align和谷歌deepmind 联手，想用ai 技术来攻克抗菌耐药性的难题。

Align基金会跟谷歌DeepMind联手，想用AI技术来攻克抗菌耐药性的难题。Align基金会是个非营利组织，专门把全球最牛的人才聚在一起，生成能驱动AI突破的数据，让预测生物学跑得更快。这次他们宣布和谷歌DeepMind结伙，还打算联合全球的科学家，一块儿制定新的数据路线图和评估标准，帮AI在对抗AMR的战斗里发挥更大的作用。 事情的起因是谷歌DeepMind和弗莱明倡议联合发了份报告，呼吁大家行动起来。Align和谷歌DeepMind就顺着这个思路走，打算把微生物学、医学还有AI领域的专家都请来，好好商量一下到底要先做什么数据。做完的数据就能用来开发那种能彻底改变我们看待AMR的“梦想模型”，让整个领域的研究方式都变了。“我们的目标是给生物数据收集和模型开发建个好环境，让大家用起来无缝、能扩展还能共享。”Align的创始人Peter Kelly说。“能跟DeepMind合作解决AMR问题我们很兴奋，就是要让研究人员能一块定义需要的数据，再用这些数据去推动药物耐药性的进步。这种合作就是围着社区最头疼的问题转，然后大家一起搞清楚需要什么数据、方法还有基准。” 为了制定这个路线图，两家公司决定在2026年的春天搞两次仅限受邀人参加的创意研讨会，一次放在北美，一次在亚太地区。这两场会议会请各学科的顶尖专家聊聊当地的实际情况，大家一起商量出具体要用的场景、标准还有评估框架。最后要把这些整理成一份详细的计划，用来申请资金开展长达多年的多方合作数据生成工作。在开放提交的时候，大家还会多听听不一样的意见，挑出那些能加速解决实际健康问题的数据集。想参加的可以去官网提交想法，截止日期是2026年3月31日。 “抗菌耐药性可是全球卫生面临的大难题，”谷歌DeepMind的Agata Laydon说，“我们觉得AI能帮研究人员换个新角度去理解它。”跟Align合作让他们特别激动，“可以支持全球专家建个真正用得着的AMR AI基础能力，还得安全又靠谱。” AMR现在是个大威胁，AI技术能帮解决不少以前没搞定的事儿。像AlphaFold这种模型——已经被两千多篇AMR论文引用了——都在帮咱们回答重要的老问题，其他像DeepMind的科学家们也开始显身手了。不过现在大部分AI潜力还没挖出来，因为基础数据和评估标准还不够用。这次合作正好是在Align建开放标准化数据集的基础上做的。Align之前搞了个GROQ-Seq的大项目，就是为了大规模测蛋白质功能。现在他们的计划已经从搞技术变成了干活儿，跟美国国家标准局、波士顿大学DAMP实验室、Battelle、Profluent还有ATCC这些伙伴都有合作了。 AMR这次的创意会路子也差不多，先定下共同的想法再去做个有钱有支持的多年数据工作。这些动起来的数据集和平台就是未来AI进步的根基。Align跟DeepMind想一块了，要确保在2028年底前把投资下去的AMR数据集和评估搞出实实在在的影响来。