當談到未來醫藥的樣貌，Isomorphic Labs 無疑是最值得關注的新星之一。這家由 Alphabet Inc.（Google 母公司）於 2021 年支持成立的公司，正嘗試用 AI 徹底顛覆藥物發現的方式。創辦人 Demis Hassabis — 也是 AI 領域傳奇實驗室 DeepMind 的執行長 — 在短短幾年間，就將這間新創公司打造成全球計算生物學（Computational Biology）最具潛力的玩家之一。
一場源自數學「同構」概念的科學革命
Isomorphic Labs 的命名來自數學中的「同構」（Isomorphism）概念 — 形態相似但本質不同的結構，恰好呼應了它的核心理念：將生物系統視為一種資訊處理架構，透過 AI 工具探索其內在規律，進而加速藥物研發的腳步。
公司自倫敦起家後，於 2022 年擴張至瑞士洛桑，標誌著其國際化佈局與對歐洲生命科學人才的強烈渴望。在組織架構上，雖然 Isomorphic 是 Alphabet 的子公司，但它同時維持技術上的獨立性與與 DeepMind 的高度協同，並借助 Google Cloud 提供的運算資源，打造出一套高效能的生物分子預測平台。
AlphaFold 3：人工智慧預測蛋白質與分子互動的「顛覆者」
談到 Isomorphic Labs 技術核心，不能不提 AlphaFold。這個起初由 DeepMind 所開發的蛋白質結構預測平台，自 2020 年首度亮相以來，即震撼了整個生物醫學界。到了 2024 年，與 DeepMind 攜手合作的 Isomorphic Labs 更推出了重大升級版——AlphaFold 3，一個跨足蛋白質、DNA、RNA 甚至藥物小分子的全方位預測平台。
這個嶄新版本不僅能預測單一分子的三維結構，更重要的是，它能準確預測蛋白質與配體（Ligands）、抗體（Antibodies）等其他生物分子的相互作用。這對藥物設計來說，幾乎等同於「在原子層級模擬實驗室」。研究人員甚至可以「預測某種分子是否會結合到特定蛋白質的位置，以及其結合的強度」，如 Hassabis 所言，這將使「幾乎所有生命分子的結構與互動都能被精確預測」。
AlphaFold 3 於 2024 年 5 月在《自然》（Nature）期刊上正式發表，這也象徵著該技術獲得科學社群高度認可。不過，這一切聽起來雖然令人振奮，但它仍面臨來自現實應用層面的嚴峻考驗。
技術不等於突破？人工智慧藥物研發仍在路上
根據 2024 年底在蛋白質結構預測大會 CASP16 中的獨立評估，即使 AlphaFold 3 展現出極高的潛力，其在蛋白質-配體互動方面的預測準確度仍未超越傳統混合方法。例如，表現最佳的模型是整合 AlphaFold 2、人工調整與人類專業經驗的 ClusPro 和 CoDock，而非純 AI 模型。
這一發現對 AI 藥物開發支持者而言是一記提醒：雖然計算方法能有效縮短研發週期，但要轉化成臨床上可行的治療方案，仍需仰賴實驗驗證與跨學科知識的整合。Isomorphic 自然意識到這點，因此早已展開與製藥業界的深度合作。
2024 年初，該公司與兩大製藥龍頭 Novartis AG（諾華）與 Eli Lilly and Company（禮來）達成戰略夥伴關係，結合其 AI 平台與傳統藥廠在臨床、法規與商業化上的專長。雖然目前合作的財務條款與具體療效目標仍未公開，但這種模式已為其技術提供了寶貴的實戰驗證機會。
6 億美元背後的信任與未來想像
在資金方面，2025 年 4 月 Isomorphic Labs 宣布獲得由 Thrive Capital 領投的 6 億美元 A 輪融資，這也是該公司首次接受外部資金挹注。這項投資代表著市場對其 AI 技術在藥物發現應用上的高度期待，也象徵其將從研發驅動，轉向更具產業化與商業化潛力的階段。
有了資金，公司將進一步強化其人才團隊、加速平台升級，並拓展與製藥公司、新創藥廠以及學術界的多元合作。未來可望在癌症、罕見疾病、自體免疫疾病等高挑戰領域上有所突破。儘管前路仍充滿挑戰，但 Isomorphic Labs 正以其獨特的數學 – 生物 – AI 融合視角，重新定義我們如何看待疾病、藥物與治療的可能性。
