人工智能距离治愈癌症还有很长的路要走。这家初创公司声称它知道实现这一目标所需的条件

一家名为 Vivodyne 的生物科技初创公司表示，人工智能药物发现行业存在数据问题，并且它已经构建了一台机器来解决这个问题。

该公司构建的 HIVE 模块化机器人实验室可以培养 20 种人类组织，然后自主给药和监测，生成当前人工智能模型所缺失的因果生物数据——这些数据目前主要来自动物测试，或单细胞或蛋白质的研究，而不是活体组织。

“没有人类测试，这些 [人工智能] 模型能做什么？” Vivodyne 的首席执行官兼联合创始人安德烈·乔治斯库（Andrei Georgescu）问道。“它们将会在小鼠身上治愈癌症。”

甚至 Anthropic 的首席执行官达里奥·阿莫代（Dario Amodei）在周末也写道，人工智能将治愈癌症的说法已经变得比可信的更陈词滥调——“真正有效的事情是_真正治愈癌症_，” 正如他所说。

公平地说，人工智能将治愈癌症的想法是阿莫代自己在之前的文章中提到过的；山姆·奥特曼（Sam Altman）多次引用治愈癌症作为 OpenAI 推动 AGI 和不断扩大的计算能力的理由；谷歌 DeepMind 的德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）去年表示，人工智能在十年内有可能治愈所有疾病。

实际结果仍然平淡无奇。一小部分人工智能设计的药物已经进入人类试验——其中一项已进入第三阶段，广泛的人类测试——但现实是，障碍并不一定是人工智能今天能够解决的。

诺贝尔奖获奖的 Alphafold 在理解生命基本构件方面取得了重大进展，但它尚未实际生产出新药。Isomorphic Labs 成立的目的是在 Alphafold 的基础上进行开发，预计其首次试验原定于 2025 年，将在今年年底进行。该公司在二月份表示，真正的药物发现将需要 “在广泛的生化特性和相互作用范围内，具有高度准确的预测模型。”

乔治斯库表示，该领域需要 “理智检查”——现有模型没有数据来捕捉人类生物学的复杂性。这是制药行业已经面临的挑战，其中 90% 的在动物测试中有效的药物进入临床试验后未能获得人类的监管批准。

Vivodyne 的计划有所不同。Vivodyne 于 2021 年从宾夕法尼亚大学分拆而出，乔治斯库在该校获得生物工程博士学位。该公司表示，其组织与真实人类器官的行为非常接近——其肝细胞在测试毒性时与人类试验的预测准确率为 94%，其气道组织在 96% 的情况下与真实人类组织的行为相匹配，而其骨髓在 20 种不同化疗药物的测试中达到了 100% 的一致性。

上周，该公司在 Khosla Ventures 的两轮融资中筹集了近 8000 万美元，开设了其所谓的世界上最大的 “人类数据中心”，位于旧金山附近，乔治斯库表示他的团队已经实现了美国所有动物试验的两倍通量。

未来的生物实验室？图片来源： TechCrunch/Tim Fernholz / TechCrunch/Tim Fernholz

这个想法是通过在进行临床试验之前更好地了解哪些药物有效，从而加速药物候选者的路径，临床试验通常需要花费数千万美元。尽管它不会公开其合作伙伴，但 Vivodyne 表示正在与多家大型制药公司合作，解决乔治斯库将其比作汽车碰撞测试的问题：汽车制造商通常在测试之前对其汽车能通过 NHTSA 的要求充满信心，但药物制造商在进入临床试验时很少有同样的信心，因为绝大多数药物未能获得 FDA 批准。

但还有一个更大的愿景：乔治斯库将他的自主生物实验室视为生成可以用于训练新模型的人类生物学因果数据的关键。他指出了像上个月在《自然方法》上发表的这项研究，发现训练生成性人工智能模型时没有明确的数据规模法则。

“所有的训练都是在这些细胞的静态快照上进行的，而模型根本没有考虑到细胞是如何达到这种状态的，” 乔治斯库告诉 TechCrunch。“换句话说，模型学习的是 ‘这是细胞状态 A’，‘这是细胞状态 B’，但从未学习到 ‘细胞状态 B 是细胞状态 A 发炎的结果。’”

然而，Vivodyne 的 HIVE 机器正在跟踪数十万项正在进行的实验，其中病变组织暴露于某种刺激下，乔治斯库预计这将提供强化学习的类型，从而产生能够理解人类生物学的人工智能模型，以便在医疗保健方面取得更有意义的进展。

乔治斯库相信，这不仅对今天的医学挑战至关重要，而且对未来复杂疾病的治疗也至关重要，这些疾病需要的药物与目前大多数可用药物不同，能够针对多个途径。

“如果我们想要组合疗法，必须搜索的空间会爆炸——这不能是实验性的方法，” 他告诉 TechCrunch。“你必须说，‘我想要这个效果发生，那么我应该引发什么原因？’ 在人体生物学中建立因果关系是所有这一切的基础。”