AI模型颠覆数学猜想
人工智能首次推翻离散几何核心猜想，数学界迎来"iPhone时刻"5月21日，OpenAI发布重要研究，宣布其最新AI系统成功推翻了离散几何领域的一个核心猜想——"埃尔德什-法尔廷斯覆盖猜想"的某个推广版本。这个猜想自1960年提出以来，已经困扰了数学界60多年。全球顶尖数学家曾尝试各种方法证明或证伪，均未成功。如今，一个AI系统在48小时内完成了这项工作。数学界震动了。著名数学家陶哲轩在社交媒体上发文："这是数学史上的iPhone时刻——AI不仅能辅助证明，还能发现
谷歌系AI药企豪掷20亿：底层平台价值反超单一管线
🔬 Highlights· 彭博社5月9日消息，Isomorphic Labs正洽谈超20亿美元的新轮融资，若成交将刷新AI制药单笔融资纪录。· 此轮由Thrive Capital领头，Alphabet跟进出资；若落地，公司累计募资将逼近30亿美元大关。· 源自DeepMind的它，致力于把AlphaFold的结构预测力，升级为覆盖多病种的通用药物设计引擎。· 虽无临床管线且未披露湿实验数据，资本仍看好其底层技术有望重构药物研发模式。· 未来成败关键，不再取决于模型故事，而在于临床阶段能否拿出经得起推敲的
AI驱动药物创新
人工智能制药：革新药物研发模式 核心转变：由“盲目搜寻”转向“精确制导” - 传统难题：“双十定律”——需时10年以上，花费超10亿美金，成功率**<10%**。 - AI助力：周期缩减至1-3年，成本降幅超50%，临床前仅需数百万美金，大幅提高成功率。 主要应用：AI覆盖研发全周期 - 靶点识别：AlphaFold解析逾2亿蛋白结构，费用由150万美金降至1-5万美金。 - 分子构建：生成式AI“凭空创造”，设计全新分子。实例：英矽智能INS018_055，由靶点至临床前仅耗时18个月。 - 临床
AI制药新纪元：诺奖得主哈萨比斯的“万病皆可医”愿景
内容概要德米斯・哈萨比斯正全力开发能攻克一切疾病的AI系统，其AlphaFold蛋白质结构预测技术为他赢得了2024年诺贝尔化学奖。他创办的AI制药企业Isomorphic Labs即将公布首批候选药物，该公司已启动19个研发项目，主攻癌症、心血管疾病和免疫学三大方向，并与多家国际制药巨头建立合作。Isomorphic Labs采用DeepMind独家新药设计模型IsoDDE，其性能超越市面主流开源方案，出于生物安全考虑暂未开源。哈萨比斯表示，他的目标是创造终极科研利器，权势与财富不过是副产品。双语阅读S
AI赋能抗生素研发：现状、难题与发展趋势
本文全面探讨了人工智能技术在应对日趋严重的抗菌药物耐药性危机中的关键价值。研究深入总结了机器学习与深度学习算法在筛选及改良现有抗菌物质（涵盖小分子化合物与抗菌肽）方面的前沿成果，同时介绍了从零开始构建新型抗生素分子的创新方法。此外，本文还理性剖析了现有AI技术遭遇的瓶颈，并对后续科研方向作出预判，为快速推进新一代抗菌药物研发绘制了系统性蓝图。当前抗生素研发正处于决定性转折点。一方面，抗菌药物耐药性正以惊人速度扩散，演变为全球性健康威胁，世卫组织公布的重点耐药菌清单中，碳青霉烯耐药鲍曼不动杆菌、甲氧西林耐药
AI制药平台全景：计算化学与分子模拟赋能精准药物设计
人工智能正深度变革药物研发领域，计算化学、分子模拟与虚拟筛选平台构成AI制药最基础、最精密、最必要的技术支撑。若靶点发现是创新的起点，分子设计是创造过程，那么计算化学与分子模拟便是将构想转化为可靠科学依据的关键。它不依赖大规模试错，而是基于物理规律、结构生物学与机器学习，在计算机中完成原子级药物设计、相互作用预测、动态行为模拟与海量化合物筛选。随着结构生物学进入快速发展阶段，尤其是AlphaFold推动的蛋白质结构爆发，计算化学平台不再是辅助工具，而是贯穿小分子、大分子、蛋白降解剂、共价药物、核酸药物等所