AI模型缺人体数据，只能在老鼠身上“治愈癌症”

上周，Vivodyne这家生物技术初创公司在旧金山郊外开了个号称“世界上最大的人类数据中心”。CEO Andrei Georgescu说，这里的吞吐量已经是全美国所有动物试验的两倍。他给AI药物发现行业下了个诊断：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。

“AI将治愈癌症”并不新鲜。OpenAI的Sam Altman多次拿它当追求通用人工智能的理由；Google DeepMind的Demis Hassabis去年说，AI可能在十年内治愈所有疾病。连Anthropic CEO Dario Amodei上周末也写道，这类说法已经比可信更陈词滥调，“真正有效的，是切实治愈癌症”。

而现实是，进入人体试验的AI设计药物只有少数，其中一个走到了III期。AlphaFold拿过诺贝尔奖，推进了人类对生命基础材料的理解，但它还没有真正产出一个新药。基于AlphaFold成立的Isomorphic Labs，原计划2025年做第一批临床试验，现在预计提前到今年年底。这家公司在2月写道：真正的药物发现需要“跨广泛的生化特性和相互作用的高度准确的预测模型”。

Georgescu的态度更直接。没有人体数据，AI能做什么？他在一次采访中说：这些模型将会“在老鼠身上治愈癌症”。

问题出在训练数据。现有AI模型的数据主要来自动物测试、单细胞研究或蛋白质研究，不是活体组织。Georgescu批评这类训练建立在静态快照上：模型学到“这是细胞状态A”“这是细胞状态B”，但学不到“状态B是炎症状态A的结果”。缺的是因果链条。

HIVE就是冲着这个空缺来的。这套模块化机器人实验室能培养20种人体组织，自动给药、持续监测。产出的是现有模型最缺的因果生物数据。Vivodyne 2021年从宾夕法尼亚大学分拆出来，Georgescu在那儿拿的生物工程博士学位。公司已经筹了近8000万美元，两轮都由Khosla Ventures领投。

公司发布了一组数字：肝细胞在毒性测试中的预测准确率94%，气道组织与真实人体组织行为匹配96%，骨髓在20种化疗药物测试中达到100%一致性。这些数字来自公司自己的声称，没有提到独立验证。制药行业的老问题就摆在那里：在动物测试中有效的药物，90%进入临床试验后拿不到人类监管批准。Georgescu把这个过程比作汽车碰撞测试——要在真的撞上去之前，知道会发生什么。

HIVE要做的是让药物候选在花钱进临床试验之前，获得更准确的预期。临床试验通常要花数千万美元。公司不愿公开合作方名字，只说正在和多家大型制药公司合作。

这不仅是筛药。HIVE机器正在跟踪数十万个进行中的实验：患病组织暴露于某种刺激，Georgescu期望这些数据能提供强化学习所需的反馈，最终训练出更懂人类生物学的AI模型。上个月，Nature Methods发表了一项研究，发现用现有细胞数据训练生成式AI模型时，没有明确的数据缩放定律——数据量不是加大就能出效果。Georgescu认为，自主生物学实验室产出的正是这种因果数据，是训练新模型的关键。

他看的更远。如果联合疗法成为主流，一种病要同时靶向多条通路，搜索空间会爆炸，没法只靠实验慢慢试。他说：“你必须能说“我想要这个效果，需要调用什么原因？”在人类生物学中建立因果性，是一切的基础。”

这个人类数据中心上周刚启用，公司公布的数字还没有外部验证。用人体组织的因果数据训练出更懂人类生物学的AI，仍是这家公司的目标，不是已经验证的结果。