【新智元导读】刚刚，AI制药从理论迈向实践的关键一步！DeepMind分拆公司，亮出「秘密武器」：基于AlphaFold系统研发的候选药物，已进入人体临床实验。这意味着将大幅缩短新药研发周期、降低成本，加速新药惠及患者。
之前最让医疗制药行业研究人员头疼的是，新药研发周期长、成本高，患者等待新药治疗周期长。
虽然聊天机器人和智能体很酷，但在AI时代，最兴奋的还是「医疗健康领域的突破」。
在成为Google DeepMind首席商务官前，他担任过首席软件工程师、高级产品经理、业务战略主管、商业与运营总监。
它的核心就是，「AI」和「人」双剑合璧，一个算得快，一个懂得多，联手把新药研发的成本干下来，速度提上去！
AlphaFold 3是一款高精确度模拟所有生命分子的结构和相互作用的AI系统。能够解决药物设计中的复杂性问题。
同年，Isomorphic与制药公司诺华（Novartis） 和礼来（Eli Lilly）签署了重要的研究合作协议。
核心目标，是希望通过AI系统将机器学习研究人员与制药行业资深人士串联起来。
Isomorphic也在肿瘤学和免疫学领域开发自有候选药物，计划在早期试验后把它们PG电子网站授权给其他公司。
Murdoch表示，「我们会锁定尚未满足的医疗需求，启动自有药物设计项目，开发并推向临床试验，虽然尚未完全实现，但进展很顺利！」
现在，制药公司推一款新药要花好几百万，临床试验的成功率有时候只有10%。
他期待用AlphaFold的技术，让研究人员对临床试验的效果有十足的信心。
挖掘一番发现，背后的推动技术是由谷歌DeepMind AlphaFold。
AlphaFold是由谷歌DeepMind开发的一种AI系统，能够根据蛋白质的氨基酸序列预测其三维结构。
AlphaFold的交互作用从精准预测单一蛋白质结构，到模拟蛋白质与DNA、药物等分子的相互作用。
虽然通过使用距离图来捕捉成对距离，它确实简化了问题，但仍然无法「多结构域蛋白质上」的复杂性。
为解答网友对「距离图」的疑问，简单科普下：距离图是蛋白质折叠的关键中间步骤。
对于长度为LL的序列， 3D3D距离图（距离+直方图）是一个LxLLPG电子网站xL矩阵，显示了成对距离的直方图。
如果距离被分箱，距离图可能拥有与分箱数相同的通道数，意味着LxLxbinsLxLxbins张量。
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