Google推出了新的藥物發現AI模型

在週二於紐約舉行的一場健康主題活動中,Google 揭露了其最新項目 TxGemma,這是一組旨在革新藥物發現的「開放」AI 模型。這些模型將於本月稍後透過 Google 的 Health AI Developer Foundations 計劃發布,設計用於處理標準文本以及化學物質、分子和蛋白質等各種治療實體的複雜結構。
Google 的首席健康官 Karen DeSalvo 在與 TechCrunch 分享的部落格文章中強調了 TxGemma 的潛在影響。她指出:「從概念到獲批使用的治療藥物開發是一個漫長且昂貴的過程,因此我們正與更廣泛的研究社群合作,尋找新的方法來提高這一開發的效率。」研究人員可利用 TxGemma 預測潛在新療法的重要屬性,例如其安全性和有效性。
然而,Google 尚未澄清這些模型的授權是否允許商業使用、客製化或微調。TechCrunch 已聯繫以獲取更多細節,若 Google 回應,將更新報導。
AI 改變藥物發現的承諾並非新鮮事。許多公司,包括 Google 自己的衍生公司 Isomorphic Labs,都宣稱 AI 有潛力加速研究的初始階段。儘管取得了一些成功,AI 在實驗室中尚未提供完整的解決方案。近年來,像 Exscientia 和 BenevolentAI 這樣的公司在高調的臨床試驗中屢遭失敗,而領先的 AI 系統如 Google DeepMind 的 AlphaFold 3 的準確性也可能不一致。
儘管存在這些挑戰,大型製藥公司和投資者對 AI 在藥物發現中的未來仍保持樂觀。Isomorphic Labs 與 Eli Lilly 和 Novartis 的合作預計將於今年開始測試其 AI 設計的藥物。該領域充滿活力,超過 460 家專注於藥物發現的 AI 初創公司,投資者迄今已為該領域承諾約 600 億美元的資金。
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評論 (32)
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JoseLewis
2025-08-20 23:01:16
This is wild! Google's AI diving into drug discovery with TxGemma sounds like sci-fi coming to life. Can't wait to see how it shakes up the pharma world! 😎
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TimothyHernández
2025-08-05 15:00:59
Super cool to see Google diving into drug discovery with TxGemma! 😮 Wonder how fast these AI models can churn out new meds compared to old-school lab work?
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CharlesWhite
2025-04-23 18:00:59
El TxGemma de Google es una herramienta revolucionaria para el descubrimiento de fármacos. ¡Es increíble que pueda procesar datos estructurados y no estructurados! La única desventaja es el tiempo de espera para el lanzamiento completo. ¡No puedo esperar para ver qué avances trae! 🚀
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WillieHernández
2025-04-21 18:20:02
GoogleのTxGemmaは薬の発見に革命をもたらすツールですね!構造化データと非構造化データの両方を処理できるなんて素晴らしい。ただ、完全リリースまでの待ち時間が少し長いかな。どんなブレークスルーが生まれるのか楽しみです!🚀
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BillyGreen
2025-04-20 07:08:08
Google's new AI models for drug discovery sound promising, but I'm skeptical about how 'open' they really are. Still, if they can speed up drug development, that's a big win. Let's see how it pans out! 🤔
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CharlesRoberts
2025-04-18 19:51:27
O TxGemma do Google é uma ferramenta revolucionária para a descoberta de drogas! É incrível como pode processar dados estruturados e não estruturados. A única desvantagem é o tempo de espera para o lançamento completo. Mal posso esperar para ver quais avanços ele vai trazer! 🚀
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在週二於紐約舉行的一場健康主題活動中,Google 揭露了其最新項目 TxGemma,這是一組旨在革新藥物發現的「開放」AI 模型。這些模型將於本月稍後透過 Google 的 Health AI Developer Foundations 計劃發布,設計用於處理標準文本以及化學物質、分子和蛋白質等各種治療實體的複雜結構。
Google 的首席健康官 Karen DeSalvo 在與 TechCrunch 分享的部落格文章中強調了 TxGemma 的潛在影響。她指出:「從概念到獲批使用的治療藥物開發是一個漫長且昂貴的過程,因此我們正與更廣泛的研究社群合作,尋找新的方法來提高這一開發的效率。」研究人員可利用 TxGemma 預測潛在新療法的重要屬性,例如其安全性和有效性。
然而,Google 尚未澄清這些模型的授權是否允許商業使用、客製化或微調。TechCrunch 已聯繫以獲取更多細節,若 Google 回應,將更新報導。
AI 改變藥物發現的承諾並非新鮮事。許多公司,包括 Google 自己的衍生公司 Isomorphic Labs,都宣稱 AI 有潛力加速研究的初始階段。儘管取得了一些成功,AI 在實驗室中尚未提供完整的解決方案。近年來,像 Exscientia 和 BenevolentAI 這樣的公司在高調的臨床試驗中屢遭失敗,而領先的 AI 系統如 Google DeepMind 的 AlphaFold 3 的準確性也可能不一致。
儘管存在這些挑戰,大型製藥公司和投資者對 AI 在藥物發現中的未來仍保持樂觀。Isomorphic Labs 與 Eli Lilly 和 Novartis 的合作預計將於今年開始測試其 AI 設計的藥物。該領域充滿活力,超過 460 家專注於藥物發現的 AI 初創公司,投資者迄今已為該領域承諾約 600 億美元的資金。




This is wild! Google's AI diving into drug discovery with TxGemma sounds like sci-fi coming to life. Can't wait to see how it shakes up the pharma world! 😎




Super cool to see Google diving into drug discovery with TxGemma! 😮 Wonder how fast these AI models can churn out new meds compared to old-school lab work?




El TxGemma de Google es una herramienta revolucionaria para el descubrimiento de fármacos. ¡Es increíble que pueda procesar datos estructurados y no estructurados! La única desventaja es el tiempo de espera para el lanzamiento completo. ¡No puedo esperar para ver qué avances trae! 🚀




GoogleのTxGemmaは薬の発見に革命をもたらすツールですね!構造化データと非構造化データの両方を処理できるなんて素晴らしい。ただ、完全リリースまでの待ち時間が少し長いかな。どんなブレークスルーが生まれるのか楽しみです!🚀




Google's new AI models for drug discovery sound promising, but I'm skeptical about how 'open' they really are. Still, if they can speed up drug development, that's a big win. Let's see how it pans out! 🤔




O TxGemma do Google é uma ferramenta revolucionária para a descoberta de drogas! É incrível como pode processar dados estruturados e não estruturados. A única desvantagem é o tempo de espera para o lançamento completo. Mal posso esperar para ver quais avanços ele vai trazer! 🚀












