谷歌DeepMind創始人戴密斯·哈薩比斯正帶領其分拆公司Isomorphic Labs向醫藥領域發起沖鋒。這家以AlphaFold核心技術為基石的生物科技企業，計劃通過人工智能重構藥物研發范式，將傳統"大海撈針"式的試錯過程轉化為可量化的精密工程。
傳統藥物發現長期面臨雙重困境：平均耗時超10年、研發成本突破26億美元，而臨床失敗率卻高達90%。化學家們往往需要篩選數百萬種化合物，才能找到1個潛在藥物分子，這種依賴偶然性的研發模式被業內形容為"在黑暗中擲飛鏢"。Isomorphic Labs提出的"結構優先"策略，試圖通過AI預測藥物與靶點的分子級相互作用，將研發過程從經驗驅動轉向數據驅動。
該公司構建的AI引擎整合了AlphaFold的蛋白質結構預測能力與深度學習算法，能夠模擬藥物分子與靶點的動態結合過程。這種技術路徑使研究人員得以在計算機中完成早期篩選，將候選藥物范圍縮小至傳統方法的百分之一。哈薩比斯公開表示，其終極目標是實現每年數十款新藥的規模化產出，徹底改變醫藥行業"十年磨一劍"的研發節奏。
在靶點選擇上，Isomorphic Labs聚焦于胰腺癌、肺癌等領域中被稱為"不可成藥"的頑固靶點。這類靶點因缺乏明確的結合位點或存在動態構象變化，傳統小分子藥物難以發揮作用。通過AI對蛋白質動態結構的解析，該公司已識別出多個潛在干預位點，相關候選藥物正在進行臨床前驗證。
資本市場的信心為這場技術革命注入強心劑。2025年3月，Isomorphic Labs完成6億美元A輪融資，由Thrive Capital領投，Google Ventures等機構跟投。這筆資金將用于擴大AI平臺算力、建設自動化實驗室以及推進臨床管線。盡管公司未披露具體估值，但其商業化進程已顯著提速：除與禮來達成合作外，與諾華的戰略伙伴關系也在2025年擴展至多個腫瘤治療領域。
行業觀察人士指出，AI驅動的藥物研發正從概念驗證階段邁向產業落地。Isomorphic Labs的獨特優勢在于其技術基因——既擁有AlphaFold奠定的結構生物學基礎，又具備將算法轉化為工程化解決方案的能力。這種"計算+實驗"的閉環模式，可能成為突破藥物研發瓶頸的關鍵路徑。
