AI与生物

BioMedGPT-1.6B是一个专为生物医药领域设计的基础大模型，其展示了通用能力，可以处理多种任务。项目由清华大学AIR生命科学团队筹备，目标是为行业科研人员提供工具。通过多模态Encoder融合不同模态信息，模型展现了融会贯通和知识增强的能力，在医药研发中效果显著。虽然目前还未达到预期水平，团队仍然坚持开源以服务研究，并表示未来将继续优化和完善。在面对竞争时，他们乐观地认为行业合作将推动发展。

百度完成对医疗信息化数据提供商GBI并购，结合"文心一言"和AI技术，旨在通过全链条洞察实现医疗行业的智能化，表明百度正积极进军制药领域。百度早在2020年就设立了AI制药的专业部门百图生科，并已取得生物计算引擎设计新药的进展。随着ChatGPT在国内的热度引发对AI制药更多讨论，科技公司如Meta和国内英矽智能等也在与药企合作中寻求利用生成式AI技术，尤其是在靶点发现上展现优势。AI制药市场持续增长，预计到2025年全球规模将翻倍，制药企业不仅通过合作也积极内化AI能力，以应对未来医药行业的变革挑战。

Meta的ESMFold蛋白质结构预测模型近期被《华尔街日报》报道，它是通过大型语言模型ESM-2学习信息和表示进行端到端3D结构预测，相较于DeepMind的AlphaFold2，它在短序列中能快60倍。该模型由Meta AI资深研究科学家Alexander Rives领导，能预测来自微生物的约6亿种蛋白质结构，显著提高了蛋白质结构预测的速度，对于药物、疫苗和气候变化等领域至关重要，标志着AI在生物学应用上的重大进展。

百度完成对医疗信息化数据提供商GBI的并购，计划结合AI技术助力医疗行业，标志着其跨入制药市场的意图明确。百度早有布局，成立了专注于AI制药的百图生科，并已取得生物计算方面的突破。随着ChatGPT等先进工具的兴起，AI制药领域受到广泛关注，全球已有公司在AI药物研发中取得里程碑进展，融资活跃且合作增多。预计医疗保健市场对AI的依赖将显著增强，生成式AI因其在靶点发现上的潜力被视为未来医药领域的创新方向。