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利用人工智能設計小分子藥物的挑戰：五家公司在努力破解這個難題
這些初創公司已經籌集了數億美元，並希望加速藥物發現的進程。
健康科技記者Brittany Trang報導，Ian Quigley曾是AI藥物公司Recursion的第13名員工，直到2021年他辭職，並將自己位於猶他州的家地下室改造成實驗室，專注於開發AI模型，以預測小分子藥物可能靶向的蛋白質。他和聯合創始人Andrew Blevins在Recursion工作期間發現，這樣的工具是缺失的。
在設置實驗室時，Quigley訂購了一台Illumina DNA測序儀，送貨員本來想把它放在他家的門廊上。出於對這個主意的恐懼，他決定開著自己的Toyota Yaris去取貨，並將後座放倒，把儀器放在狗的犬舍旁邊。
在這個地下室實驗室裡，Quigley和他的Leash Bio小組產生了約1.33億個小分子與蛋白質靶點結合的數據點。今年早些時候，他們將這些數據作為培訓材料，參加一個比賽，旨在確定任何AI模型在預測小分子與蛋白質互動時是否真正學習了生物學知識，還是僅僅在記憶之前見過的內容。
這篇文章深入探討了AI在藥物開發中的應用，特別是小分子藥物的發現過程。Quigley的故事不僅展示了創新精神，也反映了目前生物技術行業中對於AI技術的需求和挑戰。隨著AI在藥物發現中的應用越來越普遍，如何確保這些技術能夠真正理解生物學而非僅僅進行數據記憶，將成為未來研究的重要課題。
值得注意的是，這些初創公司在面對的挑戰不僅是技術上的，還包括如何將這些創新轉化為實際的藥物，並在競爭激烈的市場中脫穎而出。隨著資金的注入和技術的進步，未來的藥物開發可能會出現革命性的變化，但這需要業界的共同努力和持續的創新。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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