文章转载于新智元
谷歌旗下的同样由 DeepMind CEO Demis Hassabis 担当 CEO 的 Isomorphic Labs 宣布了被 Nature 称为「AlphaFold 4」的新一代 AI 药物设计引擎 IsoDDE。。。。 。。。。
它周全碾压前代，，，，，却选择完全闭源。。。。 。。。。
AI 造福�？？ ？？？ ？蒲У幕平鹗贝�，，，，可能正在关上大门。。。。 。。。。
2024 年，，，，，Demis Hassabis 由于 AlphaFold 站上诺贝尔领奖台。。。。 。。。。
这个能展望卵白质三维结构的 AI 模子，，，，，被 190 多个国家凌驾 300 万研究者使用，，，，，堪称 AI 惠及全人类的标杆案例。。。。 。。。。
诺贝尔委员会夸奖的，，，，，与其说是一个算法，，，，，不如说是一种精神——把最强盛的科学工具免费交到每一个研究者手中。。。。 。。。。
16 个月后，，，，，AlphaFold 的继续者亮相了。。。。 。。。。
2 月 10 日，，，，，Hassabis 开办的 AI 制药公司 Isomorphic Labs 宣布了 27 页手艺报告，，，，，展示一套名为 IsoDDE 的药物设计引擎，，，，，性能周全碾压 AlphaFold 3，，，，，被哥伦比亚大学盘算生物学家 Mohammed AlQuraishi 评价为「AlphaFold 4 级别的重大前进」。。。。 。。。。
https://storage.googleapis.com/isomorphiclabs-website-public-artifacts/isodde_technical_report.pdf
但这一次，，，，，代码不会果真，，，，，论文不会揭晓，，，，，要领不会共享。。。。 。。。。
Isomorphic Labs 总裁 Max Jaderberg 对 Nature 说得很直白：我们不妄想果真「秘方」。。。。 。。。。
AlphaFold 的开源传奇，，，，，很可能到第三代就是终点了。。。。 。。。。
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能力确实强得吓人
先说 IsoDDE 做到了什么，，，，，这有助于明确后面的争议为什么这么大。。。。 。。。。
打一个不太严谨的例如：若是把卵白质想象成一把锁，，，，，药物分子就是钥匙。。。。 。。。。
AlphaFold 做的事情，，，，，是帮你看清这把锁长什么样。。。。 。。。。
但光看到锁还远远不敷——你得知道钥匙插进去能不可转动，，，，，转得紧不紧，，，，，甚至你得发明锁上尚有没有别的你基础没注重到的钥匙孔。。。。 。。。。
IsoDDE 要回覆的就是这些更难的问题。。。。 。。。。
它是一个统一引擎，，，，，把结构展望、团结强度盘算、隐藏团结位点发明等能力整合在一起。。。。 。。。。
数字很能直观说明问题。。。。 。。。。
在一项专门磨练 AI 能否处置惩罚「从没见过的」新卵白结构的测试中（Runs N' Poses 基准），，，，，当测试样本跟训练数据的相似度低到 0-20% 时（这是最难的情形），，，，，IsoDDE 的乐成率是 AlphaFold 3（AF3）的两倍多。。。。 。。。。
60 个最难案例里，，，，，有 17 个案例是 AlphaFold 3 彻底失败而 IsoDDE 做对了。。。。 。。。。
AlphaFold 3 在此示例中失败，，，，，IsoDDE 准确
在展望抗体怎样识别靶标这件事上，，，，，IsoDDE 的高精度展望乐成率是 AlphaFold 3 的 2.3 倍，，，，，是另一个主流开源模子 Boltz-2 的近 20 倍。。。。 。。。。
最令偕行惊讶的是团结亲和力展望——也就是判断药物分子和靶点团结得有多紧。。。。 。。。。
这个使命古板上依赖一种叫 FEP 的物理模拟要领，，，，，盘算本钱极高，，，，，需要实验室提供晶体结构作为起点。。。。 。。。。
