大型制药公司与风投对人工智能的重大押注内幕：“没人想坐手工设计的飞机，但我们所有的药物都是这么设计出来的”

(SeaPRwire) –   在現代醫學這個高風險的領域中，從數學角度來看，找到治療方法幾乎是不可能的。研究人員估計，可能存在的化學化合物有10的60次方種 —— 也就是10^60，這個數字比可觀測宇宙中的恆星數量還要多 —— 然而，最終能成為有效藥物的只是其中極微小的一部分。如今，大型製藥公司和風險投資的資金匯聚在一起，投入數十億美元，押注人工智慧最終能夠解開這無限複雜的難題。

這一運動的領導者之一是 ，這是一家從 母公司Alphabet拆分出來的藥物設計公司。2025年3月，該公司獲得了一筆巨額 ，這顯示出市場對人工智慧驅動的生物技術的強烈需求。這輪融資由Joshua Kushner的Thrive Capital領投，Google Ventures也參與其中，這印證了投資理念的轉變：將生物學問題更多地視為工程問題，而非運氣遊戲。

Thrive Capital合夥人Vince Hankes表示：「如今，沒有人會想像用手繪方式設計飛機，你也不會想乘坐一架用手繪方式設計的飛機。但我們所有的藥物都是以那種方式設計的。」他預測，未來藥物都應該「借助強大的軟體、智慧和模擬技術來設計，就像我們如今設計飛機一樣」。

催化劑：AlphaFold

該領域最近的融資熱潮源於AlphaFold 2的成功。AlphaFold 2是一個人工智慧系統，它通過從DNA序列預測蛋白質的三維結構，解決了「蛋白質折疊問題」。這一突破讓Isomorphic創始人Demis Hassabis獲得了 ，它首次有力地證明了人工智慧能夠將曾經需要數年時間的生物研究過程壓縮至短短幾分鐘。

傳統的藥物研發過程十分艱辛：通常需要十多年時間，耗資超過20億美元才能將一種新藥推向市場，而且在臨床試驗中的失敗率高達90%。歷史上，化學家們一直依靠蠻力，煮沸污泥並進行無休止的實驗室測試，以尋找有效的化合物。Isomorphic首席科學官Miles Congreve將這個過程比作「打地鼠」。

為了改變這種局面，製藥巨頭們正與科技公司合作，以攻克「無法治療」的疾病。Isomorphic已與 和 建立了合作夥伴關係，後者在2025年擴大了合作。這些合作旨在破解胰腺癌、肺癌和結直腸癌中常見的蛋白質突變密碼 —— 這些目標歷來難以治療。

現實檢驗：「濕實驗室」工作

儘管有大量資金和計算能力的注入，但從演算法預測到臨床治癒的轉變仍然充滿危險。截至2026年1月，Isomorphic Labs尚未將一種藥物推進到關鍵的臨床試驗階段，不過像Insilico這樣的競爭對手已經有候選藥物在中國進行試驗。

人工智慧與物理科學的融合面臨著摩擦。 表示：「當涉及到真正的科學過程和真正的濕實驗室工作時，就會讓人清醒地認識到現實。」即使有最好的軟體，生物學的不可預測性仍然存在。諾華生物醫學研究總裁 建議，雖然人工智慧最終可能會將平均研發時間縮短五年，但人體安全性試驗不能通過演算法繞過。

展望虛擬未來

大型製藥公司和風險投資的這場賭局的最終目標不僅僅是加快現有系統的運作速度。Hassabis表示，他設想構建一個「虛擬細胞」，能夠在干預措施真正作用於患者之前預測其效果。目標是建立一個可擴展的過程，「每年生產數十種藥物」，引領該行業走向個性化醫療的未來。在那個未來，患者也許有一天可以在藥房對自己的特定疾病進行表型分析，從而獲得量身定制的治療方案。

然而，目前該行業正處於一個關鍵時刻，手握數十億美元的資金和強大的代碼，試圖證明它能夠將生物學的混沌隨機性轉變為一個始終可解的方程式。

在撰寫這篇報導時，記者使用了生成式人工智慧作為研究工具。編輯在發佈前核實了資訊的準確性。