Curing All Disease with AI with Max Jaderberg
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人工智能能否帮助我们对生物学进行分子水平的建模？尼尔·德格拉斯·泰森、查克·奈斯和加里·奥赖利与人工智能研究员马克斯·贾德伯格一起学习了诺贝尔奖获奖的Alphafold、蛋白质折叠问题以及如何利用人工智能解决疾病问题。注意：StarTalk+赞助者可以在这里收听完整无广告的剧集：https://startalkmedia.com/show/curing-all-disease-with-ai-with-max-jaderberg/感谢本周给予我们支持的赞助者Riley r、pesketti、Lindsay Vanlerberg、Andreas、Silvia Valentine、Brazen Rigsby、Marc、Lyda Swanston、Kevin Henry、Roberto Reyes、Cadexn、Cassandra Shanklin、Stan Adamson、Will Slade、Zach VanderGraaff、Tom Spalango、Laticia Edmonds、jason scott、Jigar Gada、Robert Jensen、Matt D.、TOL、Thomas McDaniel, Sr.、Ryan Ramsey、truthmind、Aaron TInker、George Assaf、Dante Ruzinok、Jonathan Ford、Just Ernst、David Eli Janes、Tamil、Sarah、Earnest Lee、Craig Hanson、Rob、Be Love、Brandon Wilson、TJ Kellysawyer、Bodhi Animations、Dave P.、Christina Williams、Ivaylo Vartigorov、Roy Mitsuoka (@surflightroy)、John Brendel、Moises Zorrilla、deborah shaw、Jim Muoio、Tahj Ward、Phil、Alex、Brian D. Smith、Nate Barmore、John J Lopez、Raphael Velazquez Cruz、Catboi Air、Jelly Mint、Audie Cruz。 订阅SiriusXM Podcasts+，即可收听StarTalk Radio的全新剧集，无广告，提前一周收听。现在就在Apple Podcasts上开始免费试用，或访问siriusxm.com/podcastsplus。</context> <raw_text>0 本期节目由Progressive赞助播出，在Progressive投保的司机平均节省近750美元。此外，汽车客户平均可获得七项折扣。现在就访问Progressive.com获取报价，看看您是否可以节省开支。

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所以人工智能并不满足于仅仅在国际象棋和《危险边缘》等需要动脑筋的比赛中击败我们，它现在已经接管了我们的生理机能。不，你把它指向了正确的方向，瞄准了正确的地方，我们正在取得进展。为了解决我们的疾病。是的，所以在它让我们成为它的奴隶之前，它会治愈我们所有的疾病。因为我们需要健康的奴隶。所有这些以及更多内容即将在StarTalk节目中播出。StarTalk。

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这是StarTalk特别版。尼尔·德格拉斯·泰森，你的私人天体物理学家。特别版意味着加里·奥赖利也在场。加里。你好，尼尔。前足球运动员。显然是的。是的，还有足球解说员。是的，绝对是的。你还在做这个，对吧？是的。查克·奈斯，宝贝。嘿，宣布我对足球一无所知。

那你就在我的俱乐部里了。宣布你是美国人。美国人，该死的。真正的足球。暴力。所以我们今天要谈论人工智能。是的。这是我最喜欢的主题。我们经常重温这个话题。只有整个世界的未来。是的。

人工智能在生物学中的重要性。哇，这可是件大事。我知道。我知道。因为人们正在考虑撰写你的学期论文或赢得国际象棋比赛。但它还有一个等待探索的全新领域。所以告诉我你和你制作人今天策划了什么。好的，我们一直在努力让这些人参与进来，但他们太忙了。所以开始了。我会说的。

我由蛋白质构成。是的。你由蛋白质构成，蛋白质是由氨基酸链折叠而成的形状，这些形状组合在一起形成了我们。但生物学中存在一个基本问题，它对所有医学都有影响。这些蛋白质是如何折叠起来的？哦。为了找到解决方案，我们研究了人工智能和谷歌DeepMind开发的工具AlphaFold。

