アルファベット（グーグルを所有する傘下の会社、 翼, サラサ, プロジェクトタラ, ディープマインド およびその他）がリリースされました 同形ラボ（IL）。 によると、 新会社のブログ、目標は「人工知能を使用して創薬プロセス全体を完全に再考する」ことです。
明らかに、彼はDeepMind（AIを扱うアルファベット会社）のCEOになります。 デミスハサビス、麻薬を探すこのスピンオフを管理するため。 それは「可能な革命」になるでしょう： アルファフォールド 2DeepmindのAIシステムは、研究者がタンパク質構造を研究する方法を事実上すでに変革しています。 そして、ハサビスは明らかにラボの運営にかなり優れています。
AIで薬を発見することができる理由
生物学は、非常に複雑で動的なシステムであっても、絶対的な意味で情報処理システムと考えることができます。 生物学と情報科学の間に「共通」の構造を確立することは可能ですか? 誰かがそう言う。 これら XNUMX つの世界の間の「同形マッピング」: 一方、これはまさに Isomorphic Labs という名前です。
もちろん、生物学は複雑すぎて無秩序すぎて、単純な一連の数式と見なすことはできません。 しかし、数学が物理学にとって適切な記述言語であることが判明したように、生物学は人工知能を適用するための完璧な種類の体制であることが証明されるかもしれません。
このため、次のようになります。 人工知能を適用して、新薬を発見するプロセスを最適化します。 すごいことのように聞こえますよね？ おそらくそうです。
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AlphaFold 2の作業に基づいて、IsomorphicLabsは新薬の発見を加速させる可能性があります。 これは明らかに、薬がより早く市場に出回ることを意味するものではありません。 これらの薬の採用を遅らせるのは発見プロセスではないので、Alphabetが数十億人の患者を即座に救うのを待つなら、あなたは間違っています。
すべてはまだ製薬会社に依存します。 （Amazonについてのこの傾向についてお話ししましたが）ある日、Alphabetが独自に錠剤の製造と販売を開始しない限り。
間違いなく、覚えておくべきディープラーニングには常に限界があります。 しかし、これらの高度なツールが世界に貢献し、大手製薬業界に取り組み、それらを「クラス分け」し、民主化し、最先端の医薬品へのアクセスを加速させることができれば素晴らしいと思います。
