2025年7月7日，谷歌旗下Isomorphic Labs即将启动由AI设计的新药人体试验，用于癌症治疗。该机构依托DeepMind的AlphaFold技术，可精准预测蛋白质结构并模拟分子相互作用，显著提升药物研发效率。Isomorphic Labs成立于2021年，已与诺华、礼来等制药巨头达成合作，并于2025年4月完成6亿美元首轮融资。其目标是通过整合AI专家和制药行业资深人士，打造“世界级药物设计引擎”，以更快、更低成本开发新药。Isomorphic聚焦癌症、免疫等领域，同时推进自有项目和外部合作。公司总裁Colin Murdoch表示，新技术有望显著提高药物研发成功率，未来或能实现一键生成药物设计方案。

2025年2月，Isomorphic Labs获6亿美元融资，由Thrive Capital领投，资金将用于开发下一代AI药物设计引擎。公司依托AlphaFold技术，与诺华、礼来等药企合作，加速药物研发进程。其AI引擎可高效筛选分子，显著缩短研发周期，并覆盖肿瘤学、免疫学等领域。此前，2024年发布的AlphaFold 3实现跨分子类型预测，精度大幅提升，为药物设计提供关键支撑。Isomorphic Labs致力于通过AI变革药物研发，推动生物医学领域发展，成为AI制药领域的前沿力量。

AlphaFold斩获诺奖背后：2亿蛋白质结构免费开放，亚太用户破百万 近日，Google DeepMind的产品经理Dhavi Patel在媒体分享会上展示了AlphaFold在蛋白质结构预测及生命科学领域的应用。AlphaFold在全球190多个国家拥有超250万用户，其中亚太地区用户突破1...

标题：诺奖得主David Baker：AI for Science的13片蓝海 近日，2024年诺贝尔化学奖得主David Baker发表题为《De Novo Protein Design》的演讲，揭示了AI for Science的应用场景及其实际价值。Baker预测，在未来5-10年，AI将助力...

标题：诺奖AI成果开源！AlphaFold3代码人人可以免费下载，Nature撰文推荐 正文： 刚刚，谷歌开源了自己的诺奖模型AlphaFold3，这意味着来自生物医药、生命科学等领域的科学家们可以免费下载并运行模型。 Nature为此撰文推荐。AlphaFold3不仅能够预测蛋白质结构，还能预测所...

近日，谷歌旗下人工智能公司DeepMind开源了其曾获诺贝尔奖的药物研发AI模型AlphaFold 3，这意味着全球生物医药领域的研究者可以免费下载模型代码，自行开展药物研发工作。AlphaFold 3不仅能预测蛋白质结构和相互作用，还能预测DNA、RNA及小分子等几乎所有生物分子的结构和相互作用，...

正文：2024年11月11日，谷歌开源了备受瞩目的蛋白质预测模型AlphaFold-3，该模型因其在诺贝尔化学奖中的贡献而备受关注。AlphaFold-3由谷歌DeepMind开发，能够准确预测蛋白质及其他生物分子的三维结构，涵盖蛋白质、核酸（包括DNA和RNA）、小分子、离子及修饰残基等。该模型在处理复杂结构方面表现出色，尤其适用于具有高度对称性的生物分子复合物。AlphaFold-3通过引入Pairformer模块替代Evoformer模块，显著减少了多重序列比对的处理量，并增强了模型的泛化能力。此外，通过扩散模块直接预测原子坐标，AlphaFold-3简化了模型架构并提升了精度。这一开源举措预计将极大促进生物、化学、医药等领域的科研进展，缩短新药和疫苗的研发周期。网友们对此表示热烈欢迎，认为这将对科学发现产生颠覆性影响。

**摘要：** 11月11日，谷歌DeepMind团队开源了AlphaFold3源代码，这是一款曾获诺贝尔奖的蛋白质结构建模工具。相较于AlphaFold2，AlphaFold3能在与其他分子相互作用时更精准地建模蛋白质，且允许学术研究者自行运行模型，进行更广泛的实验。该工具目前仅供学术用途，但已为药物发现等领域带来新的可能性。DeepMind团队负责人约翰·贾姆珀表示对研究人员的应用充满期待。尽管目前仅有学术背景的科学家能访问其训练权重，但其他公司也在开发基于AlphaFold3的开源模型，竞争日趋激烈。 （217字）

今年诺贝尔物理和化学奖首次授予AI成果，DeepMind联合创始人Demis Hassabis因AlphaFold获化学奖。AlphaFold解决了生物学界50年前的问题，即预测蛋白质结构。Hassabis在接受《金融时报》采访时指出，AI在生物学、药物发现、材料设计、数学及气候预测等领域取得了显著...

北京时间2024年10月9日，DeepMind的科学家德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀荣获2024年诺贝尔化学奖，以表彰他们在蛋白质结构预测领域的贡献。他们开发的人工智能工具AlphaFold能够准确预测蛋白质结构，现已预测超过2亿种蛋白质结构。AlphaFold在核孔复合物（NPCs）的研究中发挥了关键作用，帮助构建其近完整结构。此外，AlphaFold在解决全球重大挑战方面展现出巨大潜力，包括加速构建吃塑料的酶以应对塑料污染，以及提高作物抗病能力以保障全球粮食供应。AlphaFold的应用几乎涵盖了生物学的各个领域，从对抗疟疾、帕金森病到设计新药物，展示了其广泛的影响和深远的意义。