AlphaFold 2的第二个版本因解答了这个问题而获得了去年的诺贝尔化学奖。谁知道人工智能这么聪明，哈？我希望人工智能获得所有诺贝尔奖。是的，现在就把它们都颁发给它。把它们都打包起来。打包起来。现在，Isomorphic Labs与谷歌DeepMind合作开发并发布了AlphaFold 3。是的，我们已经到了第三个版本。那是去年，并将这些新的AI模型应用于药物研发。哦，太好了。好吧，仔细想想。

我们下一代的治疗方法可能是计算机生成的？哦，是的。哦，顺便说一句，尼尔，让我们介绍一下我们的嘉宾。我会的。我们请来了马克斯·贾德伯格。我发音正确吗？是的，你对了。你发音对了。让我们听你说说。让我们听你说说。我说？是的。马克斯·贾德伯格。哦，他发音完美。他模仿你。他在练习。他在练习。所以你在牛津大学学习人工智能？是的。

没错。没错。现在，我听说那是一所社区大学。牛津社区大学。完全正确。在英国牛津。是的。所以，专门研究深度学习算法。我这里有你的简短介绍，用于理解图像。不错。当搜索可以进入图像时，这是一个巨大的进步。我想，你知道，我死了，然后去了大学。

计算机天堂，从那里开始。是的，是的。我的意思是，你知道，这是10到15年前的事了，在人工智能流行之前。对，对。在那里，你知道，你谈论人工智能，它来自科幻小说，但理解图像和视频在那时是件大事。我们实际上做不到很好。我在我的电脑上搜索了9000张图像中的“望远镜”一词。是的。它找到了用中文写在……

太疯狂了。在我的一张照片上，这张照片是在我访问中国期间拍摄的，角度很刁钻。就是这样。在我的博士期间，我们使用了BBC的全部回放目录。不。我们用我的算法运行它，并创建了一个搜索引擎，这样你就可以调出

几十年前的片段，其中包含此文本或这些对象。如果你浏览BBC，这绝对是一些档案。当你这样做的时候，你会绑定……所以当人工智能查看图像时，它看到的图像与我们看到的不同。

我们甚至没有看到整个图像。我们的大脑，当我们看到图像时，我们实际上只是在凭直觉理解图像。这就是我们如何做到这一点。但人工智能实际上——就像一个整体处理。这是一个整体处理。人工智能实际上看到了图像，它所看到的是像素。没错。它实际上所做的就是，哦，这个像素，这个像素，这个像素在这种排列中，这就是这张图像。那么你是否将其与语言联系起来，这就是我们搜索的方式，还是搜索只是人工智能知道实际的图像本身？

这就像我读博时的一个重大突破，这也是深度学习的全部意义所在。你可以想象，如果你有这张充满像素的图像，你如何实际编写如何从中读取文本的代码？你如何将其与文本的语言联系起来？手工编写代码是难以想象的困难。所以，你所做的是，你放入这些所谓的“神经网络”，它们查看图像的所有像素，

你给它大量的包含文本的图像示例，并告诉神经网络文本是什么。我明白了。通过大量的训练，神经网络开始制定其内部算法，以从这些像素中提取信息，将其组合在一起，并输出实际文本，或输出对象是什么。哇。所以你目前是Isomorphic Labs的首席人工智能官。这是一个生物学场所。

没错。你的背景中有生物学吗？正式的生物学？没有。不，好的。所以他们想要你的AI。没错，没错。所以之前我在一个叫DeepMind的地方。谷歌。谷歌DeepMind，没错。我在那里待了很长时间。我非常喜欢这种名为深度学习的核心人工智能技术。这就是我迄今为止职业生涯中一直在开发的东西。在DeepMind，我们从事一些疯狂的工作，你知道，