IsoDDE 在多个果真测试中不但周全凌驾所有 AI 要领，，，，，甚至凌驾了 FEP，，，，，并且它基础不需要任何实验数据做起点。。。。 。。。。
手艺报告里尚有一个特殊漂亮的案例。。。。 。。。。
有一个叫 cereblon 的卵白，，，，，科学家们花了 15 年，，，，，一直以为它只有一个药物团结位点。。。。 。。。。
直到今年年头，，，，，一篇新论文才通过实验发明了第二个隐藏的团结位点。。。。 。。。。
而 IsoDDE 仅仅输入这个卵白的氨基酸序列，，，，，就把两个位点所有找了出来——包括谁人藏了 15 年的。。。。 。。。。
实验室要做同样的事，，，，，需要腾贵的晶体浸泡实验和大宗时间。。。。 。。。。
IsoDDE 只要几秒钟。。。。 。。。。
AlQuraishi 说，，，，，他最震撼的是 IsoDDE 在完全生疏的分子系统上展现出的泛化能力，，，，，「这说明他们一定做了很是新颖的工具」。。。。 。。。。
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闭源：故事真正令人担心的部分
若是 IsoDDE 是一个通俗的商业软件，，，，，闭源天经地义，，，，，没什么好说的。。。。 。。。。
问题在于，，，，，它的前身 AlphaFold 代表着一种截然差别的价值观。。。。 。。。。
AlphaFold 2 在 2021 年开源，，，，，配套论文揭晓在 Nature 上，，，，，展望效果免费向全球开放。。。。 。。。。
这件事的意义远超手艺自己——它证实晰一种可能性：由科技巨头资助的前沿 AI 研究，，，，，可以真正成为全人类的公共品。。。。 。。。。
凌驾 300 万科学家用它做了自己的研究，，，，，无数项目因此加速，，，，，生物学的整条河流被它改变了流向。。。。 。。。。
2024 年的 AlphaFold 3 同样揭晓了论文，，，，，虽然代码开源的速率引发过争议，，，，，但最终也面向学术界开放。。。。 。。。。
IsoDDE 突破了这个古板。。。。 。。。。
27 页手艺报告里险些没有模子架构和训练要领的任何细节。。。。 。。。。
Nature 的报道副问题直截了当：科学家们「只能推测怎样实现类似的效果」。。。。 。。。。
Jaderberg 对 Nature 说的话耐人寻味。。。。 。。。。他说希望这份报告能「激励」其他团队。。。。 。。。。
但 AlQuraishi 的反应生怕更能代表学术界的真实感受：「问题在于，，，，，我们对细节一无所知。。。。 。。。。」
有人以为 Isomorphic Labs 作为商业公司�；；；；；ぷ约旱慕沟闶忠胀ㄇ榇锢�。。。。 。。。。这虽然没错。。。。 。。。。
但值得追问的是：当 AI 在科学领域的能力越来越强、越来越集中在少数公司手里时，，，，，这些能力的开放水平，，，，，谁来决议？？？ ？？？ ？
Isomorphic Labs 已经拿到 6 亿美元融资，，，，，跟礼来和诺华签了潜在价值近 30 亿美元的相助协议，，，，，内部运行着 17 条药物管线。。。。 。。。。
Hassabis 今年 1 月在达沃斯说，，，，，首批 AI 设计药物预计 2026 年底进入临床试验。。。。 。。。。
这家公司正在从一个科研机构酿成一台商业机械。。。。 。。。。
武田制药的盘算结构生物学家 Diego del Alamo 指出了另一个玄妙之处：Isomorphic Labs 此前投入大宗精神与药企相助，，，，，可能获得了大宗私有实验数据。。。。 。。。。
这些特殊数据对 IsoDDE 性能的孝顺有多大，，，，，外界无从知晓。。。。 。。。。
若是焦点优势来自数据壁垒而非算法立异，，，，，那所谓的「激励」就更像是一种姿态。。。。 。。。。
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开源阵营并没有认输
闭源引发焦虑，，，，，但也引燃了竞争。。。。 。。。。
