2024年诺贝尔化学奖颁给了“AI蛋白质结构预测和设计”，证明了计算蛋白质的惊人潜力。

三位诺奖得主大卫·贝克（David Baker）、戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）、和约翰·M·詹伯（John M. Jumper）被授予这项荣誉。

而这些诺奖得主的背后，是根据这些技术创办的一批野心勃勃的公司，包括Isomorphic Lab和Xaira Therapeutics。

Isomorphic Labs由诺奖得主Demis Hassabis创办并担任首席执行官，称得上嫡亲的“诺奖级”公司。

金融时报称，2023 年Isomorphic Labs的亏损将扩大至6000 万英镑。而2022年的亏损额为1700万英镑，仅一年时间亏损扩大了3.5倍。

巨大的亏损让Isomorphic Labs不得不寻求外部融资，今年8月公司已经筹集了1.8亿英镑。

而此前Xaira Therapeutics的天使轮融资就达到了10亿美元，投资人还称资金“没有上限”。

诺奖得主创办的公司，烧钱速度也是诺奖级的。

烧钱太快，谷歌也撑不住了

从2014年DeepMind被谷歌收购，就注定AlphaFold不能完全算作科学研究的产物，总有商业变现的一天。

2021年年底，Isomorphic Labs正式从DeepMind拆分出来，是谷歌母公司Alphabet 的全资子公司，总部位于伦敦。

Isomorphic Labs的目标是通过将DeepMind的技术商业化，加速药物研发。

公司最初的成员均来自DeepMind，之后两个组织保持着紧密的业务关联和合作。

最开始Isomorphic Labs由谷歌母公司Alphabet提供资金，2022年亏损额就达到了1700万英镑。

随着公司2023年扩大经营，员工人数从43人增加到71人， Isomorphic 的亏损也进一步扩大，2022年亏损为1700万英镑，2023年就剧增至6000万英镑。

其中研发成本也从1200 万英镑增至4900万英镑，员工成本从 660 万英镑增加到2000万英镑。

显然，以当前的速度烧钱下去，财大气粗的谷歌也吃不消了。据悉，Isomorphic在8月通过向控股公司发行股票筹集了1.82 亿英镑。

今年，随着 Isomorphic 的研究和对外合作加强，估计运营资金依旧会成倍增长。

今年5月，Isomorphic Labs联合DeepMind发布AlphaFold3，正式推动AI蛋白质模型跨入现代制药工业的门槛。

AlphaFold3是一种革命性模型，用于预测蛋白质、DNA、RNA、小分子等的几乎所有生物分子结构和相互作用。

AlphaFold3极大地弥补了第二代模型的缺陷，此前AlphaFold2就被批评只能预测单个蛋白质结构。

图：AlphaFold对普通感冒病毒Spike蛋白（蓝色）的和抗体（绿色）与单糖的相互作用时候的结构预测

因为大多数药物的作用原理是与目标蛋白质结合，因此预测药物研发中分子如何相互作用则更具备实用性。

如今， Isomorphic Labs 早已使用AlphaFold3实现药物研发，并且和制药公司合作，尝试开发新的疾病治疗方法。

今年年初，Isomorphic Labs宣布与礼来和诺华达成了两项共计 30 亿美元的药物发现协议。

首次对外合作就拿下了两家跨国药企，Isomorphic Labs无疑证明了自己在制药领域的潜力。

与礼来公司的合作，lsomorphic Labs 将获得4500 万美元的首付款，并有可能获得 17 亿美元的基于里程碑的付款。此次合作涉及针对多种疾病相关蛋白和途径的治疗方法的发现。

与诺华的合作伙伴关系，诺华将支付3750万美元的预付款，总里程碑金额高达12亿美元。诺华合作的重点是发现针对三个未公开靶点的小分子疗法。

两笔合作预付款累计8250万美元，对Isomorphic Labs的现金流而言是一个巨大的补充。

AI制药的极与极

AlphaFold早就赫赫有名，如今又有诺贝尔奖技术光环，Isomorphic Labs在资本市场肯定不缺资金。

但不断扩大的亏损证明了，即使是获得诺贝尔奖，AI+药物研发业务需要巨额投资，该技术背后的预测模型需要大量计算能力。

而这不得不提到另一位2024诺贝尔化学奖得主David Baker创办的公司——Xaira Therapeutics。

今年4月，这家由多家知名投资机构和科学家支持的AI制药公司宣布成立，旨在用人工智能赋能药物发现，投资人承诺将投入超过 10 亿美元的资金。

这既是AI制药*一笔融资，也是今年以来生物医药领域*一笔投资。甚至投资人称，10亿美元资金只是一个“起始数字”，未来有可能投入更多资金。

公司创始背景堪称*：技术来自华盛顿大学蛋白质设计研究所David Baker实验室，并将RFDiffusion、 ProteinMPNN 等重磅AI+蛋白质设计模型背后的作者收入囊中。

工业界方面，前斯坦福校长、前基因泰克首席科学官Marc Tessier-Lavigne出任首席执行官，曾领导基因泰克大分子药物发现的Don Kirkpatrick出任副总裁。

左：Marc Tessier-Lavigne；右：David Baker

Isomorphic 和 Xaira 这样的超级初创拉高了AI制药领域的融资上限，但不是所有公司和团队都能获得支持。

例如科技巨头meta就无情地裁掉了其AI蛋白质研究团队，从基础研究转向能够产生收入的AI项目。

好在被裁后团队顺势创办了一家AI+蛋白质初创公司——Evolutionary Scale，目前已经获得高达1.42亿美元种子轮资金支持。

但创始人也承认公司本身就是个巨大的赌注，称生成式AI模型可能需要十年才能帮助设计创新药物。

可以预见的是，诺贝尔奖将会对行业产生广泛的影响，不仅是企业投资加大，各国科研经费支出提高，还有全行业对于AI解决方案的信心。

正如辉瑞、礼来这样的跨国药企纷纷设立首席AI官，帮助企业更好地采用数据科学和AI。

总之，“诺贝尔奖”时刻仅是个开始：AI证明了在生命科学领域的巨大潜力，但转化成行业价值和商业上的回报还有一段距离。