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内部同构实验室,Google Deepmind的AI Life Sciences衍生

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Google DeepMind的联合创始人兼首席执行官Demis Hassabis在2024年化学领域获得了诺贝尔奖获得者,参加了2025年2月10日在法国巴黎大宫殿的人工智能(AI)行动峰会。

Benoit Tessier |路透社

在伦敦的罕见晴天 谷歌 科林·默多克(Colin Murdoch)Deepmind办公室看到了他的雇主的银行存款。

这不是他的薪水。 Google正在投资他的创业公司。

刚起步的公司是同构实验室,这家秘密的人工智能生命科学创业公司在过去50年中最大的生物学突破之一之后,从Google Deepmind脱颖而出。支票发生在2021年11月,默多克(Murdoch)参加了创始团队。

作为DeepMind的首席业务官,默多克的任务是为DeepMind在AI研究中的创新寻找业务应用。伴有同构,默多克希望对Alphafold2的可能性进行零,这是一种AI系统,具有预测蛋白质结构的能力。

该病毒计划是由DeepMind在2020年开发的,并帮助解决了一个笼罩生物学家50年的谜团。如果正确应用,它有可能找到有关阿尔茨海默氏症,帕金森氏症和癌症等疾病的新疗法。该系统将继续赢得诺贝尔化学奖。

它还帮助默多克(Murdoch)和同构的创始人Demis Hassabis决定了一个最终目标:通过AI驱动的药物发现“解决所有疾病”。

“当Alphafold出现时,我认为Demis和我看了看这个,我们想,'好吧,我们能与Alphafold做什么?'” Insomorphic总统默多克在通过视频聊天采访时告诉CNBC。 “确实,这是我们可以在这个毒品发现世界中开始应用AI的信号。”

哈萨比斯(Hassabis)仍然是同构首席执行官,并且同时在DeepMind上运行,Google部门处于搜索公司在技术行业正在进行的AI竞赛中竞争的最前沿。同构是Google父母的独立单位 字母,Hassabis的双重角色反映了两党之间的交织在一起。

Insomorphic从未透露Google最初在2021年投资的数量。但是上个月,该公司以Trimive Capital领导的6亿美元回合锁定了其首次外部资金,该回合的参与是GV,以前称为Google Ventures,以及Alphabet的额外资本。凭借其新的资本,同构计划扩展到生物制剂中,并增加计算以在AI中为其工作提供动力。

随着人工智能继续改变该行业,到2025年,药物发现市场预计将达到710亿美元的价值。

平均而言,它可能需要10到15年的时间(有时甚至超过20亿美元)才能从替补席上获得食品和药物管理局的最终批准。对潜在的新药进行临床试验,也花费了数亿美元。对于那些试验失败的药物,这是一个沉没的成本。但是,在药物发现中使用AI可以使过程更有效,成本降低,从而导致更成功的药物进入市场。

自成立以来,同构已成长为200多人,并与 伊利礼来诺华,全球两家最大的制药公司。他们支付的一部分是为了确保他们的长期赌注偿还。这两个合作伙伴关系包括前期和里程碑付款,“有可能对同构实验室价值近30亿美元的款项”,这是该公司的根据,减去了未来药物销售而导致的潜在特许权使用费。

Google Deepmind和Insomorphic在周三使Alphafold3可用于科学界,以供非商业用途。 Insomorphic说,该系统可以“预测所有生命分子之间的结构和相互作用”。 “这不仅仅是预测DNA,RNA和配体的蛋白质等等,这对于推进药物发现和生物学理解很重要。”

使用AI“解决”疾病

现年46岁的默多克(Murdoch)想成为一名长大的医生,但他的痛苦使他放弃了这个想法,支持技术和工程学。 DeepMind对蛋白质结构的研究重新点燃了他对医学的兴趣。

2020年宣布Alphafold2的消息 – 比2018年的初始版本迈出了一步 – 席卷了生命科学世界。那是因为蛋白质是细胞的主要构件之一,驱动所有构成我们所知道的寿命的化学反应。他们折叠成几乎无限的可能性的任何形状都可以决定其功能。

如果您可以预测蛋白质的形状,则可以预测其功能,并且由于研究表明许多疾病受到错误折叠蛋白的影响,因此研究引起了波浪。

Alphafold2发行后不久,默多克和哈萨比斯组建了一群DeepMind员工,以探索可以使用AI系统的方式。几个月后,他们确定了他们认为AI可以在药物发现方面有所作为的领域,并为同构的商业计划汇总了他们向字母表投入的同构。

默多克说,谷歌父母“认为这是一个了不起的想法。”

DeepMind首席商业官员Colin Murdoch在2022年Web Summit的第一天,在葡萄牙里斯本的Altice Arena的第一天。

EóinNoonan| SportsFile |盖蒂图像

Alphabet决定从DeepMind中脱离同构,这项任务是使用Alphafold技术提供生物医学突破并进行预先的药物设计计划。

在2022年初,该团队由刚刚在伦敦技术枢纽的金十字架的临时办公空间中工作,由十几个人组成。

从那时起,同构一直以准侵权模式运行,大多使其工作和进步保持沉默。近年来,同构代表表示,该公司“还没有准备好分享我们的进步”,而高管们在公司建立技术并增加了人才时,避开了媒体采访。

