今年1月，在舊金山舉行的摩根大通醫(yī)療保健大會（本年度最大的醫(yī)療科技盛會）上，英偉達(dá)公司首席執(zhí)行官黃仁勛（Jensen Huang）掃視了一下臺下的觀眾，承認(rèn)自己正身處不熟悉的領(lǐng)地。
“你們不是我最常見的聽眾。”在與藥物研發(fā)公司Recursion（英偉達(dá)去年向這家公司投資了5000萬美元）的爐邊談話中，他對一屋子的健康和生物技術(shù)專家說。
的確，這些觀眾可能不是他的核心受眾，但他希望這種情況會有所改變。在演講中，黃仁勛一遍又一遍地將數(shù)字生物學(xué)吹捧為技術(shù)領(lǐng)域的“下一個驚人革命”。隨著人工智能熱潮席卷硅谷，英偉達(dá)的業(yè)務(wù)規(guī)模已超過每年600億美元，并在去年夏天成為為數(shù)不多的市值達(dá)萬億美元的公司之一。現(xiàn)在，它在健康和生物技術(shù)領(lǐng)域看到了更多推動增長的機會。
英偉達(dá)醫(yī)療保健副總裁金伯利•鮑威爾（Kimberly Powell）在接受《福布斯》采訪時表示：“我們已經(jīng)被宣布為英偉達(dá)下一個數(shù)十億美元的業(yè)務(wù)。”她說，公司的目標(biāo)是為更多的生物技術(shù)公司提供芯片、云基礎(chǔ)設(shè)施和其他工具。
當(dāng)生物技術(shù)迎來人工智能革命
現(xiàn)在，像OpenAI的ChatGPT和谷歌DeepMind的Gemini這樣的大型語言模型已經(jīng)成為生成式人工智能的主流，一些世界上最強大的科技公司正把生物技術(shù)視為人工智能的下一個前沿——在這個前沿，人工智能不會根據(jù)提示生成有趣的詩歌，而會生成下一個拯救生命的藥物。
憑借其強大的GPU芯片，英偉達(dá)可以說是人工智能革命的中堅力量，但該公司風(fēng)險投資部門過去兩年的大部分投資都在藥物研發(fā)上。在DeepMind，谷歌人工智能實驗室的AlphaFold模型（一種預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的突破性工具）在過去一年里被學(xué)術(shù)研究人員用于開發(fā)一種“分子”注射器，可以將藥物直接注射到細(xì)胞中，并用于研究對農(nóng)藥依賴程度較低的作物。整個科技行業(yè)都對生物技術(shù)感興趣：微軟（Microsoft）、亞馬遜（Amazon），甚至Salesforce都有蛋白質(zhì)設(shè)計項目。
雖然在藥物發(fā)現(xiàn)中使用人工智能并不是一個新趨勢——DeepMind在2018年就首次推出AlphaFold——但DeepMind和英偉達(dá)的高管都告訴《福布斯》，這是一個突破性的時刻，這要歸功于三件事的共同作用：現(xiàn)在可用的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)、計算資源的爆炸式增長和人工智能算法的進(jìn)步。鮑威爾說：“這三種要素是第一次同時出現(xiàn)。這在五年前是不可能的。”
人工智能之所以在生物技術(shù)領(lǐng)域有著巨大的潛力，正是因為該領(lǐng)域的復(fù)雜性——就拿AlphaFold所針對的問題來說吧。蛋白質(zhì)是人體的基本構(gòu)成元素，管理著人體各種各樣的功能。所有這些功能都依賴于蛋白質(zhì)的三維形狀。每種蛋白質(zhì)都是由一系列氨基酸組成的，這些氨基酸和外部環(huán)境之間的相互作用決定了蛋白質(zhì)的“折疊”方式，而這些折疊方式又決定了它的最終形狀。生物技術(shù)公司對能夠根據(jù)氨基酸序列預(yù)測蛋白質(zhì)的形狀非常感興趣，因為它們可以利用這些洞察來設(shè)計從新藥到改良作物再到可生物降解塑料的一切產(chǎn)品。
而這也正是深度學(xué)習(xí)的用武之地：在數(shù)億種不同的蛋白質(zhì)序列及其底層結(jié)構(gòu)上訓(xùn)練人工智能模型，幫助這些模型揭示生物學(xué)中的規(guī)律，而不一定需要進(jìn)行真正的分子動力學(xué)模擬所需的昂貴計算。完全模擬蛋白質(zhì)需要非常強大的算力資源，以至于一些機構(gòu)專門設(shè)計和建造了超級計算機來處理這類問題，比如匹茲堡超級計算中心的Anton 2。
人工智能藥物研發(fā)熱潮來臨
科技巨頭加速布局蛋白質(zhì)折疊研究