学习下国际象棋和围棋，并在星际争霸等游戏中击败顶级专业人士。那时是关于——所有这些都是一件大事。是的，因为世界不知道什么是人工智能，所以我们试图证明这甚至是一件事。现在看来很疯狂，但在那时，这只是为了证明这实际上是一件真实的事情。但从根本上说，我喜欢这项技术。我希望看到它对我们的世界产生深远的影响。

我当时正在思考这些事情。从那里开始。是的。从那里开始终结者。总是有天真烂漫的梦想家说，这可以为世界带来如此美好的改变。它现在在我的衣橱里。你想看看吗？然后总是有邪恶的商人，就像，用我的天气机器，我总有一天会统治世界。除此之外，继续吧。好消息是，我们可以推动人工智能的一些非常好的应用。是的。

Demis Hassabis从谷歌DeepMind中分离出来创立了Isomorphic Labs，

真正思考我们如何将人工智能应用于彻底解决所有疾病。好的，所以它与它的起源故事有基因联系。没错。它在DeepMind。我现在感觉好多了。是的。好的。你高兴吗？我现在更高兴了。是的。所以作为创始团队的一员，我转而负责这个领域的AI。现在已经三年半了。这是一段疯狂的旅程，但它非常迷人。太有趣了。所以你拥有这种人工智能专业知识，AlphaFold衍生出

它的生物学应用。首先，告诉我“同构”这个词是什么意思？在生物学中是什么意思？同构是一个技术术语，你知道，它是空间的一对一映射，对吧？

我们之所以被称为Isomorphic Labs，是因为我们相信生物学非常非常复杂。在物理学领域，我们可以用数学写下物理学的方程式。数学是物理学的完美描述语言。但是你不能仅仅用数学方程式来描述生物学。对于细胞来说，它太复杂了。生物学是我们所知的……

最复杂的化学表达。有很多活动部件。你刚编造的吗？是的。这真的很好。所以我们在这里寻找生物学语言的罗塞塔石碑。没错。那么生物学的完美描述语言是什么呢？我们相信人工智能和机器学习就是那样。因此可能存在同构，即生物世界与人工智能机器学习世界之间的映射。因此得名。明白了，明白了，明白了。

好吧，告诉我们关于蛋白质折叠的事情。因为，你知道，当我们学习化学时，我们学习化学反应。我们并没有真正被教导分子的形状应该与任何事情有关。只是化学符号是什么。当你写下化学方程式……

里面没有形状。只是构成它的元素和分子。这些方程式实际上从未表示三维性质。没错。你甚至不知道它是否有手性。对吧？从那里带我们开始。

如果我们考虑蛋白质，蛋白质是生命的基本组成部分。它们存在于每个人体内。它们构成了我们拥有的所有东西，基本上。它们是由所谓的氨基酸序列组成的。每个氨基酸都是一个分子。大约有20种不同的氨基酸，你把它们放在一起形成一个长链——永远还是仅仅在生命中？

在生命中，你也可以制造非天然氨基酸。你可以制造它们，实际上有时可以将它们用于药物。你将这些氨基酸串在一起，就变成了蛋白质，但它们并不以这些链的形式存在。它们在细胞中自发折叠以创建这些3D形状。而这之所以重要，是因为

这些蛋白质，它们基本上是分子机器。它们并不仅仅自己存在。它们实际上就像创造了这些小机器部件。它们与其他蛋白质相互作用。它们与其他生物分子（如DNA和RNA）相互作用。对。这种相互作用是形状匹配。没错。没错。所以这些蛋白质……这是一个谜题。这是一个3D谜题。这是一个3D谜题。没错。这是一个3D拼图。而且它不是静态的。这比2D拼图难得多。而且这些不是静态的东西。不仅仅是……

静态的拼图碎片组合在一起，它们会改变形状。所以某些东西接触到它，就会打开蛋白质另一侧的其他东西，从而改变机器，然后继续下去。这就是我想要问你的。这种折叠的速度是多少？它是连续的吗？一旦折叠，就是这样吗？但你刚才告诉我，不，它只是不断地穿过整个过程。是的，这些确实是极其复杂的动态系统，你知道，由我们细胞内的数千、数百万、数万亿个原子组成。

