据《财富》杂志1月22日报道，谷歌DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯近日宣布，其分拆公司Isomorphic Labs正以AI技术挑战“不可成药”靶点，试图将传统药物研发从“大海捞针”转变为精密工程。这一动作距离其团队凭借AlphaFold 2斩获2024年诺贝尔化学奖仅过去一个月，却已引发全球医药界震动。

　　传统药物研发被业内称为“手工作坊式探索”——化学家需从数百万分子中筛选候选药物，平均耗时12年、耗资超20亿美元，且失败率高达90%。

　　即便进入临床试验阶段，Ⅲ期失败率仍超过50%。以胰腺癌为例，过去30年仅有3款靶向药获批，而肺癌领域超80%的突变靶点Kaiyun因结构复杂无法被传统药物命中。

　　这种低效模式，让全球药企每年投入超2000亿美元研发资金，却难解重大疾病治疗难题。

　　Isomorphic Labs的核心武器是AlphaFold的迭代技术。该模型不仅能预测蛋白质三维结构（误差小于1埃），还能模拟药物分子与靶点的动态结合过程。

　　例如，其最新开发的“扩散模型”可生成与靶点精准匹配的小分子，甚至突破传统药物化学的限制。哈萨比斯透露，团队正用AI设计能穿透血脑屏障的分子，这对阿尔茨海默病等疾病意义重大。

　　2025年3月，Isomorphic Labs完成由Thrive Capital领投的6亿美元A轮融资，估值未披露但已引发诺华、礼来等巨头争相合作。

　　资本市场看中的不仅是技术突破，更是商业模式的颠覆：传统药企需5年才能推进至临床前阶段，而AI可将这一周期压缩至18个月。诺华肿瘤学负责人曾公开表示：“AI让我们首次看到攻克‘不可成药’靶点的可能性。”

　　尽管前景诱人，AI制药仍面临多重挑战。首先，高质量生物数据匮乏——全球约80%的临床试验数据因隐私保护无法共享，导致模型训练存在偏差。

　　其次，算法“黑箱”特性引发监管担忧：美国FDA去年驳回多款AI设计药物的加速审批申请，要求企业提供更透明的决策依据。

　　更根本的争议在于，当AI能自主设计药物时，知识产权归属、算法偏见等问题可能重塑整个医药生态。

　　有业内人士预测，AI制药的下一个突破或将来自“生成式设计”——不再局限于现有分子库，而是直接创造全新化合物。例如，Isomorphic Labs正在测试的“分子乐高”系统，可通过组合已知药物模块生成定制化疗法。若成真，癌症、罕见病等领域或将迎来“一人一药”的精准时代。

　　从AlphaFold破解50年蛋白质折叠之谜，到Isomorphic Labs剑指“不可成药”靶点，哈萨比斯团队正将AI推向生命科学的核心战场。但这场革命能否真正改写人类健康史？或许正如《自然》杂志的评论：“AI给出的答案越完美，我们越需要警惕它可能忽略的未知。”

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