Max Jaderberg 访谈：No Priors

Jaderberg 说，Isomorphic 内部每个排行榜上都有一条“实验精度”的虚线，目标是让每个模型都到那条线：到了，就不必再去真实世界做这一步。他说公开数据库多是被动积累的副产品、偏得厉害，所以公司自己造数据；动物毒性对人的毒性只有约 30% 的预测力，他想干脆不用动物。第一次临床试验的日期，他不给。

目标是把药物设计搬上电脑，进实验室只为验证，不为学习和迭代

Jaderberg 说核心 AI 团队的北极星是把药物发现、分子设计和对疾病生物学的理解都搬到电脑上，“怎样才能走出真实世界”。他说内部所有排行榜上都画着一条虚线，那是实验精度；每个模型要做的就是到那条线，到了就不必再去做那一步实验。自动化实验室和机器人平台这几年好了很多，公司也一直在用，但他说那终究会撞上物理的下限：合成一个分子要等反应发生，养一批细胞要等细胞长到那个状态。所以他要压缩的是在真实世界里学习和迭代的次数，而不是去提高每一轮的速度；真实世界仍然要进，因为新的科学假设最后要在人身上验证安全和有效。

公开数据库是做药的副产品，偏得厉害，所以公司自己造数据

问到这些模型的数据从哪来，Jaderberg 说公司有一套“极其全面的数据策略”，而过去五年学到的是自己生成数据的机会很大。他说公开的、药企的和公司内部的大库，多数是多年做药过程中被动积累下来的副产品，因此可能偏得很厉害；如果真在意模型的泛化，需要的往往是另一种分布的数据。公司自己造数据之后，他说看到了“非常惊人的数据规模律”。模型和药物设计引擎全部自己做，实验平台则和外界合作：合同研究机构，以及其他做实验平台的公司。他说专有数据是要自己握住的东西。

动物毒性对人只有约三成预测力，他想直接建人的临床毒性模型

Jaderberg 说药物大多败在临床，因为在把药给病人之前看不见问题：没算到的毒性、分子打中了设计要打的靶点却也打中了别的、或者打中的那个靶点本身带来坏作用。监管要求的金标准是在大鼠和其他动物身上证明分子不毒，但他说（“看你选哪项研究”）动物对人体临床毒性只有约 30% 的预测力，而如果他的 AI 科学家拿着一个 30% 准确的模型来，他会说再做好一点。他说动物这个替代品用了五六十年，可以不用了：把实验室里容易测的体外终点、AI 预测模型，和类器官、器官芯片这类新的人体组织技术放在一起，直接去建人的临床毒性模型。难处是这一侧数据很少，因为做过的临床试验数量有限。

鸡尾酒疗法做不出来，是因为分子不够精确，不是因为生物学

问到为什么不多给组合用药，Jaderberg 说问题在于这些分子往往有毒性，或者对肝有影响，同时吃几种就会出现对病人有害的药物相互作用；正因为我们还不擅长精细地设计分子，所以不能安全地把它们组合起来，可用的范围就被限住了。如果能把分子设计到安全、不伤肝、彼此不起坏反应，他希望可以做出相当复杂的组合，一次调节的不是一个靶点，而是横跨复杂通路的一整组靶点。公司自己的管线集中在肿瘤、免疫与炎症，而他说引擎和模型本身与疾病领域、靶点类别和给药形式都无关；内部挑的是“根节点”问题，解决一个能影响很多下游适应症。

第一次临床试验的日期他不给，五年是他唯一给的期限

全部都是他自己的说法：没有项目名、没有命中率、没有数据集，也没有一个实验精度的数字或哪个模型已经到线。被问到第一次临床试验什么时候开始，他说很想给个确定的日子，但这是前沿科学，只说有几款在研的药进展很好，临床开发团队在搭。记录里的说法更具体：11 月 3 日那条时间线条目引的 R&D World 报道写着首批试验的目标是年底。他唯一给出的期限是五年：如果五年后对疾病生物学的预测性理解、以及设计更精确更低毒分子的能力没有发生巨大的阶跃，他会非常失望。他也说了团队配比：一个核心的领域专家配约五个做模型的人。