寻找新药耗时费力。这家AI初创公司正跳过实验室工作

英国新成立的人工智能初创公司Potential Sciences旨在通过模拟原子、分子及蛋白质相互作用来加速药物研发。该公司于11月5日启动，已获英国政府AI风投基金SovAI及Twin Path Ventures等投资，金额达数千万美元。其核心策略是利用物理原理生成大规模合成化学数据集，以此训练AI模型，从而快速筛选出针对特定疾病的高潜力药物，大幅减少对昂贵且耗时的传统实验室实验的依赖。

公司创始人Hatem Helal表示，目标是让无效分子在临床前迅速“失败”，从而更高效地探索宇宙中可能的分子组合空间。目前多数AI制药实验室依赖单一的公开3D结构数据库，数据量相对有限。Potential Sciences试图构建更大的仿真数据集以突破这一瓶颈。学术界对此持谨慎乐观态度，认为若能准确计算分子间相互作用，将彻底改变药物开发进程，但目前该技术仍面临巨大挑战。

尽管获得资金与超算资源支持，Potential Sciences仍将面临激烈竞争。专家提醒，即便AI能加速发现候选药物，后续的安全性与有效性测试仍需漫长过程，这并非当前瓶颈。此外，公司尚未确定商业模式或是否开源模型，同时也意识到技术可能被滥用于开发危险化学品。Helan强调，解决这一根本性高影响问题具有极高价值，但前路依然充满不确定性。