Google推出了新的药物发现AI模型
在周二于纽约举行的一场健康主题活动中，谷歌揭晓了其最新项目TxGemma，这是一套旨在革新药物发现的“开放”AI模型。这些模型计划于本月晚些时候通过谷歌的Health AI Developer Foundations计划发布，设计用于处理标准文本以及化学物质、分子和蛋白质等各种治疗实体的复杂结构。
谷歌首席健康官Karen DeSalvo在与TechCrunch分享的一篇博客文章中强调了TxGemma的潜在影响力。她指出：“从概念到获批使用的治疗药物开发是一个漫长且昂贵的过程，因此我们正与更广泛的研究社区合作，寻找使这一开发过程更高效的新方法。”研究人员可以利用TxGemma预测潜在新疗法的关键属性，如安全性与有效性。
然而，谷歌尚未明确这些模型的许可是否允许商业使用、定制或微调。TechCrunch已联系谷歌以获取更多细节，若谷歌回应，将更新报道。
AI改变药物发现的前景并非新鲜事。众多公司，包括谷歌自己的衍生公司Isomorphic Labs，都宣称AI有潜力加速研发的初始阶段。尽管取得了一些成功，AI尚未在实验室中提供完整的解决方案。近年来，像Exscientia和BenevolentAI这样的公司因高调的临床试验失败而备受困扰，领先的AI系统如Google DeepMind的AlphaFold 3的准确性也可能不一致。
尽管存在这些挑战，大型制药公司和投资者对AI在药物发现中的未来仍持乐观态度。Isomorphic Labs与Eli Lilly和Novartis的合作预计将于今年开始测试其AI设计的药物。该领域活动蓬勃，超过460家专注于药物发现的AI初创公司，投资者迄今已向该领域投入约600亿美元。
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评论 (32)
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![JoseLewis]()
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! 😎
0
![TimothyHernández]()
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?
0
![CharlesWhite]()
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]()
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]()
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]()
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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在周二于纽约举行的一场健康主题活动中，谷歌揭晓了其最新项目TxGemma，这是一套旨在革新药物发现的“开放”AI模型。这些模型计划于本月晚些时候通过谷歌的Health AI Developer Foundations计划发布，设计用于处理标准文本以及化学物质、分子和蛋白质等各种治疗实体的复杂结构。
谷歌首席健康官Karen DeSalvo在与TechCrunch分享的一篇博客文章中强调了TxGemma的潜在影响力。她指出：“从概念到获批使用的治疗药物开发是一个漫长且昂贵的过程，因此我们正与更广泛的研究社区合作，寻找使这一开发过程更高效的新方法。”研究人员可以利用TxGemma预测潜在新疗法的关键属性，如安全性与有效性。
然而，谷歌尚未明确这些模型的许可是否允许商业使用、定制或微调。TechCrunch已联系谷歌以获取更多细节，若谷歌回应，将更新报道。
AI改变药物发现的前景并非新鲜事。众多公司，包括谷歌自己的衍生公司Isomorphic Labs，都宣称AI有潜力加速研发的初始阶段。尽管取得了一些成功，AI尚未在实验室中提供完整的解决方案。近年来，像Exscientia和BenevolentAI这样的公司因高调的临床试验失败而备受困扰，领先的AI系统如Google DeepMind的AlphaFold 3的准确性也可能不一致。
尽管存在这些挑战，大型制药公司和投资者对AI在药物发现中的未来仍持乐观态度。Isomorphic Labs与Eli Lilly和Novartis的合作预计将于今年开始测试其AI设计的药物。该领域活动蓬勃，超过460家专注于药物发现的AI初创公司，投资者迄今已向该领域投入约600亿美元。
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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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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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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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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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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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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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