不管是ChatGPT还是文字生成图片，生成式AI正在给生物制药行业带来全新的改变。一家初创公司Profluent，用类似ChatGPT的蛋白质工程深度学习语言模型Progen，首次实现了AI预测蛋白质的合成，研究成果已经于1月26日发表于《自然》杂志子刊。研究人员称，这项新技术可比肩诺奖，会变得比定向进化（获得诺贝尔奖的蛋白质设计技术）更加强大。过去一百年人类在生命科学上的探索，相当于盲筛。X光、冷冻电镜、Alphafold，现在的ChatGPT，它们正在一步步变成科学家手里越来越强大的工具。有了ChatGPT，我们在制药领域最重要的药物发现环节，可能会开启一个突飞猛进的时代，人类离治愈疾病甚至是延缓衰老更近了。【主播】泓君，资深媒体人【嘉宾】郭春龙Allen，水木未来CEO【你将听到】
不管是ChatGPT还是文字生成图片，生成式AI正在给生物制药行业带来全新的改变。
一家初创公司Profluent，用类似ChatGPT的蛋白质工程深度学习语言模型Progen，首次实现了AI预测蛋白质的合成，研究成果已经于1月26日发表于《自然》杂志子刊。研究人员称，这项新技术可比肩诺奖，会变得比定向进化（获得诺贝尔奖的蛋白质设计技术）更加强大。
过去一百年人类在生命科学上的探索，相当于盲筛。X光、冷冻电镜、Alphafold，现在的ChatGPT，它们正在一步步变成科学家手里越来越强大的工具。有了ChatGPT，我们在制药领域最重要的药物发现环节，可能会开启一个突飞猛进的时代，人类离治愈疾病甚至是延缓衰老更近了。
【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
郭春龙Allen，水木未来CEO
【你将听到】
01:52 结构生物学的几次大进步：冷冻电镜解析结构、Alphafold预测蛋白质结构到ChatGPT们生成药物
05:22 X光积累的数据，让Alphafold2 可以对单链蛋白的准确预测
07:50 生成式AI还需要高质量数据，但生物数据的标签成本高
09:39 优质的生物结构的数据哪里来？
10:50 不止PBD，新一代的AI对数据的要求更高
13:04 创业公司两大流派：语言生成与图片生成式AI，对应预测蛋白质序列与结构
16:34 生物科学的目标：治病、治愈癌症与延缓衰老
18:07 理解蛋白质：序列决定结构，结构决定功能
20:13 比10的50次方小分子药更难的生物药
21:19 过去一百多年，制药的方法基本靠盲筛
22:05 找到解开人类生命秘密的钥匙
23:06 ChatGPT给生物医药带来全新的可能性：解决一百年后也找不到的新靶点
24:36 一款药物诞生的七个步骤
26:31 早期药物没选对，进入临床很困难
27:03 AI如何帮助药物研发？Nimbus卖给武田制药的故事
29:41 早期研究不是花钱最多的，但是是最难的
31:22 中国结构生物学原创科研，部分领域全球领先
33:02 大药企为何创新乏力？更类似于基金运作模式
35:03 制药行业的资本运作套路
39:51 美国三大生物医药中心是如何形成的
45:00 选开源模型还是OpenAI的API接口？生物领域更看训练数据的质量
49:04 不得不做！就好比任何零售商不去拥抱电商一样
【名词解释】
冷冻电镜（Cryo-EM）
一种高分辨率的成像技术，用于观察生物分子的结构。与传统的电镜不同，Cryo-EM使用冷冻技术来冻结生物样品，使其保持原始状态并防止样品在成像过程中受到破坏。然后，使用电子束通过样品，并收集这些电子的衍射图像。与X射线晶体学和核磁共振成像不同，Cryo-EM不需要制备晶体，因此可以用于研究非晶态的生物分子。在成像后，使用计算机算法对收集的图像进行处理和重构，生成高分辨率的三维结构模型。
PDB数据库（Protein Data Bank）
是一个存储蛋白质、核酸和其他生物分子三维结构数据的国际性数据库。PDB数据库是生物医学和生物科学研究中最重要的资源之一。研究人员可以利用PDB数据库中的数据来研究蛋白质、核酸和其他生物分子的结构和功能，以及分子间的相互作用。PDB数据库还提供了许多分析工具和资源，以帮助研究人员更好地理解和利用存储在其中的数据。
AlphaFold
AlphaFold是由DeepMind开发的一种人工智能系统，旨在解决生物学中蛋白质结构预测的问题。蛋白质结构是蛋白质功能的基础，但由于其复杂性和多样性，目前的实验方法难以准确预测蛋白质的三维结构，而AlphaFold的创新在于使用深度学习算法预测蛋白质结构，实现了比以往更高的精度和速度。AlphaFold的成功得益于其基于蛋白质序列和结构的大量数据集，以及强大的深度神经网络模型。该系统通过预测蛋白质序列中的残基之间的空间距离，然后将这些距离约束与知道的蛋白质结构信息结合起来，最终预测出蛋白质的三维结构。
Profluent
由前Salesforce AI研究负责人创立，让挖掘蛋白质或者调整蛋白质到所需功能变得简单。它拥有一个12亿参数的蛋白质语言模型ProGen，首次实现了AI预测蛋白质的合成。
Generate Biomedicines
成立于2017年，总部位于美国马萨诸塞州剑桥市。该公司是由计算机科学家和生物学家共同创立的，旨在利用人工智能和机器学习等技术来开发下一代蛋白质药物。Generate Biomedicines成立的目的是加速药物研发的速度和效率，为人类健康做出更多的贡献。
Nimbus
是一家专注于发现和开发新型药物的公司，总部位于美国马萨诸塞州剑桥市。Nimbus的研发重点是针对疾病的靶向治疗，致力于发现和开发创新的小分子药物，利用计算化学、结构生物学和细胞生物学等技术，以提高新药发现的效率和成功率。
薛定谔公司（Schrodinger）
Schrodinger是一家专注于将计算机模拟和AI技术应用于药物研发的生物AI技术公司。其创新的平台和工具有望加速新药的发现和开发，从而为患者带来更好的治疗选择。成立于1990年，总部位于美国纽约。比尔·盖茨与谷歌均为其股东。
Schrodinger的主要产品包括：Glide，用于预测分子的结构和相互作用；Maestro，用于分子设计和仿真；以及LigPrep，用于分子库筛选和优化等。这些工具的特点是快速、准确、高效，并且可以通过云端服务实现远程访问。
武田制药
武田制药是一家日本的制药公司，成立于1781年，总部位于东京都千代田区。该公司的主要业务是开发、生产和销售药品，其产品涵盖多个治疗领域，如肿瘤、消化系统疾病、神经科学、心血管疾病、免疫学和代谢疾病等。
Genentech
基因泰克是一家生物技术公司，成立于1976年，总部位于美国加利福尼亚州南旧金山。该公司是全球最早的生物技术公司之一，专注于研究和开发基因工程药物和生物制剂。Genentech的成功吸引了大量的生物技术公司和生物医疗公司进入硅谷地区，形成了一个完整的生物医疗产业生态圈。
Genentech的主要产品包括一些广泛使用的生物制剂和基因工程药物，例如Avastin、Herceptin、Lucentis、Rituxan等。这些药物用于治疗癌症、风湿性关节炎、心血管疾病等疾病，具有较好的疗效和安全性。
（以上名词解释由ChatGPT生成，略有删减）
【后期】
Amei
【BGM】
So Rare - Benjamin Rice
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