AlphaFold 可能预测蛋白质结构 ，援手人类解决了几十年的生物难题 ，也拿了诺贝尔奖 ，全世界有几百万人使用它做钻研。各人都知路 AlphaFold 由被谷歌收购的 DeepMind 研发而来 ，事实上谷歌在英国伦敦还养着一家名为 Isomorphic Labs 的公司 ，专门钻研若何用 AI 设计新药。
这个被谷歌独享的 AI 到底严害在哪里 ？这要先从 AlphaFold 3 说起 ，AlphaFold 3 已经可能预测蛋白质和幼分子的结合方式 ，这对于找到新药极度沉要。药物要想起作用 ，就像钥匙插进锁孔一样 ，刚好卡在蛋白质的某个地位上。但是 ，光知路地位还不够 ，还得知路这把钥匙插得有多紧。松的注定起不到作用 ，太紧了则可能有副作用。
以前测试松紧度的时辰 ，得使用物理学步骤慢慢推算 ，算一次可能得几天甚至几周 ，花钱并且费劲。2025 年 ，领域内出现一个名为 Boltz-2 的开源模型 ，已经可能做到使用 AI 预测结合强度 ，快率比物理学步骤快好多。
而 IsoDDE 比 Boltz-2 还准 ，正确度甚至超过了那些慢吞吞的物理学步骤。并且 IsoDDE 出格擅利益理那些长得和训练数据齐全不一样的分子。美国哥伦比亚大学的推算机生物学家穆罕默德·阿尔库莱希（Mohammed AlQuraishi ）公开暗示 ，这意味着 IsoDDE 解决了最难的问题 ，也意味着背后研发人员注定使用了很新的招数。
IsoDDE 还能够预测抗体怎么和抗原结合。对于抗体我们应该都不陌生 ，新冠疫情期间各人天天测试的就是抗体� ？固逡┐丝淌窃煲┝煊虻南纸鸫竽膛� ，每年销售额达到几百亿英镑。但是 ，设计抗体极度难题 ，由于它有一个 CDR-H3 的环状结构 ，不仅千变万化 ，并且很难预测。IsoDDE 在这个环节上 ，其正确率竟然比 AlphaFold 3 逾越 2.3 倍 ，比 Boltz-2 逾越将近 20 倍。
IsoDDE 还有一个找口袋的能力。蛋白质表表有一些凹陷的处所 ，药物分子能够钻进去。有的口袋藏得很深 ，平时看不见 ，只有特定分子靠近才会露出来。IsoDDE 则能从蛋白质的氨基酸序列启程 ，直接找到这些暗藏的口袋。据相识 ，背后研发人员使用一种名为 cereblon 的蛋白做测试 ，这个蛋白占有一幼我类使用了几十年的经典口袋 ，同时还有一个刚于 2026 年被发现的暗藏口袋。而只需使用序列信息 ，IsoDDE 就能把这两个口袋全数找到。
目前 ，Isomorphic Labs 已经将其用于各类新药项目 ，蕴含以前那些出格难搞的靶点。所谓难搞就是蛋白质表表光溜溜的 ，找不到口袋下手 ，或者口袋太深 ，药物钻不进去。而 IsoDDE 则能援手人们找到突破口。
那么 ，这么严害的器材 ，为何不开源 ？Isomorphic Labs 的选择其实不难理解。造药是几百亿的生意 ，谁先找到新药谁就能赚大钱 ，把主题技术藏着自己用在贸易上很合理 ，但是科学进取本就依赖分享和验证 ，你把最严害的兵器锁在柜子里 ，别人就没法验证 ，也没法改进 ，整个领域的发展快率就会慢下来。
两年前 AlphaFold 3 颁布的时辰 ，也是只给了论文没有给代码 ，被骂了一通之后才盛开。这次 IsoDDE 索性连论文都不发 ，只给了一份技术汇报。但无论若何 ，IsoDDE 让人们看到了 AI 设计药物的新高度。蛋白质折叠的问题解决之后 ，下一个问题就是若何设计出来治病的分子。Isomorphic Labs 背后的谷歌显然不想只当一个发论文的 ，他们也想亲自下场做出能吃的药 ，以及启发新的业务增长点。
事实上 ，IsoDDE 被称之为“AlphaFold 4”并非仅仅由于它在职能上和 AlphaFold 有着一脉相承的风格 ，背后公司 Isomorphic Labs 更是直接由凭借 AlphaFold 获得诺奖的 DeepMind 首创人戴女士·哈萨比斯（Demis Hassabis）亲自下场担任首创人和 CEO。
该公司的科学照拂委员会同样是“含诺量”十足 ，凭借开发 CRISPR/Cas9 基因编纂技术而获得诺奖的詹妮弗·杜德纳（Jennifer A. Doudna）以及凭借开发不合称有机催化而获得诺奖的大卫·麦克米伦（David W.C. MacMillan）都在这里担任科学照拂。
因而 ，说这家公司是全球科研布景最强的公司之一可能并不为过 ，而下一次 Isomorphic Labs 再被爆出大新闻的时辰 ，也许是带着新药呈此刻新闻稿或颁布会上的时辰。
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