Google DeepMind開發AlphaFold技術 AI設計藥物進入臨床試驗
Google DeepMind執行長、諾貝爾獎得主Demis Hassabis於1月21日在瑞士達佛斯世界經濟論壇（WEF）上表示，由人工智慧（AI）設計的藥物，預計將在今年年底前進入臨床試驗。這些藥物正由Alphabet旗下子公司Isomorphic Labs研發，該公司成立於2021年，目的在透過AI重塑藥物研發流程。
Google DeepMind執行長、諾貝爾獎得主Demis Hassabis於1月21日在瑞士達佛斯世界經濟論壇（WEF）上表示，由人工智慧（AI）設計的藥物，預計將在今年年底前進入臨床試驗。這些藥物正由Alphabet旗下子公司Isomorphic Labs研發，該公司成立於2021年，目的在透過AI重塑藥物研發流程。Hassabis表示，「這正是我們的計畫。」
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Google DeepMind 與 Isomorphic Labs 一起開發了 AlphaFold 3人工智慧 (AI) 模型（圖／取自 Isomorphic Labs 官網）[/caption]
AlphaFold改變蛋白質研究
據報導，Hassabis強調，儘管大型語言模型備受關注，但AI在科學領域的應用已經「遠比語言模型和AlphaFold之類的東西豐富得多」。DeepMind開發的AlphaFold技術，已成功解決長達50年的蛋白質3D結構預測難題，為AI在藥物研發領域奠定了基礎。
AlphaFold促進藥物開發效率
AlphaFold技術的突破性進展使蛋白質結構的解析時間從傳統的數年縮短至幾分鐘，顯著提升藥物研發效率。Hassabis透露，AlphaFold已成功預測超過2億種科學界已知蛋白質的結構，並持續優化其功能。
2021年諾貝爾生理學或醫學獎得主、加州斯克里普斯研究所（Scripps Research）神經科學教授Ardem Patapoutian也在論壇上讚揚AlphaFold，稱其為「科學史上最令人驚嘆的進步之一」，並指出這項技術讓研究人員能夠快速獲取蛋白質結構資訊，推動藥物開發進程。
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Google DeepMind 與 Isomorphic Labs 一起開發了 AlphaFold 3人工智慧 (AI) 模型（圖／取自 Isomorphic Labs 官網）[/caption]
AI助力個人化醫療推動精準醫學
Hassabis進一步表示，最新的AlphaFold3已具備分析蛋白質與其他分子（如配體、DNA、RNA）互動的能力，這對於探索疾病機制非常重要。他強調，未來AI可能幫助科學家開發個人化醫療方案，透過AI計算不同基因變異對蛋白質功能的影響，進而設計針對個人體質的專屬藥物。
AI重塑生物研究邁向虛擬細胞時代
此外，Hassabis還在演講中分享了「虛擬細胞」的概念，透過AI模擬整個細胞環境，讓科學家能夠在更精細的層面上研究蛋白質如何影響生物功能。Patapoutian補充，這種技術將能夠呈現蛋白質在細胞中的真實位置，進一步改變生物研究方式。
AI的未來：距離通用人工智慧（AGI）還有多遠？
然而，針對AGI（通用人工智慧）的發展，Hassabis則表示，AI在短期內可能被過度炒作，但在中長期的影響仍被低估。他預測，AGI可能在5至10年內實現，但仍需突破「推理與規劃能力」以及「創造力」這兩大技術瓶頸。
Hassabis舉例說，「目前AI可以模仿藝術風格或創意，但仍無法像愛因斯坦那樣，在有限知識的基礎上提出突破性的理論。」他強調，真正的AGI應能夠獨立思考與創新，而非僅依賴大量訓練數據。
AI逐步改變科學研究未來
隨著AI在科學研究中的應用越來越深入，從蛋白質結構解析到藥物開發，再到個人化醫療，AI正在逐步改變整個醫療產業。哈薩比斯對AI的未來充滿信心，並表示Google DeepMind將持續推動AI在科學領域的發展，帶來更多突破性的創新。
參考資料：pymnts
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- 記者：李佩璇
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