人工智能在开发新药以及识别现有药物的新应用方面发挥着越来越重要的作用。例如，人工智能可以用于更快地找到新分子，并通过筛选最有可能对治疗产生反应的患者，来改善临床试验。

大型药企正在探索利用人工智能赋能药物开发，力求通过ＡＩ技术快速寻找临床试验患者，或减少测试药物所需的人员数量，从而既能加快药物开发，又能节省数百万美元的成本。尽管目前ＦＤＡ还没有批准ＡＩ发现的药物，但对生成式ＡＩ的兴趣可能会在未来几年改变制药行业的游戏规则。

法国制药公司赛诺菲（Ｓａｎｏｆｉ）５月２１日宣布，与ＣｈａｔＧＰＴ创始公司ＯｐｅｎＡＩ以及美国生物技术公司Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｂｉｏ建立合作伙伴关系，以加快人工智能在药物开发中的应用。近年来，赛诺菲在人工智能方面已经与Ｏｗｋｉｎ、Ｅｘｓｃｉｅｎｔｉａ、Ｉｎｓｉｌｉｃｏ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ、Ａｍｕｎｉｘ　Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌｓ、Ａｔｏｍｗｉｓｅ和Ａｑｅｍｉａ等生物技术公司进行了合作。

关于最新公布的合作，赛诺菲在声明中表示：“三个团队将汇集数据、软件和调优模型，在整个药物开发生命周期中开发定制的、专用的解决方案。赛诺菲将利用这一合作伙伴关系，提供专有数据访问权限，以开发ＡＩ模型，继续向成为首家由人工智能大规模驱动的生物制药公司迈进。”

根据合作协议，赛诺菲将提供专有数据来开发ＡＩ模型，ＯｐｅｎＡＩ将提供先进的ＡＩ能力和专业知识，Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｂｉｏ将提供其工程资源和技术驱动的开发平台。目标是创建定制的ＡＩ代理（自动化的ＡＩ支持程序）和模型，以满足制药行业需求。

赛诺菲首席执行官Ｐａｕｌ　Ｈｕｄｓｏｎ在　ＬｉｎｋｅｄＩｎ　上发表文章指出，该联盟将“利用我们三家公司各自的优势，开发新一代定制化的人工智能解决方案，旨在提高生产率并加速药物开发生命周期”。Ｈｕｄｓｏｎ特别提到，人工智能“已经成为赛诺菲许多科学家的日常现实”。新的合作伙伴关系旨在　＂通过为整个药物开发建立新的基础，从而更进一步＂。

与此同时，Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｂｉｏ首席执行官Ｂｅｎｊａｍｉｎｅ　Ｌｉｕ也向媒体表示，通过整合三家公司的资源，“能够重新构想制药行业的药物开发”。ＯｐｅｎＡＩ　首席运营官　Ｂｒａｄ　Ｌｉｇｈｔｃａｐ　也谈及了人工智能在加速药物开发方面的巨大潜力，他对与赛诺菲和　Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｂｉｏ的合作表示兴奋，希望“通过将新药推向市场来帮助患者及其家庭”。

赛诺菲、Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｂｉｏ　和　ＯｐｅｎＡＩ　都认为，这一合作将改变制药行业的游戏规则。通过将各自在数据、人工智能技术和药物开发方面的专长相结合，他们的目标是彻底改变新药的发现和上市方式。

日前，生命科学领域还出现了许多开源和专有的生成式ＡＩ工具，例如：

• ＢｉｏＭｉｓｔｒａｌ：一个开源的大型语言模型集合，以来自　ＰｕｂＭｅｄ　Ｃｅｎｔｒａｌ　的生物医学数据为基础进行训练，其中包括几个　７Ｂ　参数模型，在医学问题解答和多语言能力方面表现出色。一篇预印本介绍ＢｉｏＭｉｓｔｒａｌ　７Ｂ是“一个专门为生物医学领域量身定制的ＬＬＭ”。

• ＳｃｉＢｉｔｅ　Ｃｈａｔ：爱思唯尔子公司ＳｃｉＢｉｔｅ推出了ＳｃｉＢｉｔｅ　Ｃｈａｔ，这是一款为生命科学研究人员提供的基于生成式ＡＩ的搜索工具。通过结合语义搜索、生成式ＡＩ（包括支持ＯｐｅｎＡＩ的ＧＰＴ－４模型）以及结构化数据本体和精选词汇表，旨在简化生物医学研究，同时将不准确输出的风险降至最低。爱思唯尔ＳｃｉＢｉｔｅ的本体管理负责人Ｊａｎｅ　Ｌｏｍａｘ博士在最近的一次采访中表示：“我们将ＬＬＭ、生成式ＡＩ与我们的结构化数据相结合，你既能提出自然语言问题，又能在幕后使用结构化数据进行解释。因此，你可以获得两全其美的效果。”

• Ｎａｃｈ０：Ｉｎｓｉｌｉｃｏ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ公司和英伟达还共同开发了一种新型大型语言模型（ＬＬＭ）转换器——ｎａｃｈ０，它在生物医学和化学任务之间架起了一座桥梁。Ｎａｃｈ０在不同的数据集上进行训练，包括ＰｕｂＭｅｄ摘要、描述和分子结构等，使其能够执行自然语言处理、化学相关任务和跨领域任务。基于英伟达ＢｉｏＮｅＭｏ　生成式ＡＩ平台，Ｎａｃｈ０　在分子任务方面的表现优于其他　ＬＬＭ，并显著超越了　ＣｈａｔＧＰＴ。案例研究表明，Ｎａｃｈ０　能够生成具有潜在治疗活性的分子，并为药物化学家验证有前景的方案。

  早些时候，Ｉｎｓｉｌｉｃｏ还推出了　Ｐｒｅｃｉｏｕｓ３ＧＰＴ，这是一种高度多模态、多组学和多物种的转换器模型，专为老龄化研究、药物发现、慢性病研究和生物标志物的开发而研发。

• ＡｌｐｈａＦｏｌｄ　３：Ｉｓｏｍｏｒｐｈｉｃ　Ｌａｂｓ　和　ＤｅｅｐＭｉｎｄ　在本月初推出的　ＡｌｐｈａＦｏｌｄ　３也备受关注。该模型可以精确地模拟生物分子复合物的结构，包括蛋白质、核酸、ＤＮＡ、ＲＮＡ、小分子、离子和修饰残基，采用新颖的扩散架构，可以预测原始原子坐标。

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