《科创板日报》11 月 12 日讯 近日，谷歌旗下人工智能公司 DeepMind 开源了其曾获诺贝尔奖的药物研发 AI 模型 AlphaFold 3。此举意味着，从今以后来自生物医药各个领域的研究者可以免费下载模型代码，自行运行该模型以开展药物研发工作。

公开资料显示，谷歌 AlphaFold 模型可用于预测蛋白质结构和相互作用。而该模型的最新版本 AlphaFold 3 在蛋白质预测能力之上，还增加了预测 DNA、RNA、小分子等几乎所有生物分子结构和相互作用的能力，直接推动了药物发现和疾病治疗。

对此，DeepMind 首席执行官戴密斯 · 哈萨比斯评价道，AlphaFold 3 是一个重要的里程碑。" 生物学是一个动态系统，你必须了解生理特性是如何通过细胞中不同分子之间的相互作用而产生的。你可以把 AlphaFold 3 看作是我们朝着这个方向迈出了一大步。"

一般而言，通过普通实验方法研发药物需要耗费数年时间以及极高的成本，AlphaFold 3 则能大幅加速这一进程。它可以快速筛选潜在药物靶标，通过预测靶点蛋白的结构，发现和寻找其可药用口袋。

值得一提的是，今年 5 月 AlphaFold 3 发布之初，曾因未开放底层代码而广受争议。科学家们认为，此举破坏了研发的可重复性。于是 DeepMind 立即转变方针并应允在半年内推出此 AI 模型的开源版本。目前，获取此模型需填写表单进行申请，经 DeepMind 审核通过后即可得到应用权。

▌ AI 制药蓄势待发

不可否认，以 AlphaFold 为代表的人工智能系统在生命科学领域取得重要突破，推动了 AI 在药物研发上的应用。与此同时，IT 巨头们将生物技术视作 AI 应用的下一个前沿领域：去年 Salesforce 推出了蛋白质生成模型 ProGen，早先微软也发布了与 AlphaFold 类似的开源模型 EvoDiff。

聚焦国内，围绕 AI 药物研发模型所作布局同样火热。例如今年 5 月，百度飞桨螺旋桨 PaddleHelix 团队研发出 HelixFold-Multimer 模型，据称在抗原抗体 / 多肽蛋白复合体结构预测任务上达到业界领先；近年来，华为也不断更新盘古药物分子大模型并联合中国科学院上海药物研究所赋能全流程的 AI 药物设计。

华创证券研报指出，AI 在药物发现阶段已展现出巨大潜力。AI 技术特别是机器学习和深度学习算法，能够迅速分析和处理大量生物医学数据，识别潜在的候选化合物，预测其效果和副作用，从而显著缩短药物发现所需的时间。据英伟达所述，使用 AI 技术可以将药物发现所需时间缩短至原来的 1/3，成本节约至 1/200。

根据 PrecedenceResearch，Al 制药行业将在未来十年保持高速增长，2023 年市场规模达 11.7 亿美元，预计市场规模到 2032 年将超过 118 亿美元，从 2023 年到 2032 年的 CAGR 将达到 29.3%。