在微秒及更长的时间内展开。而你所说的这种动态……那个词是什么？动态？这是一个词吗？这不是一个词吗？动态？我想我刚编造的。误。

哦，动态。不，动态。动态。谢谢。我正在纠正语法。这是第一次。这是。动态。动态。这是一种新型的恐龙。动态。不是恐龙。不是恐龙。不是恐龙。谢谢。但是你所说的细胞内的动态。

当你观察我们每个人时，由于我们每个人都如此不同，尽管存在一般的执行和蓝图，但我们最终都如此不同。这是你正在观察和映射的过程的一部分吗？我会对水母说，我们看起来都一样。真的。好吗？他们没有说，哦，你的肤色略有不同，还是你稍微高一点？是的。你描述的是不同的。

细胞水平的功能，你的工作是理解这一点，还是你的工作是找出蛋白质折叠的额外方法，也许生物学甚至还没有想到这些方法，然后可以解决我们遇到的自然宇宙尚未解决的问题？

所以，哦，这是一个好问题。你对自己很满意，不是吗？-我对自己很满意。-我今天对自己很满意。是的。这真的很有趣。我们有这些小的分子机器，这些蛋白质，我们关心它们的3D结构以及它们如何工作有两个原因。

首先，我们想要了解我们的细胞是如何工作的，因为如果出现问题，就会导致疾病，那么我们想要了解，好的，我们实际上需要去哪里开始修复它？对。或者我们如何防止它一开始就出错。没错。没错。所以这是一件事。然后当我们考虑，好的，我们如何去修复它？

当我们进行药物设计时，我们实际上是在说，我们能否创造另一种分子进入细胞并开始调节这些分子机器？这种药物分子将实际上附着在这个蛋白质上，这将导致这个蛋白质改变形状，例如，因此它不会像通常那样运作。因此我们阻止这种蛋白质发挥作用，或者使其更好地发挥作用。这些是我们药物中所做的事情。这让我想到信使RNA测试。

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我是Ali Khan Hemraj，我在Patreon上支持StarTalk。这是尼尔·德格拉斯·泰森主持的StarTalk。折叠蛋白质在折叠方式上通常遵循某种既定模式吗？你能够绘制它们，当它们错误折叠时，你就能标记出来，或者我刚刚重新发明了什么东西或说了废话？这将是很好的。

不，不，你找到了重点。那将是很棒的。所以，你知道，就像，我的意思是，令人惊奇的是，我们实际上可以预测这些蛋白质是如何折叠的。所以它们是……所以你在模拟这个过程。是的，我们正在用深度学习、神经网络来模拟它。这就是AlphaFold所做的。

及其所有版本的目标。这意味着我们实际上只需要输入氨基酸序列，之前对这种蛋白质一无所知，然后就可以得到3D结构。通常情况下，这需要人们花费数月甚至数年时间才能确定这种3D结构。那么，AlphaFold是如何知道一个大型分子想要如何折叠的呢？

它必须以某种方式知道这一点。它从几十万个例子中学到了这一点。所以化学家、生物化学家在过去的50年中，他们一直在手工计算这些蛋白质结构。他们一直在合成蛋白质，结晶它，然后用X射线照射它来观察电子散射。由此，你可以解析蛋白质结构。这是一个相当困难的过程。

但是人们一直在这样做。这是你拍摄分子形状的方法。这是你在现实中拍摄它的方法。有了这种方法，它基本上是那个级别的电子显微镜。是的，类似的。就像电子散射。是的，没错。所以人们在过去的50年中一直在这样做，并将这些结构保存起来。现在，我们已经获取了所有这些数据，并训练了一个神经网络

从输入是什么分子描述开始，尝试预测所有这些数据。令人惊奇的是，这确实非常了不起，你可以用过去50年的数据来训练它。那是几十万种蛋白质和生物分子系统。但是你可以应用它