與此同時，藥物發(fā)現(xiàn)技術(shù)的繁榮也不完全是來自人工智能科技巨頭。Pitchbook的數(shù)據(jù)顯示，自2021年以來，全球已經(jīng)有281筆針對人工智能藥物研發(fā)初創(chuàng)公司的風(fēng)險投資交易，投資總額為77億美元。最大的峰值出現(xiàn)在2021年，當(dāng)時達(dá)成了105筆交易，高于前一年的65筆，到2023年逐漸減少到67筆。在本月早些時候發(fā)布的一份報告中，這家分析公司指出，人們對“早期公司將人工智能整合到藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)中”仍然抱有強烈的熱情。華盛頓大學(xué)蛋白質(zhì)設(shè)計研究所（Institute for Protein Design）所長戴維•貝克（David Baker）表示，生成式人工智能的興起也引發(fā)了人們對這一領(lǐng)域越來越大的興趣。
“過去，它還是一種瘋狂、邊緣的事物，非常脫離主流。”貝克說。現(xiàn)在，“每個人都在談?wù)撍?rdquo;貝克還透露，自2012年蛋白質(zhì)設(shè)計研究所成立以來，已經(jīng)有20多家初創(chuàng)公司從該項目中脫胎而出，其中10家是近幾年（2021年以后）成立的，包括為再生醫(yī)學(xué)和癌癥治療開發(fā)納米材料的Archon Biosciences公司，以及為纖維化疾病開發(fā)治療方法的Lila公司。
在DeepMind，直到新冠疫情爆發(fā)，研究人員才真正意識到他們研究的重要性。他們花了將近5年的時間來開發(fā)AlphaFold，而正當(dāng)他們?yōu)榈诙Ｐ椭匦掠?xùn)練時，整個世界因為新冠病毒而開始居家避難。“這確實讓人們意識到這個問題的重要性，”DeepMind的科學(xué)副總裁什米特·科利（Pushmeet Kohli）在接受《福布斯》采訪時表示。
科利笑著回憶道，DeepMind重新訓(xùn)練的結(jié)果是AlphaFold 2，這是一個突破性的模型，可以非常準(zhǔn)確地預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，以至于全球蛋白質(zhì)折疊研究競賽CASP的組織者給DeepMind發(fā)了電子郵件，詢問該公司是否以某種方式進(jìn)行了作弊。
這項工作是如此有希望，以至于聯(lián)合創(chuàng)始人德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）在2021年基于AlphaFold的突破在Alphabet成立了一家獨立的公司。這家名為Isomorphic Labs的初創(chuàng)公司專注于藥物研發(fā)，由哈薩比斯親自掌舵。就在今年，Isomorphic Labs與禮來公司（Lilly）和諾華公司（Novartis）簽署了研究協(xié)議，如果協(xié)議中的所有里程碑都能實現(xiàn)，那么總價值將接近30億美元——這還不包括這些合作關(guān)系帶來的潛在藥品銷售的豐厚版稅。
2022年，英偉達(dá)推出了BioNeMo，這是一個生成式人工智能平臺，可幫助開發(fā)人員加速訓(xùn)練、部署和擴展用于藥物發(fā)現(xiàn)的大型語言模型。在該芯片制造商的風(fēng)險投資部門Nventures總共完成的19筆交易中，有7筆涉及人工智能藥物研發(fā)初創(chuàng)公司，包括Genesis Therapeutics、Terray和Generate Biomedicines，是所有投資類別中數(shù)量最多的一個。
“計算機輔助設(shè)計行業(yè)創(chuàng)造了第一家價值2萬億美元的芯片公司，”鮑威爾說，他指的是英偉達(dá)和它在過去一年里的飛速增長。“既然這樣，為什么計算機輔助藥物研發(fā)行業(yè)不能建立下一個萬億美元的制藥公司呢?”她補充說，“這就是為什么我們要以現(xiàn)在的方式進(jìn)行投資的原因。”
與此同時，其他幾家科技巨頭也都有自己的蛋白質(zhì)折疊研究。去年，Salesforce推出了蛋白質(zhì)生成人工智能模型ProGen，微軟發(fā)布了類似的開源模型EvoDiff。亞馬遜還為其AWS機器學(xué)習(xí)平臺SageMaker發(fā)布了蛋白質(zhì)折疊工具。《福布斯》今年1月報道稱，就連TikTok的母公司字節(jié)跳動似乎也在招聘科學(xué)和藥物設(shè)計團(tuán)隊。