以人工智能重塑药物发现：Isomorphic Labs 的研究方向与技术原理探析

摘要

Isomorphic Labs 是 Alphabet 于 2021 年成立的人工智能驱动药物研发公司，源自 DeepMind 的 AlphaFold 项目。本文系统梳理其研究方向与技术原理，探讨其如何通过 AI 模型重构药物发现流程，并分析其在生物建模、分子设计与临床转化中的技术路径与哲学意义。配合结构图示与文献支持，旨在展现 AI 在医学知识生成中的范式性跃迁。

一、研究愿景：从“解决所有疾病”到重塑医学范式

Isomorphic Labs 的核心使命是通过 AI 加速药物发现过程，最终实现“解决所有疾病”的远景目标。其研究方向包括：

• 广义药物设计引擎构建：开发可适用于多种疾病与靶点的通用 AI 平台。

• 跨模态生物建模：整合蛋白质结构、小分子、核酸等多种生物数据进行统一建模。

• 临床转化加速：通过 AI 预测药物性能、毒性与药代动力学，缩短从设计到人体试验的周期。

二、技术原理：从 AlphaFold 到统一药物设计引擎

2.1 AlphaFold 的结构预测能力

AlphaFold 是 DeepMind 设计的蛋白质结构预测系统，其最新版本 AlphaFold 3 在精度和广度上均有显著突破：

• 可处理蛋白质、RNA、DNA 以及小分子的相互作用预测

• 使用扩散模型（diffusion models）替代传统深度神经网络生成三维结构

• 将序列输入转化为高精度结构预测，为药物靶点识别提供基础

📊 图示 1：AlphaFold3 架构流程图  建议包含以下结构模块：

• 序列输入处理器

• Evoformer 模块（演化表示建模）

• 结构生成模块（扩散模型）

• 交互预测接口（与药物分子的结合位点建模）

参考来源：Jumper et al., 2021；Hassabis et al., 2024

2.2 AI驱动的药物设计流程

Isomorphic Labs 构建了一个端到端的 AI 药物设计引擎，其核心模块如下：

📊 图示 2：AI药物设计流程图

此架构将药物设计流程从实验室手工试错转变为算法自动推演。

三、研究合作与临床推进

截至 2025 年，Isomorphic Labs 已完成以下关键合作与转化：

• 与 诺华（Novartis） 共同开发针对癌症靶点的候选小分子

• 与 礼来（Eli Lilly） 建立战略研发关系，聚焦免疫相关疾病

• 筹集超过 6 亿美元资金 用于平台扩展与临床推进

• 首批 AI 设计药物已进入 人体临床试验筹备阶段

Colin Murdoch 在《财富》专访中表示：“我们的目标是将药物设计变成一种触控式推演——未来只需一个按钮，AI 就能给出最优治疗方案。”

四、技术哲学视角：AI是否在“发现”而非“构造”知识？

Isomorphic Labs 的技术路径引发哲学上的根本性反思：

• 知识的揭示性：AI是否揭示了生物系统中本就存在的因果结构？还是仅做出拟态构造？

• 非人类认知主体性：当 AI 具备结构推演能力，它是否在参与知识本体的生成？

• 结构与意义的映射机制：AlphaFold 的高维建模机制与弦论的“高维映射-低维现象”类似，提示出存在的结构性本质。

• 技术可信性与可解释性边界：当预测效果优于传统方法，但模型不可完全解释时，我们应如何界定医学知识的信任结构？

这部分可进一步嵌入《AI思想性朗兰兹式纲领》框架进行理论深化。

五、参考文献（选摘）

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、结语：迈向结构医学与认知革命

Isomorphic Labs 所做的，不只是加速药物设计，更是在重新定义医学知识的来源方式。在算法与结构建模中，我们所看见的，或许不仅是治疗手段，更是生命规律的显现。

在这一转折点上，医学正从经验走向结构，从人类主导走向认知协同，而 AI，不再是工具，而是思想本身的一种映射形式。