英国政府出手 AI创企用物理模拟造数据加速找药

新药研发是一场大海捞针式的搜索。一家名为Potential Sciences的英国创企11月5日正式亮相，宣布获得数千万美元级的种子轮融资，投资方包括英国政府旗下的AI风投基金SovAI与Twin Path Ventures，确切金额与估值未披露。

公司的思路颇为另类：大多数AI药物研发实验室都在公共蛋白质结构数据库上训练模型，创始人兼CEO Hatem Helal认为这些数据远不够用。Potential Sciences打算从最基本的物理原理出发，在计算机中模拟原子间相互作用，再逐步扩展到小分子、氨基酸和蛋白质，构建规模远超现有实验数据的合成数据集，进而训练出更强的药物预测模型。

「我们希望那些注定无法进入临床的分子尽快失败。」Helal说。在他看来，一旦试验成本大幅下降，药企将有动力去研发此前无人问津的罕见病药物，甚至实现为个体定制药物的愿景。

学术界态度谨慎乐观。剑桥大学荣誉教授Alan Fersht认为，若能精确计算细胞内分子间的相互作用，确将给药物开发带来革命。莱斯大学化学教授Peter Wolynes则提醒，当前蛋白质工程的水平仍相当原始，距离预期还有明显差距。

SovAI今年由英国政府设立，可投资金约8亿美元，使命是扶持能在全球AI供应链中占有一席之地的英国创企，被投企业还可使用英国国家AI超算。Potential Sciences由此与DeepMind分拆的Isomorphic Labs、材料发现创企CuspAI等成为同门。

挑战依然不少：AI药物发现赛道拥挤；即便筛出候选分子，安全性与疗效验证依旧漫长昂贵；此外，能精准降低分子毒性的工具同样可能被反向滥用。Helal坦言公司尚未确定盈利模式，也未决定是否开源模型，但他坚信这是AI最值得攻克的难题之一。

编译自 WIRED，原标题："Finding New Drugs Is Laborious. This AI Startup Is Skipping The Lab Work"