Boltz-2 的团结开发者、非营利公司 Boltz 的首创人 Gabriele Corso 态度很明确：他不以为私有数据是要害因素，，，，，由于果真数据中仍然有大宗刷新空间。。。。 。。。。
IsoDDE 设定了一个新的性能基线，，，，，「需要追赶，，，，，也完全可以逾越」。。。。 。。。。
另一家公司 Deep Origin 更为高调，，，，，直接在 IsoDDE 宣布越日发声明说，，，，，自家的 DODock 引擎在 2025 年 8 月就已经在统一基准测试上抵达了可比的性能水平——用的是完全差别的手艺蹊径。。。。 。。。。
https://www.globenewswire.com/news-release/2026/02/11/3236623/0/en/Deep-Origin-Congratulates-Isomorphic-Labs-on-Catching-Up.html
开源社区已往两年也没闲着。。。。 。。。。
AlphaFold 3 宣布后，，，，，多个团队已经做出了靠近甚至部分逾越它的开源模子，，，，，包括 Boltz-1/2、Chai-1、Protenix 等。。。。 。。。。
AI 制药领域正在重演大语言模子领域的剧本：一家公司亮出惊艳的闭源效果，，，，，整个开源社区迅速跟进，，，，，差别从代际缩小到可以追赶的距离。。。。 。。。。
但这里有一个要害区别。。。。 。。。。
语言模子的训练数据：互联网文本，，，，，是近乎无限的公共资源。。。。 。。。。
而 AI 制药的训练数据，，，，，特殊是高质量的卵白质-药物实验数据，，，，，其中相当一部分掌握在药企手中。。。。 。。。。
若是闭源模子的护城河建设在私有数据上，，，，，开源追赶的难度就大得多。。。。 。。。。
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关上的门
这件事的影响可能凌驾药物研发领域自己。。。。 。。。。
已往几年，，，，，「AI 开源推动科学前进」是一个被普遍接受的叙事。。。。 。。。。
AlphaFold 是这个叙事最有力的证据。。。。 。。。。
每当有人质疑科技巨头的AI研究究竟惠及了谁，，，，，AlphaFold 都是最好的回覆——看，，，，，全天下 300 万科学家都在免用度它。。。。 。。。。
现在，，，，，当 AlphaFold 的直系子女选择闭源，，，，，这个叙事被撕开了一道口子。。。。 。。。。
它体现了一种可能的未来走向：
AI 在基础科学领域最强盛的工具，，，，，逐渐从公共品酿成商业资产；；；；；
突破性的效果以手艺报告而非偕行评审论文的形式宣布；；；；；
学术界能看到效果，，，，，但永远看不到要领。。。。 。。。。
Hassabis 一经说过，，，，，AI 应用于科学，，，，，是比语言模子更富厚的事业。。。。 。。。。这话没错。。。。 。。。。
但富厚的条件是开放。。。。 。。。。
当最强的科学 AI 只搪塞费客户洞开，，，，，科学配合体里的绝大大都人就只能在围栏外面看着。。。。 。。。。
AlphaFold 的诺贝尔奖章上刻着的，，，，，是把知识给予所有人的理想。。。。 。。。。
IsoDDE 的手艺报告里写着的，，，，，是一个更强盛的未来。。。。 。。。。
两者之间的距离，，，，，就是这个时代正在做出的选择。。。。 。。。。
参考资料：
https://www.nature.com/articles/d41586-026-00365-7
https://www.isomorphiclabs.com/articles/the-isomorphic-labs-drug-design-engine-unlocks-a-new-frontier
https://storage.googleapis.com/isomorphiclabs-website-public-artifacts/isodde_technical_report.pdf
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