人工智能治愈癌症和所有疾病的承诺仍远未转化为决定性的实际成果，但生物技术初创公司Vivodyne认为，主要障碍不是计算能力不足，而是缺乏关于人体组织如何运作的适当数据。因此，该公司开发了称为HIVE的模块化机器人实验室，旨在生成可用于训练更能理解人体复杂性的模型的因果生物学数据。
据该公司介绍，HIVE实验室能够培养20种人体组织，然后自动让它们接触不同剂量并监测其反应。其理念是从观察某一时刻细胞或蛋白质的状态，转向追踪某种刺激导致后续生物学变化时所发生的情况。
人工智能模型与人类生物学之间的鸿沟
目前用于药物发现研究的大量数据，依赖动物实验，或依赖对单个细胞和蛋白质的研究。Vivodyne认为，这些来源并不总能充分呈现活体人体组织的行为，尤其是在反应由多个生物学通路相互作用产生时。
该公司首席执行官兼联合创始人Andrei Georgescu解释说，当前模型学会了区分一种“细胞状态”和另一种“细胞状态”，但不一定能学会第二种状态是炎症或某种刺激导致其从第一种状态转变而来的结果。在他看来，缺乏人体测试使模型容易给出在小鼠身上有效、却无法转用于人类的结果。
这一观察出现之际，一些关于人工智能治愈癌症能力的说法开始显得比现有证据更加雄心勃勃。Anthropic首席执行官Dario Amodei曾表示，谈论用人工智能治愈癌症已经更接近一种陈词滥调，而不是可靠的预测，尽管他此前曾在自己的文章中讨论过这一可能性。Sam Altman也曾多次将治愈癌症作为推动OpenAI迈向通用人工智能并增加计算投资的理由；Google DeepMind的Demis Hassabis则在去年表示，人工智能可能在十年内帮助治愈所有疾病。
目前的结果说明了什么？
实际成果仍然有限。少数几种借助人工智能设计的药物已经进入人体试验，其中一种已进入三期试验，但这并没有解决新药获批所面临的基本障碍。此外，获得诺贝尔奖并帮助人们理解生命基本结构的AlphaFold，截至目前仍未实际产生一种新药。据该文章介绍，为在AlphaFold基础上继续发展的Isomorphic Labs预计将在2026年底前启动首次试验，而这些试验原本计划于2025年开始。
文章指出，大约90%在动物试验中取得足够成功、从而进入临床试验的药物，之后无法获得监管部门批准用于人体。Vivodyne表示，在肝细胞毒性测试中，其组织与人体试验相比达到了94%的预测准确率；气道组织在96%的情况下与真实人体组织的行为相符；骨髓则在涵盖20种不同化疗药物的测试中实现了完全匹配。这些是该公司公布的数字，并不能替代大规模的独立验证。
Vivodyne实际上在建设什么？
Vivodyne于2021年从宾夕法尼亚大学分拆，此前Georgescu获得了生物工程博士学位。在文章发布前一周，该公司启用了其所谓的全球最大的“人体数据中心”，地点位于旧金山附近。该公司表示，其在这里开展的试验数量达到美国全部动物试验总量的两倍，但没有披露合作伙伴名称，尽管它确认与多家大型制药公司开展合作。
直接的商业目标是帮助药物开发商在为临床试验投入数千万美元之前，估算候选药物成功的可能性。Georgescu将其比作汽车行业的碰撞测试：汽车制造商通常在测试前就知道车辆是否会满足NHTSA的要求，而药物开发商进入临床试验时确定性较低，药物无法获得FDA批准的可能性很高。
Vivodyne通过两轮由Khosla Ventures领投的融资筹集了略低于8000万美元。该公司没有披露客户或合作伙伴的名称，因此仅凭这篇文章无法评估其平台实际商业使用的规模。
为什么这一主张很重要？
Vivodyne项目的重要性在于，它试图处理人工智能讨论中经常被忽视的一个阶段：模型学习的数据质量，而不仅仅是模型规模。该公司表示，HIVE实验室正在跟踪数十万项正在进行的实验，在这些实验中，患病组织会接触不同刺激因素；这可能提供关于因果关系的训练数据，并有望支持能够提出导致特定影响之原因的模型。
在开发针对多条通路的联合疗法时，这类数据可能变得更加重要，因为Georgescu认为，可能的组合数量正在迅速扩大，无法通过随机试错的方式进行探索。但文章没有提供证据表明Vivodyne已经接近治愈癌症，而是呈现了一项技术押注：改善人体数据可能是让药物发现取得更现实进展的必要条件。