Репортаж от Wedoany，Подразделение по открытию лекарств с помощью искусственного интеллекта (ИИ) компании ByteDance начало процесс выделения в самостоятельную структуру и привлечения независимого финансирования.
После выделения ByteDance сохранит контрольный пакет акций новой компании. Команда, алгоритмы, технологическая платформа и существующие активы в виде исследовательских проектов подразделения по открытию лекарств с помощью ИИ перейдут в новое юридическое лицо. Бизнес продолжит получать вычислительную поддержку от Volc Engine. Подразделение было основано в 2021 году, его возглавляет Кай Лю (Kai Liu), в штате около 50 ключевых сотрудников. В команду входят специалисты в области AI for Science (AI4S), эксперты по алгоритмам и фармацевты. С момента основания подразделение занимается исследованиями фундаментальных моделей, разработкой платформ и коммерциализацией. Ранее команда ByteDance, отвечавшая за модели прогнозирования структуры белков, также была интегрирована в это подразделение. Соответствующие алгоритмы и модели уже объединены, и работа над фундаментальными моделями в этой области будет продолжена. Небольшое количество сотрудников покинуло компанию.
ByteDance уже добилась ряда технологических успехов в области открытия лекарств с помощью ИИ. В 2025 году ее команда AI4S выпустила модели прогнозирования молекулярной структуры Protenix и Seedfold. В 2026 году были выпущены Protenix-v1 и Protenix-v2, которые создали возможности прогнозирования открытых структур для биомолекулярных систем, таких как белки и лиганды. В области дизайна и прогнозирования белков команда представила такие инструменты, как PXDesign, для создания белковых связующих. ByteDance также запустила Anew Labs — платформу на основе ИИ, ориентированную на реальную разработку лекарств. Согласно веб-сайту Anew Labs, команда опубликовала результаты исследований, включая AnewSampling, AnewOmni, AnewFEP, AnewSynth и scNext, охватывающие такие области, как прогнозирование динамической структуры белок-лиганд, генерация полноатомных молекул, расчет свободной энергии, прогнозирование синтетической доступности и виртуальные клетки. Платформа также представила ранние исследовательские проекты лекарственных препаратов.
В апреле Anew Labs впервые раскрыла свой проект по низкомолекулярному ингибитору IL-17 на ежегодной конференции Американской ассоциации иммунологов (American Association of Immunologists). Как было заявлено, это первый в мире случай блокирования трех димеров семейства IL-17 с помощью низкомолекулярного соединения. IL-17 является важным сигнальным путем при таких аутоиммунных заболеваниях, как псориаз и анкилозирующий спондилит. По мере того как работа ByteDance в области открытия лекарств с помощью ИИ становится все более зрелой, компания пытается перевести ее из научно-исследовательской сферы в промышленное применение. Она уже объединила соответствующие внутренние команды и готовится к тестированию коммерциализации. Бизнес AI4S имеет длительный цикл верификации и сложные процессы разработки. Например, открытие лекарств включает в себя разработку моделей, влажные эксперименты и клиническую верификацию, что требует специализированных кадров и организационной модели, отличной от интернет-бизнеса ByteDance.
Выделение направлено на создание независимой структуры, более подходящей для этого бизнеса. ByteDance надеется, что эта корректировка поможет привлечь ведущих специалистов и дополнительно интегрировать возможности фундаментальных моделей, алгоритмов и фармацевтические знания. По оценкам IQVIA, поставщика медицинских данных и услуг в области клинических исследований, к 2028 году глобальные расходы на лекарства достигнут примерно 2,3 триллиона долларов США. Рынок огромен, однако проблемы высоких затрат, длительных сроков и высокой вероятности неудач при разработке новых лекарств коренным образом не изменились, что порождает спрос на инструменты ИИ, способные улучшить некоторые этапы процесса.
Исследования в области AI4S также ускоряются. Примером является серия моделей AlphaFold от Google DeepMind для прогнозирования структуры белков. AlphaFold 2 значительно расширил масштабы прогнозирования структуры белков, предсказав структуры около 200 миллионов белков, а AlphaFold 3 расширил прогнозирование на более сложные системы взаимодействия. Появившиеся в последние годы мультимодальные модели генерации молекул решают более прямую фармацевтическую задачу: дизайн лекарств, что указывает на постепенный переход открытия лекарств с помощью ИИ от исследований к промышленному применению.
ByteDance в течение многих лет инвестировала в AI4S. Примерно в 2020 году она начала изучать такие области, как открытие лекарств с помощью ИИ, молекулярное моделирование и вычислительная биология. Впоследствии были созданы команды, охватывающие расчеты из первых принципов, квантовую химию, молекулярную динамику, моделирование материалов и генерацию молекул для энергетических и фармацевтических приложений. После создания команды Seed по исследованию фундаментальных моделей в ByteDance, AI4S стала частью ее стратегии в области передовых технологий. Это первая попытка ByteDance коммерциализировать AI4S.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
