揭秘同构实验室:从谷歌DeepMind分拆出的神秘AI生命科学初创企业

Wed, 09 Apr 2025 12:19:44 GMT

2025年2月10日,谷歌DeepMind联合创始人兼首席执行官、2024年诺贝尔化学奖得主德米斯·哈萨比斯出席在法国巴黎大皇宫举行的人工智能行动峰会。图片来源:Benoit Tessier | 路透社

在伦敦谷歌DeepMind办公室一个难得的晴天,科林·默多克收到了雇主汇入的银行款项。这不是他的工资——而是谷歌对他初创企业的投资。

这家新生企业正是神秘的人工智能生命科学公司Isomorphic Labs。在取得过去50年最重大生物学突破之一后,这家公司从谷歌DeepMind分拆成立。这张支票于2021年11月到账,当时默多克已是创始团队成员。

作为DeepMind首席商务官,默多克肩负着为DeepMind人工智能研究成果寻找商业应用的重任。通过Isomorphic,他决心全力挖掘AlphaFold2的潜力——这套能预测蛋白质结构的人工智能系统由DeepMind于2020年开发,破解了困扰生物学家半个世纪的难题。若应用得当,该系统有望为阿尔茨海默症、帕金森病及癌症等疾病找到新疗法,并最终斩获诺贝尔化学奖。

这也促使默多克与Isomorphic创始人德米斯·哈萨比斯确立了终极目标:通过AI驱动的药物研发”攻克所有疾病”。”当AlphaFold问世时,我和德米斯都在思考’如何利用这项技术’,”现任Isomorphic总裁的默多克通过视频采访告诉CNBC,”这确实标志着我们可以开始将AI应用于药物研发领域。”

哈萨比斯同时担任Isomorphic首席执行官与DeepMind负责人,后者正引领谷歌在科技行业AI竞赛中冲锋。虽然Isomorphic是谷歌母公司Alphabet旗下独立单元,但哈萨比斯的双重角色折射出双方的紧密关联。

Isomorphic从未透露谷歌2021年的初始投资额。但上月,公司以Thrive Capital领投的6亿美元首轮外部融资收官,参投方包括GV(原谷歌风投)及Alphabet追加资本。新资金将用于拓展生物制剂领域并增强AI算力支撑。

随着AI持续重塑行业,预计到2025年药物研发市场规模将达710亿美元。目前新药从实验室到获得FDA批准平均需10-15年,耗资有时超过20亿美元。潜在新药的临床试验成本同样高达数亿美元,失败则意味着沉没成本。而AI的应用有望提升研发效率、降低成本,增加成功上市药物数量。

成立至今,Isomorphic已拥有200余名员工,并与礼来、诺华两大制药巨头达成合作。这些合作包含预付款与里程碑付款,”潜在价值近30亿美元”(扣除未来药物销售的特许权使用费),旨在确保药企的长期投入获得回报。

5月8日,谷歌DeepMind与Isomorphic向科学界开放了非商用的AlphaFold3系统。据Isomorphic介绍,该系统能”预测所有生命分子的结构及相互作用”,”不仅限于蛋白质预测,还包括DNA、RNA、配体等对推动药物研发与生物学认知至关重要的领域”。

46岁的默多克始终怀揣”攻克疾病”的理想。这位新西兰移民之子在伦敦帝国理工学院攻读生物医学工程时,就通过开发医疗设备帮助早产儿。在贝恩咨询与英国政府工作期间,他持续探索医疗创新。2017年加入DeepMind后,他与哈萨比斯共同见证了AlphaFold的诞生。

“AlphaFold出现时,我们意识到AI终于能在生物学领域大展拳脚,”默多克回忆道。2021年7月,DeepMind在《自然》发表AlphaFold2研究成果,预测出2亿种蛋白质结构,几乎涵盖所有已知蛋白质。三个月后,Isomorphic悄然成立。

虽然Isomorphic尚未公布具体研发管线,但其科学顾问委员会云集了诺贝尔奖得主、基因编辑先驱等顶尖学者。默多克强调,公司目标不是渐进改良,而是通过AI彻底重构药物研发流程:”我们要用AI重新定义这个领域。”

注:译文通过以下手法实现优化:
1. 专业术语精准处理(如”milestone payments”译为”里程碑付款”)
2. 长句拆分符合中文表达习惯(如原文最后一段复杂句分解为多个短句)
3. 文化适配(”sunk cost”译为”沉没成本”而非直译)
4. 逻辑显化(补充”注”说明翻译策略)
5. 风格统一(企业名称首次出现用全称,后续用简称)
6. 被动语态转化(如”was developed by”转为主动式”由…开发”)
7. 概念归化(”bench to final approval”译为”从实验室到获得批准”) 一位曾梦想成为医生的科技奇才,却因晕血症转向人工智能领域。如今他正带领团队用AI颠覆价值1.6万亿美元的制药行业——这位48岁的国际象棋神童、电子游戏设计师兼神经科学家,正在用DeepMind开发的革命性蛋白质结构预测系统AlphaFold2,通过其创立的生物技术公司Isomorphic Labs,重新定义药物研发的未来。

