SandboxAQ是一家从Alphabet的谷歌分拆出来并得到Nvidia支持的人工智能初创公司，于周三发布了一大批数据，希望这些数据能够通过帮助科学家理解药物如何与蛋白质结合，从而加速新药的发现。
该公司的目标是帮助科学家预测一种药物是否会与其在人体中的目标结合。虽然这些数据得到了真实世界科学实验的支持，但它们并非来自实验室。相反，SandboxAQ使用Nvidia的芯片生成了这些数据，并将这些数据输入到AI模型中，希望科学家们可以利用这些模型快速预测小分子药物是否会与研究人员所针对的蛋白质结合，这是药物候选物能否继续推进的关键问题之一。
例如，如果一种药物旨在抑制某种生物过程（如疾病的发展），科学家们可以使用该工具来预测这种药物分子是否有可能与参与该过程的蛋白质结合。
这种方法是一个新兴领域，它结合了传统的科学计算技术和AI的进步。在许多领域，科学家们长期以来一直拥有能够精确预测原子如何结合成分子的方程。但对于相对较小的三维药物分子来说，潜在的组合变得过于庞大，即使使用当今最快的计算机也无法手动计算。因此，SandboxAQ的方法是使用现有的实验数据来计算大约520万个新的“合成”三维分子——这些分子在现实世界中尚未被观察到，但基于真实数据进行了计算。
这些合成数据由SandboxAQ公开发布，可以用于训练AI模型，以预测新的药物分子是否有可能与研究人员所针对的蛋白质结合，而所需的时间仅为手动计算的一小部分，同时保持准确性。SandboxAQ将对其使用这些数据开发的AI模型收费，希望这些模型能够达到与实际实验室实验相当的结果，但完全虚拟化。
“这是一个生物学上的长期问题，我们整个行业一直在试图解决这个问题，”SandboxAQ的AI模拟总经理Nadia Harhen周二对路透社表示。“所有这些计算生成的结构都与真实的实验数据相关联，因此当你选择这个数据集并训练模型时，你可以以前所未有的方式使用合成数据。”
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