Insilico Medicine是一家利用人工智能生产潜在药物的初创公司，其首席执行官Alex Zhavoronkov近期进行了一个挑战——Insilico的AI能否快速识别出一种蛋白质分子，之后，他们的团队会对这些分子进行测试，并尝试将一些具有“药物特性”的分子进行合成。

为什么会有这个挑战？因为据估计，现在将一种新药推向市场需要26亿美元，而且药物的输送速度越来越慢，成本也越来越高，人工智能有望通过减少药物开始临床试验前的时间和劳动来减少这一数字，最初之所以会有这个想法，是因为有人觉得：既然同样的技术可以生成逼真的深度赝品，造就熟练的围棋大师，那么，或许也能够破译药物设计的复杂规则，从分子的结构上做出改变。

去年12月，Alphabet的DeepMind首次推出AlphaFold，轻而易举地击败了制药行业长期以来的竞争对手，证明了这种预测蛋白质折叠的算法，是识别潜在疾病目标的重要一步。但尽管如此，一些专家仍然怀疑AI是否能够创造出既有效又真正实用的分子，固有的思维模式像孙悟空的紧箍咒一样，死死勒着那些专家的脑袋瓜！

本周一，《自然生物技术》(Nature Biotechnology)上发表了Alex Zhavoronkov的挑战结果，该团队与多伦多大学的合作者花了21天的时间，设计了3万多个针对纤维化蛋白的分子。他们在实验室合成了6个，其中4个在初步测试中显示出了潜在的希望，其中最有希望的一种在小鼠身上进行了测试，最终，研究小组发现，AI生成的分子不仅对小白鼠的蛋白有效，产生了有益的结果，并且更为重要的是，那些分子还显示出了“类药物”的性质！

在生物学界极富盛名的哈佛大学生物学家MohammedAlquraishi没有参与这项研究，但他却表示，AI专家做这种真正的生物学研究探索是非常有价值的。旧金山加利福尼亚大学的化学生物学教授Adam Renslo也没有参与这项研究，但他却用一句话表达了自己的认可：

“把AI训练成药物化学家，那真的是太酷了！”

但与此同时，Renslo也表示，虽然AI生产的分子很新颖，甚至可以被称为创意设计，但出于科学的严谨性，目前还是把Insilico Medicine的研究成果视为概念证明更为妥当一些，他本人认可AI的潜力，但就现实而言， “它”还并没有成长到药物化学家的程度。

AI的探索脚步从未停止，技术与现实的制约，终会在未来的某一天被打破。到那时，AI，或许真的能成为克苏鲁风格游戏、或是西方魔幻小说里的神奇炼金造物，把人们的美好设想，变成现实。