文｜Richard Nieva，Alex Knapp

今年1月,，在舊金山舉行的摩根大通醫(yī)療保健大會(huì)（本年度最大的醫(yī)療科技盛會(huì)）上,，英偉達(dá)公司首席執(zhí)行官黃仁勛（Jensen Huang）掃視了一下臺(tái)下的觀眾，承認(rèn)自己正身處不熟悉的領(lǐng)地,。

“你們不是我最常見的聽眾,。”在與藥物研發(fā)公司Recursion（英偉達(dá)去年向這家公司投資了5000萬美元）的爐邊談話中，他對(duì)一屋子的健康和生物技術(shù)專家說,。

的確,，這些觀眾可能不是他的核心受眾，但他希望這種情況會(huì)有所改變,。在演講中,，黃仁勛一遍又一遍地將數(shù)字生物學(xué)吹捧為技術(shù)領(lǐng)域的“下一個(gè)驚人革命”。隨著人工智能熱潮席卷硅谷，英偉達(dá)的業(yè)務(wù)規(guī)模已超過每年600億美元,，并在去年夏天成為為數(shù)不多的市值達(dá)萬億美元的公司之一?，F(xiàn)在，它在健康和生物技術(shù)領(lǐng)域看到了更多推動(dòng)增長(zhǎng)的機(jī)會(huì),。

英偉達(dá)醫(yī)療保健副總裁金伯利?鮑威爾（Kimberly Powell）在接受《福布斯》采訪時(shí)表示：“我們已經(jīng)被宣布為英偉達(dá)下一個(gè)數(shù)十億美元的業(yè)務(wù),。”她說,，公司的目標(biāo)是為更多的生物技術(shù)公司提供芯片,、云基礎(chǔ)設(shè)施和其他工具。

當(dāng)生物技術(shù)迎來人工智能革命

現(xiàn)在,，像OpenAI的ChatGPT和谷歌DeepMind的Gemini這樣的大型語言模型已經(jīng)成為生成式人工智能的主流，一些世界上最強(qiáng)大的科技公司正把生物技術(shù)視為人工智能的下一個(gè)前沿——在這個(gè)前沿,，人工智能不會(huì)根據(jù)提示生成有趣的詩歌,，而會(huì)生成下一個(gè)拯救生命的藥物。

憑借其強(qiáng)大的GPU芯片,，英偉達(dá)可以說是人工智能革命的中堅(jiān)力量,，但該公司風(fēng)險(xiǎn)投資部門過去兩年的大部分投資都在藥物研發(fā)上,。在DeepMind，谷歌人工智能實(shí)驗(yàn)室的AlphaFold模型（一種預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的突破性工具）在過去一年里被學(xué)術(shù)研究人員用于開發(fā)一種“分子”注射器,，可以將藥物直接注射到細(xì)胞中,，并用于研究對(duì)農(nóng)藥依賴程度較低的作物。整個(gè)科技行業(yè)都對(duì)生物技術(shù)感興趣：微軟（Microsoft）,、亞馬遜（Amazon）,，甚至Salesforce都有蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)項(xiàng)目。

雖然在藥物發(fā)現(xiàn)中使用人工智能并不是一個(gè)新趨勢(shì)——DeepMind在2018年就首次推出AlphaFold——但DeepMind和英偉達(dá)的高管都告訴《福布斯》,，這是一個(gè)突破性的時(shí)刻，這要?dú)w功于三件事的共同作用：現(xiàn)在可用的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù),、計(jì)算資源的爆炸式增長(zhǎng)和人工智能算法的進(jìn)步,。鮑威爾說：“這三種要素是第一次同時(shí)出現(xiàn)。這在五年前是不可能的,?！?/p>

人工智能之所以在生物技術(shù)領(lǐng)域有著巨大的潛力，正是因?yàn)樵擃I(lǐng)域的復(fù)雜性——就拿AlphaFold所針對(duì)的問題來說吧,。蛋白質(zhì)是人體的基本構(gòu)成元素,，管理著人體各種各樣的功能。所有這些功能都依賴于蛋白質(zhì)的三維形狀,。每種蛋白質(zhì)都是由一系列氨基酸組成的,，這些氨基酸和外部環(huán)境之間的相互作用決定了蛋白質(zhì)的“折疊”方式，而這些折疊方式又決定了它的最終形狀,。生物技術(shù)公司對(duì)能夠根據(jù)氨基酸序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的形狀非常感興趣,，因?yàn)樗鼈兛梢岳眠@些洞察來設(shè)計(jì)從新藥到改良作物再到可生物降解塑料的一切產(chǎn)品。