看似适用于我们所知道的蛋白质宇宙中的一切，在蛋白质组中。-好吧，它有……-蛋白质组？-蛋白质组。-哦，我们喜欢这个词。-蛋白质组。-蛋白质组。-蛋白质组。-是的。-蛋白质组。那么AlphaFold及其第三个版本的预测准确率是多少？因为正如你已经说过的，人工智能已经存在一段时间了，而且你不是唯一的人工智能工具，但是这个特定工具的准确率是多少？是的，所以AlphaFold 2……对。

那是我们开始获得仅针对蛋白质的实验水平精度的一个巨大飞跃。这就是它获得诺贝尔化学奖的原因。所以你根据经验实验进行了平衡……基准是进行实际的实验室工作本身。所以AlphaFold 2达到了这个水平。现在AlphaFold 3从仅仅是蛋白质扩展到包含其他生物分子类型。所以……

蛋白质与其他蛋白质、蛋白质与DNA、与RNA、与所谓的“小分子”（即药物）结合。它们去邻里，开始把所有这些混合起来。

或者也许不是邻里。也许那个邻里会得到一些升级。不，那是你创造超人时。我知道，我试图平衡它。它不会是终结者。它将是超人。然后他们会像我们一样。他们会俯视我们，然后说，你知道吗，我们为什么需要你们？就是这样。所以无论如何，你能够预测这些。你是否实际使用了任何建模预测并进行了预测？

是的。哦，是的。或者告诉我们你期望这些会导致哪些新的创新药物。否则，这只是一个解谜练习。是的。这是一个很棒的乐高积木套装。我们希望客人喜欢这个。是的。就像，哦，我的上帝。这个乐高积木套装要多少钱？只有100亿美元。对不起。继续。

是的，是的。所以如果你采取某种特定疾病，我们认为我们可以通过调节某种特定蛋白质来解决这种疾病，问题是如何做到这一点。所以我们设计了一种药物分子，我们希望它以某种方式与这种蛋白质结合。哦。

所以传统上，你必须实际猜测或进入实验室，结晶每一个这样的组合，然后拍摄它们，看看它是否有效。但是现在你可以建模它，人工智能可以在一分钟内完成数千个这样的操作。这不是你所说的靶向蛋白质吗？-是的。-哇。所以如果你知道你有一个特定的靶向蛋白质，

你不会将其与药物列表进行比较，然后认为，是的，这种药物A对这种药物更有效，或者可能是药物D，或者你正在使用的字母表中的任何字母。现在我们已经成为某种侦探……

Alpha Fold 3产生了多少线索和多少答案？或者我们仍在努力……这很有趣，是的。与其试图找出药物，人工智能实际上会为你找出药物。药物研发。好吧，没错。如果让这个人说话，我们可能会听到你们两个人的声音。好的。好的。

加里，我们自己正在弄清楚整个行业。是的。是的，这正是它的发展方向。所以我们可以开始理性地设计这些药物。对。

传统上，你会服用一百万个随机分子，然后你只会将它们扔到这些蛋白质上，看看什么会粘住。这就是历史上许多药物的创造方式。你回溯得更远，你就是在泥土中筛选以寻找这些分子。这就是为什么成功率如此之低的原因吗？

针对任何问题的药物？这是其中一部分原因，因为我们不一定了解这些分子是如何工作的。但是有了像AlphaFold 3这样的东西，你可以将分子、靶向蛋白质放入系统中，放入神经网络中，你就可以得到3D结构，作为一名化学家，你可以开始理解，好的，这个小分子药物是如何调节这种蛋白质的？现在……

问题仍然是，好吧，你首先如何找到对这种蛋白质有益的小分子？你知道，据估计，那里有大约10的60次方个可能的类药物分子。那是，你知道，10后面跟着60个零。

-所以即使……-人们知道10的60次方是多少。-是的，是的，是的。-别粗鲁。即使你拥有完美的alpha fold，你也必须将其与10的60次方个分子进行比较，这在计算上是不可能的。这是不可行的。-对。-直到量子计算出现。所以我们需要的是我们所说的生成模型。

