人工智能距离治愈癌症还很遥远。这家初创公司表示，它知道需要做什么。

一家名为 Vivodyne 的生物技术初创公司表示，人工智能药物发现行业存在数据问题，它已经制造了一台机器来解决这个问题。 HIVE 是该公司建造的模块化机器人实验室，可以培养 20 种人体组织，然后自动剂量和监测它们，生成当今人工智能模型所缺少的因果生物数据 - 如今的数据主要来自动物测试或单个细胞或蛋白质而不是活体组织的研究。 “如果没有人体测试，这些 [AI] 模型会做什么？” Vivodyne 首席执行官兼联合创始人 Andrei Georgescu 问道。 “他们将治愈老鼠的癌症。”就连 Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫迪 (Dario Amodei) 也在周末写道，人工智能将治愈癌症的说法已经变得陈词滥调，不再可信——正如他所说，“真正有效的就是治愈癌症”。公平地说，人工智能可以治愈癌症的想法是阿莫迪本人在之前的文章中提出的。 Sam Altman 多次引用治愈癌症作为 OpenAI 推动 AGI 和更大规模计算扩展的理由；谷歌 DeepMind 的 Demis Hassabis 去年表示，人工智能有可能在十年内治愈所有疾病。实际结果仍然不温不火。少数人工智能设计的药物已经进入人体试验——其中一项已进入第三阶段，即广泛的人体测试——但现实是，这些障碍不一定是人工智能今天能够解决的。获得诺贝尔奖的 Alphafold 是理解生命组成部分的一大进步，但它尚未真正生产出新药。 Isomorphic Labs 是在 Alphafold 的基础上建立的，预计将在今年年底进行首次试验，原计划于 2025 年进行。今年二月，该公司写道，真正的药物发现将需要“高度准确的预测模型，涵盖广泛的生化特性和相互作用。”乔治斯库表示，这个领域需要“健全性检查”——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一个挑战，在动物试验中足够有效并进入临床试验的药物中，90% 的药物并未获得用于人类的监管批准。 Vivodyne 的计划有所不同。 Georgescu 在宾夕法尼亚大学获得生物工程博士学位后，Vivodyne 于 2021 年从宾夕法尼亚大学分离出来。该公司表示，其组织与真实人体器官的行为非常匹配——与毒性测试的人体试验相比，其肝细胞的预测准确性为 94%，其气道组织在 96% 的情况下与真实人体组织的行为相匹配，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，该公司在科斯拉风险投资公司（Khosla Ventures）领投的两轮融资中筹集了近 8000 万美元，在旧金山郊外开设了所谓的世界上最大的“人类数据中心”，Georgescu 表示，他的团队已经实现了美国所有动物试验吞吐量的两倍。未来的生物实验室？图片来源：Tim Fernholz / TechCrunch / TechCrunch/Tim Fernholz 这个想法是在进行临床试验之前更好地了解什么是有效的，从而加快候选药物的研发进程，临床试验的费用通常高达数千万美元。尽管 Vivodyne 没有公开透露其合作伙伴的名称，但它表示正在与多家大型制药公司合作，解决 Georgescu 将其比作汽车碰撞测试的问题：汽车制造商通常在测试前确信自己的汽车能够通过 NHTSA 的要求，但制药商很少有同样的信心进入临床试验，因为临床试验中绝大多数药物都未能获得 FDA 的批准。但乔治斯库有一个更大的愿景：乔治​​斯库认为他的自主生物学实验室是生成因果数据的关键，这些数据可用于训练人类生物学的新模型。他指出，上个月发表在《自然方法》上的这项研究表明，在现有细胞数据上训练生成人工智能模型时，没有发现明确的数据缩放规律。 “所有训练都是在这些细胞的静态快照上完成的，并且模型根本不受细胞如何达到该状态的影响，”Georgescu 告诉 TechCrunch。 “换句话来说，模型会学习‘这是细胞状态 A’、‘这是细胞状态 B’，但绝不会‘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个正在进行的实验，其中患病组织受到某种刺激，Georgescu 预计这些实验将提供强化学习，从而产生足以理解人类生物学的 AI 模型，从而在医疗保健领域取得更有意义的进展。乔治斯库认为，这不仅是当今医学挑战的关键，也是未来复杂疾病需要的药物与目前大多数药物不同的针对多种途径的关键。 “如果我们想要联合疗法，必须搜索的空间就会爆炸——它不可能是一个