寻找新药是一项繁琐的工作。这家AI初创公司正在跳过实验室工作
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Potential Sciences是一家由英国政府SovAI基金支持的初创企业，旨在利用基于模拟生化数据训练的AI模型来加速药物发现，而非依赖传统的实验室实验。该公司计划根据物理原理生成大规模合成数据集，以预测分子与人体生物学的相互作用，从而更快地识别有潜力的药物候选者。这种方法旨在绕过昂贵且耗时的实体实验过程，使开发罕见病治疗药物在经济上更具可行性。尽管行业专家承认其在变革药物研发方面的潜力，但他们也指出，当前的蛋白质工程能力相较于历史基准仍较为初级。尽管获得了大量投资并能够使用国家超级计算资源，Potential Sciences在拥挤的AI药物发现市场中面临着激烈的竞争。此外，该初创企业还必须应对收入生成、数据可用性以及其技术被滥用带来双重用途风险等挑战。最终，虽然AI可能加快初步候选药物的识别速度，但安全性和有效性测试的最终阶段仍将需要大量的时间和资源。
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