或者能够实际搜索该空间、理解整个分子空间并为你提出分子设计的代理。哦，因为10的60次方是你随机进行操作时的情况。对，对。没错。这只是把它扔到任何东西上。如果你不随机进行操作，那么你可以……但是随机是目前最先进的方法。这就是人们如何做到这一点。

我的意思是，这就是人们目前所做的事情。这就是人们目前所做的事情。哦，酷。好吧，他称之为最先进的技术。你是最先进的技术。谢谢。让我们在这里正确地使用这个词。那么，如果蛋白质在你将其映射为向右转时向左转呢？这就是即使 AlphaFold3 也存在问题的时刻吗？没错。这些是……

最终并非完美的模型，它们非常非常准确，但它们会犯一些错误，因此你目前仍然需要偶尔进入实验室，但你必须做的实验室工作要少得多，对吧？然后你，而且你经常可以找到这些模型非常非常有效工作的分子空间区域，然后我们稍后再去实验室，稍后我们结晶这些东西，我们会看到，是的，就像这是……

模型预测的完美映射。所以回到前面一点，在过去，比如上个月，制药公司，大型制药公司，会花费数百万美元，也许还不止十亿美元，数亿美元来开发一种药物。我们认为，撇开定价中可能存在的滥用行为不谈，这个事实……

第一粒药的成本为 5000 万美元，这是有一定道理的。第二粒药的成本为 10 美分，因为他们必须进行研究才能获得第一粒药的配方。如果你缩小了搜索空间，那么开发第一粒药的成本可能是巨大的。

更小。平均而言，创造一种新药的成本为 30 亿美元。哇。这是平均值。所以我说是 1 亿美元的时候太低了。你报低了。我报低了。所以这是一个巨大的机会，可以彻底改变成本、速度。商业模式。以及我们这样做的商业模式。但它是专有的吗？因为这就是你将彻底改变的地方。

所以如果我想出来，我是 A 公司，对吧，这是我的，我可以决定一切。如果你是人工智能公司，你只是这样做，好吧，这样你就可以出售它，那么它就是你的。哪一个会降低消费者的价格？我们的目标是真正重新定义你进行药物设计的方式，使其变得如此便宜，并且……

我们拥有如此丰富的潜在药物和化学物质，它确实改变了商业模式，也改变了该领域的经济状况。因此，你实际上可以彻底改变制造药物的成本。是的，这就是我们的目标。好吧，很好。我很满意。AlphaFold 的下一步，无论通过什么方式，或者可能是接下来的迭代，

是否会调查是什么原因以及是什么驱动了蛋白质的错误折叠，以便你可以领先于这种情况的发生。哇。实际上，蛋白质的错误折叠是另一回事。这就是导致某些类型疾病的原因，在这些疾病中，你会有基因突变……

你 DNA 中的突变，这将改变该蛋白质中的特定氨基酸，因此它不会像应该折叠的那样正常折叠，因此它不会像分子机器那样正常发挥作用。因此，像 AlphaFold 这样的东西可以帮助我们理解哪些突变会导致错误折叠，它们被称为错义突变。然后这些可能是潜在的药物靶点。因此，我们可以考虑可以错义……

减轻这种情况的分子。如果我理解正确的话，如果你查看 PDR，它很厚……PDR 是什么？医生的处方参考。谢谢。它很厚。所以它和一本旧式曼哈顿电话簿一样大。好吗？它非常厚，厚度超过几英寸。它充满了医生可以开出的现有药物。是真的吗？这些药物 100% 是通过化学作用与患者相互作用的……

