上周，礼来公司（Eli Lilly）推出了TuneLab项目，向部分小型生物科技企业开放其内部AI/机器学习药物研发模型。这些模型基于礼来耗资超10亿美元生成的专有数据集训练而成。作为交换，礼来将获取合作伙伴的训练数据，用于优化共享模型。
长期以来，药物研发模型在设计上通常为封闭或私有系统。而在这一项目中，小型生物科技合作伙伴将在本地基于自身数据进行训练，并通过“联邦学习”过程将模型更新汇总至全局模型。实际操作中，礼来及其合作伙伴均无需公开各自的专有数据集。
TuneLab首批开放了18个模型，其中12个专注于小分子属性预测，6个专注于抗体开发。更多模型将陆续上线，包括礼来科学家已在使用的、与Insitro联合开发具备AI能力的体内预测模型。目前，已有十余家贡献训练数据的小型生物科技公司可免费使用这些模型。
从战略角度看，礼来与小型生物科技公司双方都将受益于数据网络效应。随着多样化合作伙伴数据通过联邦训练不断汇入，共享模型将能够覆盖更广泛的化学物质领域，从而提供更优异的预测能力，同时避免重复建设基础设施。礼来还可借此增强平台黏性、扩大合作生态，获得额外竞争优势。
TuneLab标志着药物研发领域的一项重要进展。它既降低了小型生物科技公司使用尖端AI技术的门槛，也打造出一个任何企业单打独斗都无法实现的自我增强闭环。正如智富派所认为的，随着参与方增多，以数据为核心的协作优势将呈复合增长——这一模式有望帮助所有参与者以更快速度、更低成本筛选新药候选化合物。
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