassabis博士，以及John Jumper博士，代表了主流科学界的认可。
2023年10月，Google Deepmind联合Isomorphic Labs共同发布了新一代AlphaFold模型，有望改变药物发现的游戏规则。
新一代AlphaFold可以预测蛋白质数据库（PDB）中几乎任何分子的结构，通常具有原子精度，包括配体（小分子）、蛋白质、核酸（DNA 和 RNA）以及含有翻译后修饰 （PTM） 的生物分子。
该模型的扩展功能和性能有助于加速生物医学的突破，并实现“数字生物学”的下一个时代，为疾病通路、基因组学、潜在治疗靶点、药物设计机制以及实现蛋白质工程和合成生物学的新平台的功能提供新的见解。
据英国《金融时报》报道，去年年底Isomorphic Labs正在通过挖角制药人才和开设新办事处来加快其运营速度。
03 团队已经有90人
Isomorphic团队阵容十分豪华，公司目前在伦敦总部和瑞士洛桑办事处拥有约90 名员工。
高管包括首席科学官Miles Congreve，以及DeepMind、BenevolentAI、谷歌和阿斯利康等公司也加入了几位员工。
Demis Hassabis为首席执行官，毕业于伦敦大学学院，创业公司DeepMind创始人，英国游戏开发者、神经学家和人工智能企业家，被管为“阿尔法围棋之父”。
首席科学官Miles Congreve，帮助设计了 20 种经过临床评估的药物，并且是 Kisqali® (Ribociclib)（一种已上市的乳腺癌治疗药物）的共同发明者。
首席人工智能官Max Jaderberg,领导开放式学习研究团队，开创了众多结合大规模深度学习、强化学习和生成模型的算法，以人工智能取得世界*的成果。 在此之前，曾担任 Vision Factory 的首席执行官兼联合创始人。
首席技术官Sergei Yakneen，在工程、机器学习、产品、生命科学和医学研究领域拥有 20 多年的经验。
科学顾问委员Jennifer Doudna博士为2020年诺贝尔化学奖得主，也是caribou biosciences的创始人，曾师从1989年诺贝尔化学奖得主托马斯·罗伯特·切赫。
科学顾问委员David MacMillan博士因开发不对称有机催化（一种精确的分子构建新工具）而荣获 2021 年诺贝尔化学奖。
科学顾问委员Paul Nurse博士因发现控制细胞分裂的蛋白质分子而于2001年获得诺贝尔生理学或医学奖。
科学顾问委员Venki Ramakrishnan博士因其在核糖体结构和功能方面的研究而获得 2012 年诺贝尔化学奖。
公司表示，Isomorphic明年将雇用更多员工。
寒冬的一把火
AlphaFold一出世，点燃了整个AI制药赛道，资本入场，创业团队层出不穷，各种故事也此起彼伏。
Isomorphic的诞生，也代表着从AI模型到制药工业的落地。
然而，近两年行业的泡沫逐渐被打破，降本增效的故事开始被质疑，临床阶段的药物也面临着有效性不足的难题。
首席执行官Demis Hassabis曾经说过：”如果我们是正确的并且能够实现另外六个AlphaFold级别的突破，我们可以将药物研发所需的时间减少一个数量级，也许是成本和时间，并且在下一阶段获得更高的成功率。”
如今，Isomorphic作为聚拢了行业最*的人才的AI制药公司，希望它在技术和商业上走出行业的困境。
让我们保持理性，心怀期待。