而這也正是深度學(xué)習(xí)的用武之地：在數(shù)億種不同的蛋白質(zhì)序列及其底層結(jié)構(gòu)上訓(xùn)練人工智能模型,，幫助這些模型揭示生物學(xué)中的規(guī)律,，而不一定需要進(jìn)行真正的分子動(dòng)力學(xué)模擬所需的昂貴計(jì)算。完全模擬蛋白質(zhì)需要非常強(qiáng)大的算力資源,，以至于一些機(jī)構(gòu)專門設(shè)計(jì)和建造了超級(jí)計(jì)算機(jī)來處理這類問題,，比如匹茲堡超級(jí)計(jì)算中心的Anton 2。

人工智能藥物研發(fā)熱潮來臨

科技巨頭加速布局蛋白質(zhì)折疊研究

與此同時(shí),，藥物發(fā)現(xiàn)技術(shù)的繁榮也不完全是來自人工智能科技巨頭。Pitchbook的數(shù)據(jù)顯示,，自2021年以來,，全球已經(jīng)有281筆針對(duì)人工智能藥物研發(fā)初創(chuàng)公司的風(fēng)險(xiǎn)投資交易，投資總額為77億美元,。最大的峰值出現(xiàn)在2021年,，當(dāng)時(shí)達(dá)成了105筆交易,，高于前一年的65筆，到2023年逐漸減少到67筆,。在本月早些時(shí)候發(fā)布的一份報(bào)告中,，這家分析公司指出，人們對(duì)“早期公司將人工智能整合到藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)中”仍然抱有強(qiáng)烈的熱情,。華盛頓大學(xué)蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)研究所（Institute for Protein Design）所長(zhǎng)戴維?貝克（David Baker）表示,，生成式人工智能的興起也引發(fā)了人們對(duì)這一領(lǐng)域越來越大的興趣。

“過去,，它還是一種瘋狂,、邊緣的事物，非常脫離主流,?！必惪苏f。現(xiàn)在,，“每個(gè)人都在談?wù)撍?。”貝克還透露,，自2012年蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)研究所成立以來,，已經(jīng)有20多家初創(chuàng)公司從該項(xiàng)目中脫胎而出，其中10家是近幾年（2021年以后）成立的,，包括為再生醫(yī)學(xué)和癌癥治療開發(fā)納米材料的Archon Biosciences公司,，以及為纖維化疾病開發(fā)治療方法的Lila公司。

在DeepMind,，直到新冠疫情爆發(fā),，研究人員才真正意識(shí)到他們研究的重要性。他們花了將近5年的時(shí)間來開發(fā)AlphaFold,，而正當(dāng)他們?yōu)榈诙Ｐ椭匦掠?xùn)練時(shí),，整個(gè)世界因?yàn)樾鹿诓《径_始居家避難?！斑@確實(shí)讓人們意識(shí)到這個(gè)問題的重要性,，”DeepMind的科學(xué)副總裁什米特·科利（Pushmeet Kohli）在接受《福布斯》采訪時(shí)表示。

科利笑著回憶道,，DeepMind重新訓(xùn)練的結(jié)果是AlphaFold 2,，這是一個(gè)突破性的模型，可以非常準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),，以至于全球蛋白質(zhì)折疊研究競(jìng)賽CASP的組織者給DeepMind發(fā)了電子郵件,，詢問該公司是否以某種方式進(jìn)行了作弊。

這項(xiàng)工作是如此有希望,，以至于聯(lián)合創(chuàng)始人德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）在2021年基于AlphaFold的突破在Alphabet成立了一家獨(dú)立的公司,。這家名為Isomorphic Labs的初創(chuàng)公司專注于藥物研發(fā),，由哈薩比斯親自掌舵。就在今年,，Isomorphic Labs與禮來公司（Lilly）和諾華公司（Novartis）簽署了研究協(xié)議,，如果協(xié)議中的所有里程碑都能實(shí)現(xiàn)，那么總價(jià)值將接近30億美元——這還不包括這些合作關(guān)系帶來的潛在藥品銷售的豐厚版稅,。

2022年,，英偉達(dá)推出了BioNeMo，這是一個(gè)生成式人工智能平臺(tái),，可幫助開發(fā)人員加速訓(xùn)練,、部署和擴(kuò)展用于藥物發(fā)現(xiàn)的大型語言模型。在該芯片制造商的風(fēng)險(xiǎn)投資部門Nventures總共完成的19筆交易中,，有7筆涉及人工智能藥物研發(fā)初創(chuàng)公司,，包括Genesis Therapeutics、Terray和Generate Biomedicines,，是所有投資類別中數(shù)量最多的一個(gè)。

