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AI应用启示录:资本为何钟情药物研发?
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资本寒冬的说法越发高涨,商汤、涂鸦等独角兽的市值大幅缩水。二级市场的悲观情绪传导到一级市场后,整个行业的融资频次断崖式下滑,曾经炙手可热的资本宠儿,正在遭遇“创新者的窘境”。
资本寒冬的说法越发高涨,商汤、涂鸦等独角兽的市值大幅缩水。二级市场的悲观情绪传导到一级市场后,整个行业的融资频次断崖式下滑,曾经炙手可热的资本宠儿,正在遭遇“创新者的窘境”。
唱衰AI的声音有很多,最为常见的原因有两种:一个是现阶段商业化成熟的场景太少,另一个是AI独角兽的盈利能力太弱。过去屡试不爽的“烧钱换增长”逻辑,已经很难让资本市场提起兴趣。
在外部大环境哀鸿遍野的时候,AI制药成了为数不多的例外。这个2020年才走进公众视野的新兴行业,逆势站在了资本的风口,一些成立一两年的企业就拿到了亿元级别的融资,部分行业头羊甚至斩获了百亿级的订单。
为何在AI被资本“抛弃”的节骨眼上,药物研发照旧被圈内外所青睐,到底是资本吹起的新泡沫,还是AI的应许之地?理清楚这些问题,不单单可以摸清AI制药的虚实,也能为AI的应用落地找到一些启示。
01 一个天然的AI场景
AI制药的走红,着实有些讨巧的因素。
2020年举办的第14届国际蛋白质结构预测竞赛上,谷歌的AlphaFold2成功根据基因序列预测了蛋白质的三维结构。在疫情黑天鹅制造的紧张氛围下,这样一个创举迅速在全世界范围内掀起热潮。
目前几乎所有的药物都作用于蛋白质,原理是通过药物和靶标蛋白的相互作用,进而改变蛋白质的功能,达到治疗的效果,就像是锁和钥匙的关系。倘若能够准确预测蛋白质的三维结构,就可以精准设计对应的钥匙。
然而蛋白质的形成需要DNA转录为RNA、RNA翻译成氨基酸链,再由氨基酸脱水缩合成大分子蛋白质。组成蛋白质的氨基酸有22种,一个蛋白质包含几十到几万个氨基酸链,并且有着复杂的三维结构,以至于许多科学家穷尽一生都无法完全解析出某个蛋白质结构,AI带来的冲击不言而喻。
正是从2020年开始,投资机构纷纷挥师AI制药。根据斯坦福大学发布的《人工智能指数》报告,2020年投向AI药物研发领域的资金增至138亿美元,超过上年同期的4.5倍以上;中银证券的数据显示,2020年中国AI+制药的融资数量翻了一倍,融资总额比前一年同比增长了10倍左右。
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