AI离治愈癌症还很远，这家初创公司称知道如何做到

一家名为Vivodyne的生物技术初创公司认为，AI药物发现行业正面临一个核心瓶颈——数据问题，而他们声称已经造出了一台机器来解决它。这家公司打造的模块化机器人实验室HIVE，能够培育20种人类组织，并自主完成给药和监测，从而生成当前AI模型所缺失的“因果性生物数据”。这些数据目前主要来自动物试验、单细胞或蛋白质研究，而非活体组织。Vivodyne的联合创始人兼CEO Andrei Georgescu直言：“如果没有人类测试数据，这些AI模型能做什么？它们只能在老鼠身上治愈癌症。” 这一质疑并非空穴来风。就在上周末，Anthropic CEO Dario Amodei也撰文指出，宣称AI将治愈癌症的说法已经变得比陈词滥调更不可信——“真正有效的事情，其实是实际治愈癌症。”讽刺的是，Amodei本人此前也曾在文章中提到过AI治愈癌症的愿景；Sam Altman则多次将攻克癌症作为OpenAI推进AGI和更大规模算力建设的理由；Google DeepMind的Demis Hassabis去年甚至放言，AI可能在十年内治愈所有疾病。然而，现实成果依然温吞。目前仅有少数AI设计的药物进入人体试验阶段，其中进展最快的一个已推进到III期（大规模人体测试），但真正的障碍未必是AI当下能够解决的。获得诺贝尔奖的AlphaFold在理解生命基础构件上是一大进步，但至今尚未真正产出一款新药。基于AlphaFold成立的Isomorphic Labs原计划2025年启动首批试验，如今已推迟到今年年底。该公司在2月的一份声明中写道，真正的药物发现需要“在广泛的生化性质和相互作用范围内，建立高度准确的预测模型。” Georgescu认为，这个领域需要一次“清醒检查”——现有模型缺乏足够的数据来捕捉人类生物学的复杂性。这正是制药行业早已面临的挑战：在动物试验中表现足够有效、从而进入临床试验的药物，有90%最终未能获得监管机构对人类的批准。Vivodyne的路径则截然不同。这家公司于2021年从宾夕法尼亚大学孵化而出，Georgescu在那里获得了生物工程博士学位。公司声称其培育的组织与真实人体器官的行为高度吻合：肝细胞在毒性测试中的预测准确率达到94%，气道组织与真实人体组织的行为匹配度为96%，骨髓在20种不同化疗药物的测试中实现了100%的一致性。 上周，这家累计融资近8000万美元（由Khosla Ventures领投两轮）的公司，在旧金山郊外启用了号称全球最大的“人类数据中心”。Georgescu表示，团队目前的吞吐量已经是全美所有动物试验总量的两倍。其核心思路是：在投入临床试验（通常耗资数千万美元）之前，通过更精准的预判来加速候选药物的推进路径。虽然Vivodyne不愿公开合作伙伴名单，但表示正与多家大型制药公司合作，解决一个Georgescu类比为汽车碰撞测试的问题：汽车制造商在测试前通常对车辆能通过NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）要求有充分信心，但制药公司在进入临床试验前却很少有这样的把握——绝大多数药物最终无法获得FDA批准。 但Vivodyne的野心不止于此。Georgescu将他的自动化生物实验室视为生成因果数据的关键，这些数据可用于训练关于人类生物学的新模型。他援引上月发表在《Nature Methods》上的一项研究指出，在训练通用生物模型时，目前尚不存在清晰的数据扩展定律——这意味着，单纯堆砌更多数据并不必然带来更好的模型，而高质量、因果性的数据才是突破口。对于中国跨境电商卖家和AI从业者而言，这一动态值得关注：AI在垂直领域的落地，往往卡在数据质量而非算法本身。Vivodyne的做法——用自动化硬件生成AI训练所需的“真实世界数据”——或许为其他行业提供了一个可借鉴的范式：当模型训练数据不足时，不妨回头审视数据源头，而非一味加大算力投入。