David Li:未来 18–24 个月 AI 药物发现的最大瓶颈是实验验证,36 个月后转向临床试验资源稀缺
David Li 认为,未来 18–24 个月 AI 药物发现的最大瓶颈是实验验证与核实,而 36 个月后最大瓶颈将变成临床试验资源稀缺。
推荐理由:作者用 IND 审评与启动天数的对比,拆解美国临床试验基础设施的瓶颈,并给出未来 18–36 个月瓶颈迁移的判断。
研究方向
计算与 AI 驱动的药物发现:靶点、分子生成、虚拟筛选与临床前研究。
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David Li 认为,未来 18–24 个月 AI 药物发现的最大瓶颈是实验验证与核实,而 36 个月后最大瓶颈将变成临床试验资源稀缺。
推荐理由:作者用 IND 审评与启动天数的对比,拆解美国临床试验基础设施的瓶颈,并给出未来 18–36 个月瓶颈迁移的判断。
Radical Numerics 宣布完成 5000 万美元种子轮融资,走出隐身状态,并预览基因组语言模型 Omnii。创始团队曾训练 Evo 和 Evo 2(40B 参数、完全开源),称 Omnii 已明显超过 Evo 2,在致病因果变异检测上达到 SOTA,可零样本排序阿尔茨海默病突变,并正与一家诊断公司合作用于胰腺癌和多癌种早筛、与美国国家实验室试点检测 AI 生成的病原体。本轮由 Emergence Capital 领投,Obvious Ventures、Triatomic 和 Patrick Collison 参与。
推荐理由:Evo 与 Evo 2 原班团队新公司获 5000 万美元种子轮,并预览基因组语言模型 Omnii,可对照其与 Evo 2 的定位差异。