从事同构的DeepMind员工并没有在旋转后留下。哈萨比斯和默多克不得不从头开始雇用一个团队。他们从C-Suite开始:首席技术官,首席AI官,首席科学官和首席人物。他们从那里雇用了治疗和机器学习专家。

默多克说:“我们为建立所谓的跨学科文化而付出了巨大的精力和精力,结合了这两种专业知识。” “ AI和药物发现专业知识的融合对于做我们正在做的事情绝对必不可少。”

国际象棋神童,骑士和AI“ Rockstar”

48岁的哈萨比斯(Hassabis)是Google最重要的人之一。

他于2010年与他人共同创立了DeepMind,其目标是建立“通用” AI,并于2014年将这家初创公司卖给了Google,据报道为4亿至6.5亿美元。多年来,DeepMind一直是Google的主要AI研究部门之一。

但这是在2022年末启动的,当时Openai发布了Chatgpt Chatbot,迎来了生成AI的时代,并强迫Google踏上加速器。

从那以后,DeepMind和Hassabis在Google中的重要性仅在上升。

Google与搜索公司的另一家AI研究部门Google Brain合并了DeepMind,于2023年4月成为Google DeepMind。哈萨比斯被攻击以领导联合部门。去年10月,当Google Direct-Concumer AI产品在内的Gemini应用程序在去年10月的发展中移动了更多的动力,在Google DeepMind伞下被移动。

自2023年以来,通过Deepmind的急剧变化,Hassabis继续担任同构的另一个CEO角色。

“由Demis领导的公司的所有AI人才,他们都有尖端的研究人才,并且其中许多人都可以在任何AI实验室工作 – 不必是一个以生物为目的的人,” Thrive Capital的合伙人Vince Hankes说。

汉克斯称哈萨比斯为“非常特别的企业家”。

多年来认识哈萨比斯的人以他的名人的方式描述了他,表达了敬畏,尊重和轻微的怀疑,他知道自己是谁。他是国际象棋神童,诺贝尔奖获得者,截至2023年,他是骑士 – 戴米斯·哈萨比斯爵士。

诺贝尔(Nobel)在化学领域的奖获得者Demis Hassabis在2024年12月10日在瑞典斯德哥尔摩的Konserthuset举行的诺贝尔奖颁奖典礼上获得了瑞典国王卡尔·古斯塔夫(King Carl Gustaf)的奖项。

Pontus Lundahl | TT |通过路透社

GV执行合伙人克里希纳·耶什万特(Krishna Yeshwant)表示,几年前在牛津大学与哈萨比斯(Hassabis)见面就像“遇见摇滚明星”。 Hassabis的成就已经众所周知,但他仍然平易近人,并没有诉诸行话来谈论他在AI中的工作。

Yeshwant说:“在获得DeepMind之前,即使在那时,他都在思考突破。”

由于AI和Therapeutics的实力,GV投资了同构。尽管GV在许多技术和生物技术领域进行了投资,但由于Hassabis的思维方式,同构的Yeshwant是独一无二的。

Yeshwant说:“在Biotech中,您进行了这些实验,有时实验不起作用,有时它们会做到。 “在技术中,它并不总是这样设置的。这常常是'我们是否签署了下一个客户?我们开发了此功能吗?'”

Yeshwant说:“看到一个人在技术中采取某种相同的(生物技术)方法是不寻常的。” “迪米斯(Demis)值得称赞的是,很长一段时间以来一直这样做。”

Hassabis在一份声明中告诉CNBC,他认为改善人类健康是AI最重要的用例之一。

哈萨比斯在声明中说:“我们拥有这个惊人的工具,最终可以释放出关于疾病的一些最大的谜团,并帮助我们克服它们。” “人们的想法更长,这就是真正使我兴奋的原因。”

扩大操作并添加计算

这家初创公司表示,这是同构开始开放的,它计划利用其第一个外部资金扩展到生物制剂领域。

目前,同构可以使用其通用发动机快速设计小分子药物 – 想象一下您可以作为治疗的药丸 – 但是,对生物制剂的扩张可以打开该初创公司将能够解决的潜在疾病范围,因为生物学通常是注射剂,而不是注射剂。

默多克说:“我们主要专注于我们自己的内部计划上的癌症和免疫学,因此我们将能够进一步采取这些计划,更快地运行这些计划。”

同构还将集中于寻找AlphaFold3的用例。

该公司的新资金还将用于计算AI领域的主要问题,在该空间中,公司需要可以访问的所有图形处理单元(GPU)。同构需要建立更多的模型,以更大的规模运行,并在AI和Therapeutics方面附有更多数据。

Thrive的Hankes说:“建立一家全栈生命科学公司是昂贵的 – 他们必须投资于计算,他们必须投资人才,必须投资于数据,他们必须投资于开发资产。”

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