IsoDDE问世：谷歌诺奖天团打造最强AI制药模型，AI资讯前沿

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引言：AI制药领域的“核弹级”突破

生物医药领域正经历一场前所未有的范式转移。就在近日，谷歌旗下的AI制药巨头Isomorphic Labs联合DeepMind，正式推出了名为IsoDDE（Isomorphic Deep Design Engine）的全新药物设计模型。这一由2024年诺贝尔化学奖得主Demis Hassabis领衔打造的力作，不仅在多项核心指标上碾压了此前的行业标杆AlphaFold 3，更标志着AI正从单纯的“分子结构预测工具”进化为真正的“药物研发引擎”。对于关注AI资讯和人工智能前沿动态的读者来说，这无疑是今年生物科技领域最震撼的新闻。

性能碾压：IsoDDE如何重塑结构预测标准

尽管AlphaFold 3在发布之初曾引发巨大轰动，但其在处理与训练集差异较大的“新颖结构”时仍存在局限。IsoDDE的出现直接打破了这一瓶颈。

在针对“新口袋+新配体”的泛化能力测试中，IsoDDE展示了惊人的进化：其预测准确率达到了AlphaFold 3的两倍以上。这意味着在面对人类尚未探索的生物分子空间时，IsoDDE具有更强的洞察力。此外，在复杂的生物制剂（如抗体）建模方面，IsoDDE在高精度区间的表现甚至是AlphaFold 3的2.3倍，比同类模型Boltz-2高出近20倍。这种精度的跨越式提升，为复杂疾病的抗体疗法打开了新的大门。

效率革命：超越物理金标准的结合亲和力预测

在药物研发流程中，仅仅知道蛋白质的结构是不够的，核心挑战在于预测药物分子与靶点蛋白的“结合强度”，即结合亲和力。

传统上，科学家依赖于基于物理的自由能微扰（FEP）方法。虽然FEP精度高，但其计算成本高昂且耗时漫长。IsoDDE的横空出世彻底改写了规则。在多个公开基准测试中，IsoDDE的预测精度不仅大幅领先现有的深度学习方法，甚至超越了FEP这一传统“金标准”。最令人惊叹的是，IsoDDE无需任何实验解析的晶体结构作为输入，其消耗的时间和成本仅为传统方法的零头。这预示着大模型正在将药物筛选的效率提升至指数级。

挖掘潜力：让“不可成药”靶点无所遁形

长期以来，许多蛋白质因为找不到合适的结合口袋而被归类为“不可成药”。IsoDDE具备一种独特的能力：仅凭氨基酸序列，就能精准识别蛋白质上潜在的、全新的成药口袋。

以著名的cereblon蛋白为例，科学界在过去15年里一直认为它只有一个主要成药位点，直到2024年才通过昂贵的实验发现了一个新口袋。而IsoDDE在无需任何实验干预的情况下，仅用数秒钟就准确复现了这一发现。这种能力意味着，IsoDDE可以帮助药企在那些曾经被放弃的研发路径中寻找新机会，极大地拓展了人类对抗疾病的“武器库”。

诺奖天团背后的商业雄心与愿景

IsoDDE的成功并非偶然，其背后的Isomorphic Labs由2024年诺贝尔化学奖得主Demis Hassabis创立。作为DeepMind的掌舵人，Hassabis曾预言“AI将在十年内治愈所有疾病”。

目前的商业进展正有力地支撑着这一宏愿。Isomorphic Labs近期完成了6亿美元的外部融资，并已与礼来、诺华、强生等制药巨头达成了总额超过30亿美元的战略合作。这表明，AI变现在生物医药领域已进入爆发期。随着IsoDDE这一通用型药物设计引擎的成熟，首款由AI设计的药物进入临床试验指日过早。

结论：生物医药步入AI驱动的新纪元

IsoDDE的问世，标志着AI制药已经从“模拟自然”转向了“精准设计”。它不仅是算法的胜利，更是LLM和深度学习技术在垂直领域深耕的典范。对于全球科研人员和药企而言，这不仅是一个工具的更新，更是研发逻辑的重构。

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