“計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)行業(yè)創(chuàng)造了第一家價(jià)值2萬億美元的芯片公司,，”鮑威爾說,，他指的是英偉達(dá)和它在過去一年里的飛速增長(zhǎng)?！凹热贿@樣,，為什么計(jì)算機(jī)輔助藥物研發(fā)行業(yè)不能建立下一個(gè)萬億美元的制藥公司呢?”她補(bǔ)充說，“這就是為什么我們要以現(xiàn)在的方式進(jìn)行投資的原因,?！?/p>

與此同時(shí)，其他幾家科技巨頭也都有自己的蛋白質(zhì)折疊研究,。去年,，Salesforce推出了蛋白質(zhì)生成人工智能模型ProGen，微軟發(fā)布了類似的開源模型EvoDiff,。亞馬遜還為其AWS機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)SageMaker發(fā)布了蛋白質(zhì)折疊工具,。《福布斯》今年1月報(bào)道稱,，就連TikTok的母公司字節(jié)跳動(dòng)似乎也在招聘科學(xué)和藥物設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì),。

人工智能藥物研發(fā)道阻且長(zhǎng)

然而,，盡管人工智能藥物研發(fā)前景光明,，備受關(guān)注，但也遭遇了一些挫折,。讓藥物通過臨床試驗(yàn)仍需要數(shù)年時(shí)間,，盡管到目前為止,，F(xiàn)DA已經(jīng)批準(zhǔn)了100多種使用人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行開發(fā)的新藥候選藥物的臨床試驗(yàn)，但任何新藥要想進(jìn)入市場(chǎng),，可能還需要數(shù)年時(shí)間,。

還有一些情況下，與藥物發(fā)現(xiàn)相關(guān)的困難導(dǎo)致某些大型科技公司放棄了這項(xiàng)研究,。去年8月,，F(xiàn)acebook的母公司Meta關(guān)閉了其蛋白質(zhì)折疊團(tuán)隊(duì)。據(jù)《福布斯》去年報(bào)道,，該部門的研究人員后來自立門戶,，成立了一家名為EvolutionaryScale的公司。Meta拒絕就關(guān)閉該項(xiàng)目的原因發(fā)表評(píng)論,。

科技公司需要關(guān)注的一個(gè)重要瓶頸是擁有足夠的培訓(xùn)數(shù)據(jù),。像GPT這樣的新基礎(chǔ)模型依賴于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，這是一種算法可以通過反復(fù)試驗(yàn)來處理未標(biāo)記信息的方法,。合成生物學(xué)公司Ginkgo Bioworks的人工智能主管安娜·瑪麗·瓦格納（Anna Marie Wagner）告訴《福布斯》,，這使得他們更加依賴高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

去年夏天,，她的公司與谷歌云達(dá)成了為期五年的戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系,，將其人工智能專業(yè)知識(shí)與Ginkgo在自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室中快速生成生物數(shù)據(jù)的能力結(jié)合起來，然后這些數(shù)據(jù)可以立即作為新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入人工智能模型,。她說,，這種結(jié)合有助于更好地優(yōu)化發(fā)現(xiàn)過程。

此外,，她說,，Ginkgo能夠快速驗(yàn)證模型預(yù)測(cè)。與直覺相反的是,，這使得人工智能模型有時(shí)會(huì)產(chǎn)生“幻覺”（也就是對(duì)提問生成錯(cuò)誤或有誤導(dǎo)性的結(jié)果）的現(xiàn)象成為了它的“一個(gè)特征,，而非缺陷”，因?yàn)樗梢詭砜茖W(xué)家們可能無法想象的有趣發(fā)現(xiàn),。“我們希望這個(gè)模型能想出一些瘋狂的東西,，因?yàn)檫@正是我們開始看到數(shù)量級(jí)改進(jìn)的地方,?！?/p>

科利則對(duì)數(shù)據(jù)問題給出了更加直言不諱的點(diǎn)評(píng)：“垃圾進(jìn)，垃圾出,?！北M管如此，隨著業(yè)界努力解決這些問題,，他已經(jīng)看到了人工智能對(duì)生物研究的影響。他說：“當(dāng)我去參加會(huì)議時(shí),，我看到了生物學(xué)家以前和現(xiàn)在的工作方式發(fā)生的變化，這真是一個(gè)驚人的轉(zhuǎn)變,。”

本文譯自

https://www.forbes.com/sites/richardnieva/2024/03/13/why-nvidia-google-and-microsoft-are-betting-billions-on-biotechs-ai-future/?sh=1542034a20a5

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頭圖來源：蓋蒂圖片社

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