🔬The BioAI Phase Shift - Matthew McPartlon & Neil Patil, Chai Discovery

今年一月，四筆重磅 AI × 藥物工具交易在每年佔領舊金山的巨型 JPM Pharma 會議上宣佈。儘管 Chai Discovery 只有兩年歷史，卻因為得到 OpenAI 的支援（市值已達 40 億美元）而成為焦點。科學團隊很自豪為您帶來首期播客，與共同創辦人 Matt McPartlon 與產品負責人 Neil Patil 一起講述完整故事！編者註：別將其與我們另一部優秀播客 Chai AI 混淆。藥物業界突然進入大規模 AI 工具交易。對非藥物界人士來說，JPM 是 JP Morgan 每年舉辦的藥物交易會議，於一月在舊金山舉行一週，伴隨數百場附屬活動等，規模龐大。藥物界的工具交易同樣是個大（新）趨勢：起初是為藥物而開發 AI 的公司往往最終會自行建立藥物管線，原因大致如此：說服藥廠採用你的工具需要證明其有效。證明即是好的目標，或許還有良好的臨床驗證。若你具備這些，為特定目標籌資（雖然商業化路徑長）或以「生物貨幣」支付出售會比向多家公司承諾其能在整個產品組閤中通用更容易。 「我們只會合作／自行開發藥物」的選項在一月之前一直是唯一可行路徑。發生了什麼變化？簡言之，工具已足夠好，讓藥物設計團隊信任。足以信任的工具解鎖擴大發現的能力：更快將更多、更優秀的候選物推進實驗室與動物試驗。更全面的毒性篩選、更佳的送達方式等。這意味著你送進臨床的藥物更有可能成功。工具還解鎖新功能：利用實驗室發現難以或無法開發的機制。設計能精確觸發特定分子級聯反應的抗體，往往需要多年試驗與錯誤。設計雙特異性抗體（能結合兩種不同蛋白）同樣困難。優秀的設計工具能解鎖此類挑戰。 RJ：模型質量提升意味著你能做以前根本無法做到的事，這是一個質變，而非純粹的效率提升。 Matt：是啊，完全正確。對我們來說也相當有趣——實際上我花了不少時間才相信這個論點。我在 Chai 成立前幾個月就跟 Josh 談過……就像是，先能打敗老鼠，再能做老鼠做不到的事？然後還能在此基礎上不斷構建多少層互動？在結構/結合領域中，每個人都有自己的切入點，有些比其他人更好，但 Chai 正在指向另一種解鎖方式：從一開始就得到優質分子（不需要大量實驗工作），這使得迭代時間更快。這將科學轉變為工程：你可以設計系統以降低摩擦，攀登至一次性擊中目標分子，直至臨床。這本身並非新論點：a16z 在 2020 年闡述過類似觀點。改變的是結構模型變為結合模型（即這個分子對這個分子的結合力，亦即「結合親和力」）。結合模型解鎖設計，並持續改進。 Chai 的觀察是，對於工程問題，最佳產品往往能勝出，而優秀技術是必要但不足條件。分子版 Photoshop。基於此，Chai 大量投資於合作夥伴關係，讓他們能向藥物業界同行學習。與這麼多合作夥伴緊密合作並支援他們的酷之處在於，我們能真正瞭解哪些東西對研究有幫助。因此，我們不再在真空中進行研究，而是根據合作夥伴實際有機地向我們尋求協助的需求，進行有根據的研究。— Neil Patil（Chai 產品負責人） 這意味著更好的使用者體驗，例如分子編輯器更像 CAD 或圖形設計程式，而非聊天機器人。 他們的做法已獲回報：自六月以來，Chai 又宣佈三筆重大交易：Lilly、Novartis、argenx，並擴大了其 Eli Lily 計畫。本集充滿可引用的精彩時刻，短篇部落格難以涵蓋，請收聽以瞭解：* 為何蛋白質代幣擁有任何代幣中最高的下游價值 * 隨著模型改進，抽象層級的提升 * 藥物、風投與研究本質上都是投資組合最佳化 * 更佳技術如何改變整個投資組合 * 專注簡化的持續性如何帶來規模化 以及更多內容！這是公開集。若您想與其他訂閱者討論或取得額外集數，請造訪 www.latent.space/subscribe