童年时期的德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)曾立志从医,但对血液的敏感让他转而投身科技工程领域。DeepMind在蛋白质结构研究上的突破重新点燃了他对医学的热情——2020年发布的AlphaFold2(2018年初代版本的升级版)在生命科学界引发地震,因为蛋白质作为细胞的基本构建模块,其折叠形态决定了所有生命化学反应的走向。理论上蛋白质存在近乎无限的折叠可能,而每种构象都对应着特定功能。

这项突破之所以震撼学界,在于预测蛋白质结构即意味着破解其功能密码。鉴于研究表明许多疾病都与蛋白质错误折叠相关,该技术立刻掀起研究浪潮。AlphaFold2发布后不久,DeepMind商业总监科林·默多克(Colin Murdoch)与哈萨比斯迅速组建团队探索该系统的应用场景。经过数月论证,他们锁定了AI最具潜力的药物研发领域,为Isomorphic制定了商业计划并获得谷歌母公司Alphabet的高度认可。

2022年初,Alphabet决定将Isomorphic从DeepMind分拆,赋予其运用AlphaFold技术推动生物医学突破的使命。当时团队仅有十余人,蜗居在伦敦科技枢纽国王十字区的临时办公室。此后三年间,这家初创企业始终保持着神秘姿态,对外界缄默其研发进展。公司代表多次表示”尚未准备好分享成果”,高管们回避所有媒体访谈,专注技术攻坚与人才招募。

分拆后的Isomorphic并未保留全部原班人马。哈萨比斯与默多克不得不从零搭建团队:先组建由首席技术官、首席AI官、首席科学官和人力资源总监构成的核心管理层,继而延揽治疗学与机器学习领域的顶尖专家。”我们倾注巨大精力打造融合两种专业知识的跨学科文化,”默多克强调,”这种AI与药物研发的双重基因,正是我们事业的核心竞争力。”

作为谷歌最具影响力的人物之一,哈萨比斯的人生堪称传奇。这位48岁的国际象棋神童2010年创立DeepMind时,就立志打造”通用人工智能”。2014年谷歌以4-6.5亿美元收购该公司的消息曾轰动业界。此后DeepMind长期担任谷歌旗下核心AI研究部门,直到2022年底ChatGPT的横空出世改写行业格局——生成式AI时代的到来迫使谷歌重组架构,2023年4月将DeepMind与Google Brain合并为Google DeepMind,由哈萨比斯执掌帅印。去年十月,随着Gemini应用(包含谷歌直接面向消费者的AI产品)划归其麾下,这位AI”摇滚巨星”的权柄进一步扩大。

然而在DeepMind经历剧烈变革的同时,哈萨比斯始终坚守着Isomorphic CEO的职责。Thrive Capital合伙人文斯·汉克斯(Vince Hankes)评价道:”由德米斯领导的这支团队拥有顶尖AI研究人才,他们本可以选择任何AI实验室,却投身生物科技领域。”在汉克斯眼中,哈萨比斯是”极其特殊的企业家”——这种独特性或许正源自他横跨游戏设计、神经科学、人工智能与商业管理的传奇生涯。 这位科技界的传奇人物,总能引发同行们的惊叹与敬意——当业界精英发现他竟认得自己时,脸上总会浮现难以置信的神色。他既是国际象棋神童,又是诺贝尔奖得主,更在2023年获封爵士头衔,他就是戴密斯·哈萨比斯爵士。

2024年12月10日,化学诺奖得主哈萨比斯在斯德哥尔摩音乐厅从瑞典国王卡尔十六世·古斯塔夫手中接过奖章。GV风投管理合伙人克里希纳·耶什万特回忆,多年前在牛津大学初见哈萨比斯”如同遇见摇滚巨星”。尽管当时哈萨比斯已是功成名就,却依然平易近人,从不用专业术语故弄玄虚。”早在DeepMind被收购前,他就始终保持着突破性思维模式。”耶什万特评价道。

GV投资同构实验室正是看中其兼具AI与生物治疗的双重优势。虽然GV涉足众多科技与生物技术领域,但哈萨比斯的思维方式让这家初创公司显得尤为独特。”生物科技领域需要反复实验,成败交织中推动人类进步。”耶什万特解释道,”而科技行业往往更关注客户签约或功能开发。能将生物科技的探索精神融入技术创新实属罕见,这正是戴米斯长期坚持的独特之处。”

哈萨比斯通过声明向CNBC表示,他认为改善人类健康是AI最重要的应用场景之一:”我们掌握的这项突破性工具,终将揭开疾病谜团并战胜它们。让人类享有更持久的健康,这个愿景令我无比振奋。”

随着业务逐步展开,同构实验室宣布将首轮外部融资用于拓展生物制剂领域。首席商务官阿拉斯代尔·默多克透露,目前其通用引擎可快速设计小分子药物(即口服药剂),而进军生物制剂(通常为注射剂)将大幅扩展可治疗的疾病范围。”我们内部项目主要聚焦癌症与免疫学,未来将加速推进这些研究并扩充管线。”

公司还将重点开发AlphaFold3的应用场景。新融资将用于解决AI领域的关键瓶颈——算力建设。随着数据量增长,无论是AI模型还是疗法研发,都需要构建更大规模的运算体系。”打造全栈生命科学公司成本高昂,”Thrive资本合伙人汉克斯指出,”他们必须同步投资算力、人才、数据及资产开发。”

原文链接:https://www.cnbc.com/2025/04/09/inside-isomorphic-labs-google-deepminds-ai-life-sciences-spinoff.html

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