SAN FRANCISCO (路透社) - 一家名为SandboxAQ的人工智能初创公司，由Alphabet旗下的Google分拆，并得到了Nvidia的支持，于周三发布了一大批数据，希望加快新药的发现过程，帮助科学家了解药物如何与蛋白质结合。
目标是帮助科学家预测药物是否会在人体内与其靶标结合。
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，已经募集近10亿美元风险投资的SandboxAQ，使用Nvidia的芯片生成了这些数据，并将把它们反馈到AI模型中，希望科学家能利用这些模型快速预测小分子药物是否会与研究人员靶向的蛋白质结合，这是药物候选进入下一阶段前必须回答的一个关键问题。
例如，如果一种药物旨在抑制某种生物过程，如疾病的进展，科学家可以利用该工具预测该药物分子是否可能与参与该过程的蛋白质结合。
这种方法结合了传统科学计算技术与AI领域的进步，在许多领域，科学家早已拥有能够精确预测原子如何结合成分子的方程式。
但对于相对较小的三维药物分子来说，潜在的组合过于庞大，即使使用当今最快的计算机，手动计算也难以完成。因此，SandboxAQ的做法是利用已有的实验数据计算出大约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，但其计算基于真实世界的数据。
SandboxAQ公开发布的这些合成数据可用于训练AI模型，使其在极短时间内预测新药分子是否可能与研究人员靶向的蛋白质结合，同时保持准确性。SandboxAQ会对其利用这些数据开发的AI模型收费，希望这些模型能产生与实验室实验相媲美的结果，但这一切都是在虚拟环境中完成的。
SandboxAQ的AI模拟总经理Nadia Harhen周二告诉路透社：“这是我们整个行业一直在努力解决的一个长期存在的生物学难题。所有这些计算生成的结构都与真实实验数据进行了关联，因此当你选择这个数据集并训练模型时，你实际上可以以前所未有的方式使用这些合成数据。”
（报道：Stephen Nellis；编辑：Leslie Adler）
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