2021年11月4日，谷歌的母公司Alphabet宣布在英國成立一家名為“Isomorphic Labs”的公司。該公司將在倫敦人工智能實驗室DeepMind成功預測蛋白結(jié)構(gòu)的研究基礎(chǔ)上發(fā)展，旨在將智能AI的深度學習方法應(yīng)用于藥物發(fā)現(xiàn)。

研發(fā)新藥是一個漫長的、需要反復試驗的復雜過程，而Alphabet相信人工智能可以加快這一進程。DeepMind在去年11月，成功通過其深度學習模型AlphaFold人工智能系統(tǒng)，精確地基于氨基酸序列，預測了蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)。其準確性可以與使用冷凍電子顯微鏡（CryoEM）、核磁共振或X射線晶體學等實驗技術(shù)解析的3D結(jié)構(gòu)相媲美。

DeepMind的研究人員把折疊好的蛋白質(zhì)設(shè)想成一幅具有3D結(jié)構(gòu)的“空間圖畫”（spatial graph），而氨基酸則是這副“空間圖畫”中節(jié)點和線條?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，他們設(shè)計了AlphaFold系統(tǒng)來解析這一空間圖畫的結(jié)構(gòu)。它使用了進化相關(guān)的氨基酸序列，多序列對比（multiple sequence alignment, MSA）以及對氨基酸對（amino acid pairs）的評估來優(yōu)化“空間圖畫“的描繪。研究人員還使用龐大的蛋白數(shù)據(jù)庫對AlphaFold進行訓練。通過不斷地迭代，AlphaFold系統(tǒng)學習到了基于氨基酸序列，精確預測蛋白結(jié)構(gòu)的能力。

▲AlphaFold的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)架（圖片來源：DeepMind Blog）

在約8個月后，Alphabet發(fā)布這一AI系統(tǒng)預測的蛋白結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫（AlphaFold Protein Structure Database），放大了這些發(fā)現(xiàn)的影響。該數(shù)據(jù)庫包含超過35萬個預測的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，覆蓋包括98.5%的人類蛋白，以及20種生物學研究中常用模式生物（大腸桿菌、果蠅、斑馬魚、小鼠…），免費提供給全球的科研人員開放使用。歐洲生物信息研究所主任Ewan Birney博士將它稱之為人類基因組圖譜發(fā)布以來最重要的數(shù)據(jù)庫之一。

“你可以把它（Isomorphic Labs）看作是DeepMind的一家姊妹公司?！盌eepMind公司首席執(zhí)行官 Demis Hassabis先生表示，“我們將專注于構(gòu)建基本生物過程的模型，使用計算機來預測藥物將如何表現(xiàn)，蛋白質(zhì)相互作用、新型小分子設(shè)計、結(jié)合親和力和毒性分析都是預測模型的潛在目標。”