而不是通过蛋白质折叠。所以如果是这样的话，这意味着在蛋白质错误折叠的地方，我们无法用任何类型的折叠算法来对抗它。我们只是开出化学药物让你的身体处理这种影响。

我说的对吗？我认为大多数药物都是我们服用的化学物质。化学物质不会修复折叠。它会治疗发生错误折叠的症状。我们没有改变蛋白质的突变。这可能是基因疗法之类的东西。但这些是进入并附着在这些蛋白质上的化学物质，并以某种方式减轻错误折叠之类的情况，或者它会改变界面，改变这些分子机器的工作方式。

同构实验室现在是否特别关注某种疾病，或者这是一种更广泛的范围？我们来研究蛋白质并挑选出某些东西，或者我们会真正关注某一个？我们正在创建的技术非常非常通用。我们希望能够将这种药物设计引擎应用于任何蛋白质、任何靶标、任何出现的疾病领域。

现在，这么说，你知道，作为一个公司，你实际上想专注于某个领域。我们目前专注于，你知道，很多癌症和很多免疫学。当然。两个大问题。两个大问题。实际上，这两个问题最适合你想要完成的事情。好吧，现在所有观看和收听这个节目的人都想知道我问的问题是，你进展如何？

老实说，进展非常好。我们看到这些算法实际上改变了我们进行药物设计的方式。我们能够针对一些人们甚至已经研究了十多年的靶标发现全新的化学物质。这非常非常困难，取得了惊人的进展。公司成立时间还很短，但这非常令人兴奋。你发送过任何东西去拍照了吗？

是的，我们发送了一些东西进行分子拍照。好吧。我知道你不允许谈论它。我知道。我明白了。但我们都很高兴。好吧。我们都很高兴。听着，我和你在一起。我明白了你的意思。这很酷。是的，但是如果你……我认为这项工作是基础研究，因此你发表结果，你发表图像。正如他们发表的……

DNA 分子的图像，知道它是一个双螺旋结构。那就会成为当时的公共知识。因此，拥有工具、能够访问 AlphaFold3 的人，一旦你发布了它的蓝图，任何公司都能访问它吗？在药物设计中，这些蓝图通常出现在专利中。因此，当你准备进行临床试验时，你需要为这些分子申请专利。在这些专利中，你将拥有大量关于分子、配方、它们如何工作的相关数据。这就是我之前谈到的内容。是的，是的，是的。好吧。是的。

是的。好吧。因此，免疫系统、癌症，这些是世界上疾病的主要原因。那些影响十万分之一的人的遗传疾病呢？

哇。你把它们放在一起，数量足够多，你知道，它们会填满世界上的一个体育场。但这太不常见了，以至于不会真正引起任何人的兴趣。它也不赚钱，因为你没有足够的市场来销售这种药物。我的意思是，你知道，这正是重点，查克。传统上，追求针对……

非常小的患者群体的药物可能并不那么有吸引力。但在一个获得这些药物分子变得如此便宜、如此容易的世界里，

然后这就会打开所有这些空间。就像越便宜，你就越容易证明走这条风险清单是合理的。这是我们的一颗重要的指路明灯。这就是我们这样做的原因。这太美妙了。我明白你的意思了。指路明灯。你知道，这会很棒的。他了解了环境。他没坐着。他是首席人工智能官。我很想知道公司在……

塑造你正在做的事情的相关政策方面有多活跃，因为将会有大量的立法政策与你正在做的事情联系在一起。所有专利的影响，将会有研究的影响。将会有很多事情与之相关。是的，是的。我的意思是，我们在这次谈话中一直在讨论药物设计。但是一旦你设计出药物，你就必须在临床试验中让患者服用。这是一个非常漫长的过程。

这就是我们有老鼠的原因。但即使是这些老鼠模型，它们实际上也不是很具有预测性。你在老鼠身上进行所有这些研究，然后它并没有转化为人类的成功。你必须沿着进化阶梯向上，然后到达人类阶段。是的，没错。所以你可以想象……

一个我们可以设计大量新药的世界，我们必须改变我们进行临床试验的方式，你知道，我们如何才能及时地将这些药物提供给真正需要它们的患者。所以我认为还有很多事情要做，并且需要重新思考。AlphaFold 和我认为整个医学科学的最终目标是……

