01
神經退化性疾病
我們能否把聚集體拆開，而不只是減緩它們的擴散？
我們瞄準的是阿茲海默症、帕金森氏症、漸凍症（ALS）和普利昂疾病背後的蛋白質聚集團塊。
圖 01
完整
01 問題所在
大多數藥物的設計方式都一樣：找到一個蛋白質，造一把鑰匙去配它的鎖。
這種方式慢、昂貴，而且一旦標靶發生突變、藏起來，或者根本沒有鎖，它就失靈了。通常的應對是更多同樣的東西：更多化合物、更多運算能力、更多試驗。
感染
病毒不斷進化，繞開針對它們的藥物。
抗藥
細菌產生抗藥性。
腫瘤
癌症會自我重塑。
神經
錯誤摺疊的蛋白質在阿茲海默症和帕金森氏症中，幾十年的努力都未能攻克。
02 我們的方法
我們不對生物學用蠻力。
標準做法是靠規模：篩選更多分子，用過去的藥物訓練更大的模型，然後指望有東西能配上。我們換一種姿態。我們在數學的前沿工作，把 AI 當作儀器，用前人從未寫下的語言來描述疾病。新的描述帶來新的角度，而新的角度正是老問題終於能夠推進的方式。
蠻力的問題是
我們還能再篩選多少分子？
我們的問題是
有什麼問題，還沒人想到去計算？
全新數學
新的描述，而不是更大的搜尋。
當一個問題抵抗了幾十年的努力，我們認為瓶頸在於描述本身，於是去尋找更好的描述。
AI 輔助
AI 是儀器，不是神諭。
我們用 AI 來探索、查核並加速研究，同時讓我們的模型紮根於物理和數學，而不是對過去的模式做匹配。
同一個基礎
同一種思維方式，貫穿每個計畫。
同樣的基礎服務於神經、感染和腫瘤領域。進入一個新的疾病領域，意味著提出一個新問題，而不是新建一家公司。
03 研究計畫
五個計畫。每個計畫一個核心問題。
02
廣譜抗病毒藥物
一種機制能否跨越不同的病毒家族？
我們不是一次對付一種毒株，而是在尋找一種不依賴任何單一病毒蛋白的機制，讓單靠一次突變無法繞過它。
03
新一代抗生素
細菌失去什麼就一定會死？
我們正瞄準這一點，以封堵通往抗藥性的常見路徑。
04
精準腫瘤學
在治療開始之前，哪些患者會有反應？
我們正在努力讓治療匹配每一個腫瘤，而不是匹配「平均患者」。
05
分子標靶
一個結構究竟在哪裡最薄弱？
我們正在精確定位這個點，讓藥物在作用最大、附帶損傷最小的地方起效。
04 我們的家
自豪地紮根拉斯維加斯。
每一個世界級的中心都有起點。矽谷曾經是一片果園。只需要少數幾個人，決定不再等待許可。
為什麼不是我們？
為什麼不是這裡？
為什麼不是現在？
05 加入我們
招募先行者。
我們正在組建一支由數學家、物理學家、生物學家和工程師組成的團隊，他們寧願找到一個新角度，也不願把舊方法跑得更快。如果某個古老的難題一直困擾著你，我們應該聊聊。
06 我們的進展
起步階段，步步為營，正走向實驗室。
計算發現當前
實驗室驗證正在建立合作
為古老的難題尋找新角度。
面向希望為藥物發現嘗試不同起點的投資人、研究實驗室和合作者。
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