8岁时只能模糊看到猎户座的孩子，40年后用AI破解了蛋白质结构拿了诺贝尔奖——现在他要干一件更疯狂的事：攻克所有疾病？
四十年后，猎户座仍是他最爱的星群，因为它连接着古埃及的神明传说，更因为它教会他一个道理：星空的图案本无意义，是人类意识赋予了它规律。
这个道理成了他后来探索AI的钥匙。作为DeepMind联合创始人，他让AlphaGo击败围棋世界冠军，更用AlphaFold 2精准预测蛋白质三维结构——这项突破让他摘得2024年诺贝尔化学奖，也为帕金森、癌症等疾病的治疗打开了新大门。
哈萨比斯不满足于只解析蛋白质。2021年，他在Alphabet支持下创立Isomorphic Labs，目标是“攻克一切疾病”。这家公司低调到现在还没把药物推进临床试验，但近期动向显示里程碑不远了。
“传统药企一辈子可能出1-2款药，我们要每年搞几十款。”哈萨比斯的话听起来像天方夜谭，但背后是6亿美金的A轮融资（由Thrive Capital领投）。
支持者说，AI能把药物研发从“手工作坊”变成“流水线”——就像现在没人手工设计飞机一样，未来药物也该靠智能系统设计。
药物发现有多难？可成药化合物的数量是10的60次方，比宇宙星辰还多。过去科学家靠试错，20个化学家里只有1个能推出新药，临床试验失败率高达90%。就像打地鼠，解决一个问题又冒出来另一个。
但AlphaFold改变了游戏规则。过去科学家穷其一生才能解析一个膜蛋白，现在AI分分钟搞定。Isomorphic Labs的“结构优先”方法，就是用AI精准预测药物和靶点的分子互动，把几年的探索压缩到分秒之间。
首席科学官迈尔斯·康格里夫说：“我们要把药物研发从魔术变成捕鼠器——精准锁定想要的效果。”
诺华的生物医学总裁菲奥娜·马歇尔认为，AI能把药研周期缩短一半，从10年降到5年。虽然临床试验的安全性验证还是绕不开，但药物发现环节的优化已经足够革命性。
Isomorphic Labs的对手英矽智能已经有药物进入中国临床试验，而他们也在加速：2025年6月聘了精准肿瘤学专家本·沃尔夫当首席医疗官，正在波士顿组建团队。沃尔夫说：“我需要一款超级药物，能直接验证疗效。”
哈萨比斯说，“isomorphic”（同构）就是表面不同但结构相似的东西——星空是物理宇宙，人体是生物宇宙，两者都需要从海量数据里找规律。
他相信十年内能建立虚拟细胞模型，精准预测干预措施的效果；甚至未来你走进药房，就能做表型分析，拿到量身定制的药。
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