Moderna的Bob Langer和AMI的Yann LeCun加入Cellular Intelligence董事会，将AI引入医学领域

细胞疗法研发长期受困于一个根本矛盾：活细胞的行为极其复杂，靠实验室里一次次试错来筛选方案，既慢又贵。波士顿初创公司Cellular Intelligence（简称CI）想用AI打破这个瓶颈——训练一个能预测、最终能控制细胞行为的模型，逻辑类似于大语言模型预测文本、图像模型生成图片。本周一，这家公司宣布了一个分量很重的科学顾问委员会名单：Moderna联合创始人罗伯特·兰格（Robert "Bob" Langer）、2018年图灵奖得主、前Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun），以及诺和诺德基金会旗下BioInnovation Institute首席执行官延斯·尼尔森（Jens Nielsen）、亥姆霍兹慕尼黑计算健康中心主任、人类细胞图谱联合创始人法比安·泰斯（Fabian Theis）。兰格还将以观察员身份进入公司董事会。 这份名单的看点在于刻意制造的"跨界配对"：兰格是医学研究者，没有AI背景；杨立昆是AI研究者，没有生物学背景。把两人放进同一个顾问委员会，是CI对外展示自己在两个领域都有真专家的方式。兰格对《财富》表示，他看重的是科学能否真正惠及患者、以及参与的人能否把事情做成，他做这行超过50年，CI首席执行官米哈·布雷克斯通（Micha Breakstone）组建的团队是他见过最好的之一。布雷克斯通则把公司的底层逻辑概括为"三门学科的结合：基因组学、发育生物学和AI"。他解释，世界模型（world model）学习一个系统如何运作、并预测对它施加动作后会发生什么；对CI来说，这个系统就是活细胞——生命的基本计算单元，接收信号、处理信息、并据此改变行为。杨立昆去年12月离开Meta创办AMI Labs，专注的正是世界模型方向，目前担任执行主席；兰格是MIT学院教授（该校最高教职级别），拥有超过1500项已授权和待审专利，除Moderna外还联合创办了约40家公司。 从商业路径看，CI想搭的是一条闭环：自有的生物数据生成引擎持续产出细胞随时间变化的数据，一个AI基础模型在这些数据上学习，再配上自有的临床项目来验证预测的实际价值。兰格称，早期内部基准测试显示，该模型在健康发育和癌症两个方向上的预测结果都优于现有模型，而且"从未在任何一个癌细胞上训练过"。布雷克斯通还提到，OpenAI应用业务首席执行官菲吉·西莫（Fidji Simo）在担任公司战略顾问和咨询期间，帮助塑造了公司的方向。对跨境电商和AI从业者而言，这件事的信号意义在于：AI基础模型的下一波落地场景正在从文本、图像向生命科学这类高价值、高壁垒的垂直领域迁移，而"世界模型"这一技术路线也开始在生物医药领域找到具体的商业叙事。