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Curing All Disease with AI with Max Jaderberg
2025/5/30
StarTalk Radio
C
Chuck Nice
G
Gary O'Reilly
M
Max Jaderberg
N
Neil deGrasse Tyson
以主持《宇宙：时空之旅》和《星谈》等科学节目而闻名的美国天体物理学家和科学传播者。
Neil deGrasse Tyson: 人工智能已经开始涉足生理学领域，有望解决疾病问题。AlphaFold 2 因解决了蛋白质折叠问题而获得了诺贝尔化学奖。Isomorphic Labs 和 Google DeepMind 开发并发布了 AlphaFold 3，将其应用于药物发现。未来的治疗方法可能由计算机生成。图像搜索是一项重大进步。
Max Jaderberg: 我热爱深度学习技术，并希望看到它对世界产生深远的影响。Demis Hassabis 创立了 Isomorphic Labs，旨在利用人工智能彻底解决所有疾病。我们相信人工智能和机器学习可以成为生物学的完美描述语言，实现生物世界与人工智能机器学习世界之间的同构。蛋白质由氨基酸序列组成，这些氨基酸分子折叠成3D形状，从而执行各种功能。蛋白质会自发折叠成3D形状，与其他生物分子相互作用，执行分子机器的功能。药物设计的目标是创造能够调节细胞内分子机器的分子，通过与蛋白质结合并改变其形状来阻止或改善蛋白质的功能。我们可以使用深度学习和神经网络来预测蛋白质的折叠方式，AlphaFold 就是基于此原理。AlphaFold 能够根据氨基酸序列预测蛋白质的3D结构，这通常需要人们花费数月甚至数年的时间。AlphaFold 通过学习过去50年中积累的数十万个蛋白质结构示例，掌握了预测分子折叠方式的能力。AlphaFold 模型并非完美，仍然需要进行实验室验证，但可以大大减少实验室工作量。我们的目标是重新定义药物设计的方式，使其更便宜，并拥有更多的潜在药物和化学物质，从而改变商业模式和经济。Isomorphic Labs 致力于开发一种通用的药物设计引擎，可以应用于任何蛋白质、任何靶点和任何疾病领域。我们可以重新配置现有药物，以获得药物的益处，同时减少副作用。可以利用 AlphaFold 的能力来创建能够消化塑料的细菌，或培育更具弹性的作物。在创造新的生物或化学物质时，需要负责任地使用这项技术，并考虑公开哪些信息，以及出于安全原因而关闭哪些信息。
Chuck Nice: 人工智能实际上看到的是像素，它通过像素的排列来识别图像。
Gary O'Reilly: 下一步是研究蛋白质错误折叠的原因，以便能够提前预防。
Deep Dive
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