以人工智能重塑藥物發現：Isomorphic Labs 的研究方向與技術原理探析

摘要

Isomorphic Labs 是 Alphabet 於 2021 年成立的人工智能驅動藥物研發公司，源自 DeepMind 的 AlphaFold 項目。本文系統梳理其研究方向與技術原理，探討其如何通過 AI 模型重構藥物發現流程，並分析其在生物建模、分子設計與臨床轉化中的技術路徑與哲學意義。配合結構圖示與文獻支持，旨在展現 AI 在醫學知識生成中的範式性躍遷。

一、研究願景：從“解決所有疾病”到重塑醫學範式

Isomorphic Labs 的核心使命是通過 AI 加速藥物發現過程，最終實現“解決所有疾病”的遠景目標。其研究方向包括：

• 廣義藥物設計引擎構建：開發可適用於多種疾病與靶點的通用 AI 平台。

• 跨模態生物建模：整合蛋白質結構、小分子、核酸等多種生物數據進行統一建模。

• 臨床轉化加速：通過 AI 預測藥物性能、毒性與藥代動力學，縮短從設計到人體試驗的周期。

二、技術原理：從 AlphaFold 到統一藥物設計引擎

2.1 AlphaFold 的結構預測能力

AlphaFold 是 DeepMind 設計的蛋白質結構預測系統，其最新版本 AlphaFold 3 在精度和廣度上均有顯著突破：

• 可處理蛋白質、RNA、DNA 以及小分子的相互作用預測

• 使用擴散模型（diffusion models）替代傳統深度神經網絡生成三維結構

• 將序列輸入轉化為高精度結構預測，為藥物靶點識別提供基礎

📊 圖示 1：AlphaFold3 架構流程圖  建議包含以下結構模塊：

• 序列輸入處理器

• Evoformer 模塊（演化表示建模）

• 結構生成模塊（擴散模型）

• 交互預測接口（與藥物分子的結合位點建模）

參考來源：Jumper et al., 2021；Hassabis et al., 2024

2.2 AI驅動的藥物設計流程

Isomorphic Labs 構建了一個端到端的 AI 藥物設計引擎，其核心模塊如下：

📊 圖示 2：AI藥物設計流程圖

此架構將藥物設計流程從實驗室手工試錯轉變為算法自動推演。

三、研究合作與臨床推進

截至 2025 年，Isomorphic Labs 已完成以下關鍵合作與轉化：

• 與 諾華（Novartis） 共同開發針對癌症靶點的候選小分子

• 與 禮來（Eli Lilly） 建立戰略研發關係，聚焦免疫相關疾病

• 籌集超過 6 億美元資金 用於平台擴展與臨床推進

• 首批 AI 設計藥物已進入 人體臨床試驗籌備階段

Colin Murdoch 在《財富》專訪中表示：“我們的目標是將藥物設計變成一種觸控式推演——未來只需一個按鈕，AI 就能給出最優治療方案。”

四、技術哲學視角：AI是否在“發現”而非“構造”知識？

Isomorphic Labs 的技術路徑引發哲學上的根本性反思：

• 知識的揭示性：AI是否揭示了生物系統中本就存在的因果結構？還是僅做出擬態構造？

• 非人類認知主體性：當 AI 具備結構推演能力，它是否在參與知識本體的生成？

• 結構與意義的映射機制：AlphaFold 的高維建模機制與弦論的“高維映射-低維現象”類似，提示出存在的結構性本質。

• 技術可信性與可解釋性邊界：當預測效果優於傳統方法，但模型不可完全解釋時，我們應如何界定醫學知識的信任結構？

這部分可進一步嵌入《AI思想性朗蘭茲式綱領》框架進行理論深化。

五、參考文獻（選摘）

1. Jumper, J. et al. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature, 596(7873), 583–589.

2. Hassabis, D. et al. (2024). AlphaFold 3: Predicting biomolecular interactions with diffusion-based AI. Nature.

3. Gizmodo (2025). An AI That Promises to “Solve All Diseases” Is About to Test Its First Human Drugs.

4. Rovelli, C. (2016). Reality Is Not What It Seems: The Journey to Quantum Gravity. Penguin Books.

5. Quine, W.V.O. (1960). Word and Object. MIT Press.

6. Heidegger, M. (1927). Being and Time. Niemeyer Verlag.

7. Langlands, R. (1967). Problems in the Theory of Automorphic Forms.

六、結語：邁向結構醫學與認知革命

Isomorphic Labs 所做的，不只是加速藥物設計，更是在重新定義醫學知識的來源方式。在算法與結構建模中，我們所看見的，或許不僅是治療手段，更是生命規律的顯現。

在這一轉折點上，醫學正從經驗走向結構，從人類主導走向認知協同，而 AI，不再是工具，而是思想本身的一種映射形式。