AlphaFold 能够预测蛋白质结构，帮助人类解决了几十年的生物难题，也拿了诺贝尔奖，全世界有几百万人使用它做研究。大家都知道 AlphaFold 由被谷歌收购的 DeepMind 研发而来，事实上谷歌在英国伦敦还养着一家名为 Isomorphic Labs 的公司，专门研究如何用 AI 设计新药。 这个被谷歌独享的 AI 到底厉害在哪里？这要先从 AlphaFold 3 说起，AlphaFold 3 已经能够预测蛋白质和小分子的结合方式，这对于找到新药非常重要。药物要想起作用，就像钥匙插进锁孔一样，刚好卡在蛋白质的某个位置上。但是，光知道位置还不够，还得知道这把钥匙插得有多紧。松的肯定起不到作用，太紧了则可能有副作用。 以前测试松紧度的时候，得使用物理学方法慢慢计算，算一次可能得几天甚至几周，费钱而且费力。2025 年，领域内出现一个名为 Boltz-2 的开源模型，已经能够做到使用 AI 预测结合强度，速度比物理学方法快很多。 而 IsoDDE 比 Boltz-2 还准，准确度甚至跨越了那些慢吞吞的物理学方法。而且 IsoDDE 特别擅利益理那些长得和训练数据完全不一样的分子。美国哥伦比亚大学的计算机生物学家穆罕默德·阿尔库莱希（Mohammed AlQuraishi ）公开表示，这意味着 IsoDDE 解决了最难的问题，也意味着背后研发人员肯定使用了很新的招数。 IsoDDE 还可以预测抗体怎么和抗原结合。对于抗体我们应该都不陌生，新冠疫情期间大家天天测试的就是抗体。抗体药现在是制药领域的现金大奶牛，每年销售额达到几百亿英镑。但是，设计抗体非常困难，因为它有一个 CDR-H3 的环状结构，不仅变化多端，而且很难预测。IsoDDE 在这个环节上，其准确率竟然比 AlphaFold 3 高出 2.3 倍，比 Boltz-2 高出将近 20 倍。 IsoDDE 还有一个找口袋的能力。蛋白质表面有一些凹陷的地方，药物分子可以钻进去。有的口袋藏得很深，平时看不见，只有特定分子靠近才会露出来。IsoDDE 则能从蛋白质的氨基酸序列出发，直接找到这些隐藏的口袋。据了解，背后研发人员使用一种名为 cereblon 的蛋白做测试，这个蛋白拥有一个人类使用了几十年的经典口袋，同时还有一个刚于 2026 年被发现的隐藏口袋。而只需使用序列信息，IsoDDE 就能把这两个口袋全部找到。 目前，Isomorphic Labs 已经将其用于各种新药项目，包括以前那些特别难搞的靶点。所谓难搞就是蛋白质表面光溜溜的，找不到口袋下手，或者口袋太深，药物钻不进去。而 IsoDDE 则能帮助人们找到突破口。 那么，这么厉害的东西，为何不开源？Isomorphic Labs 的选择其实不难理解。制药是几百亿的生意，谁先找到新药谁就能赚大钱，把核心技术藏着自己用在商业上很合理，但是科学进步本就依赖分享和验证，你把最厉害的武器锁在柜子里，别人就没法验证，也没法改进，整个领域的发展速度就会慢下来。 两年前 AlphaFold 3 发布的时候，也是只给了论文没有给代码，被骂了一通之后才开放。这次 IsoDDE 干脆连论文都不发，只给了一份技术报告。但无论如何，IsoDDE 让人们看到了 AI 设计药物的新高度。蛋白质折叠的问题解决之后，下一个问题就是如何设计出来治病的分子。Isomorphic Labs 背后的谷歌显然不想只当一个发论文的，他们也想亲自下场做出能吃的药，以及开辟新的业务增长点。 事实上，IsoDDE 被称之为“AlphaFold 4”并非仅仅因为它在功能上和 AlphaFold 有着一脉相承的风格，背后公司 Isomorphic Labs 更是直接由凭借 AlphaFold 获得诺奖的 DeepMind 创始人戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）亲自下场担任创始人和 CEO。 该公司的科学顾问委员会同样是“含诺量”十足，凭借开发 CRISPR/Cas9 基因编辑技术而获得诺奖的詹妮弗·杜德纳（Jennifer A. Doudna）以及凭借开发不对称有机催化而获得诺奖的大卫·麦克米伦（David W.C. MacMillan）都在这里担任科学顾问。 因此，说这家公司是全球科研背景最强的公司之一可能并不为过，而下一次 Isomorphic Labs 再被爆出大新闻的时候，也许是带着新药出现在新闻稿或发布会上的时候。