能够为你个人定制药物，而不是我们发现自己拥有所有副作用的更广泛的药物。那么你是否能够设计一种对我有零副作用且对我有效的药物或药物？这是目标，对吧？这就是我们的目标。

想象一下，我们可以对你的特定癌症突变进行测序，然后根据这些突变，你的个体突变为你生成特异性药物，甚至这些药物即将被 3D 打印出来。

好吧。是的，这是，我的意思是，我们现在正处于免疫疗法癌症治疗的早期阶段。但是有多少尚未治愈的疾病适合涉及蛋白质折叠的解决方案？有多少只是老式的化学疗法？

蛋白质构成了我们几乎所有分子机器。因此，有一类疾病是由于错误折叠引起的，但还有许多其他疾病是由于例如蛋白质表达不当或细胞在某种组织类型中出现错误引起的。如果我感染了细菌，我会给自己服用抗菌化学物质，然后就完成了。

我需要你吗？但是这些化学物质正在与细菌中的蛋白质相互作用。好吧。因此，蛋白质是基本的机器，化学物质（即药物）正在调节这些蛋白质，无论是在我们的细胞中还是在细菌中。好吧。所以你基本上谈论的所有事情都发生在细胞水平上。如果你描述的事情发生在细胞内部，蛋白质在做它们的事情，它们的 3D 拼图游戏，

并且你有一个解决方案，一种补救措施，你必须将你的补救措施送入细胞内以与这种折叠相互作用。输送系统。除了像特洛伊木马病毒之类的东西，你该怎么做呢？因为病毒可以按需进入那里。是的，如果你考虑一下你作为药丸服用的药物……

药物设计非常困难，因为它不仅仅是针对这些蛋白质。我们必须将它们送到正确的地方。我们可能想要一种你服用的药丸。所以你服用这种药丸。它必须被身体吸收。所以它必须是可溶的。它必须穿过肠壁。它必须通过血流到达你关心的特定组织类型、细胞类型。

然后它必须穿过细胞膜才能真正靶向可能位于细胞内的靶标。因此，你需要在一个分子中拥有所有这些特性。因此，实际上设计这些分子不仅要击中蛋白质，还要使其可溶，能够穿透细胞。有很多不同的因素。然后你不想让这个分子有毒。

所以你希望它击中感兴趣的靶标，但不要击中其他任何东西。对。所以我可以看出分子是如何穿过细胞壁的。是的。一个简单的分子，但一个完整的蛋白质，红细胞蛋白质，它如何穿过细胞壁？没错。有不同类型的药物。有些是我们所说的“小分子”，你可以作为药丸服用。其他的是由蛋白质制成的。它们通常是你注射的东西。

直接注射进去。其中一些可能是可渗透细胞的。会有像肽这样的东西，但通常这些基于蛋白质的药物，例如抗体，是注射的，但它们不会进入细胞。它们只是与细胞表面的蛋白质相互作用。因此你不需要这种渗透性。所以这实际上取决于你的目标是什么以及你希望人们如何服用这种药物？有时药丸是最好的，但实际上有时注射是最好的。提醒我肽是什么。

肽是一种非常小的蛋白质。所以你拥有成熟的蛋白质，它们是这些大型分子机器，然后你拥有由……

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所以回到查克提到的一个问题。你能回家闻起来像化学物质吗？

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或任何其他神或存在？感谢你的提问。欢迎。我希望得到一个非常真实的答案，请。你可以去 AlphaFo 服务器尝试一下。好的。好吧。邀请。嘿，听着，我完全赞成。所以我们在之前的节目中与生物医学工程人员进行了交谈，如果我们要进行星际旅行和深空旅行，我们可能需要不同的技术……

升级才能做到这一点。我们能否使用 AlphaFold 或类似的人工智能来升级自己以进行这种深空旅行？或者升级自己以做任何事情。是的，我的意思是，这是一个科幻小说，你知道。是的，现在我们已经超越了……

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