Биотех-стартап Vivodyne, основанный в 2021 году на базе Пенсильванского университета, открыл под Сан-Франциско то, что называет крупнейшим «человеческим дата-центром». Внутри — модульные роботизированные лаборатории HIVE, которые выращивают 20 видов человеческих тканей, автономно дозируют на них лекарства и следят за реакцией. Цель — генерировать причинно-следственные данные о биологии человека, которых, по мнению компании, не хватает современным моделям ИИ.
Проблема, которую решает Vivodyne, связана с тем, что большинство данных для обучения ИИ в медицине сегодня получают из испытаний на животных, исследований отдельных клеток или белков, а не из живых тканей. «Без тестов на человеке, что будут делать эти модели? Они вылечат рак у мышей», — говорит генеральный директор и сооснователь Андрей Жоржеску. Его скепсис разделяют и другие лидеры отрасли: глава Anthropic Дарио Амодеи недавно написал, что заявления об ИИ, который вылечит рак, стали скорее клише, чем заслуживающим доверия прогнозом. При этом сам Амодеи ранее допускал такую возможность, а Сэм Альтман и Демис Хассабис регулярно упоминают лечение рака как обоснование для развития ИИ.
Реальные результаты пока скромные. Несколько ИИ-разработанных препаратов дошли до испытаний на людях, один — до третьей фазы, но ов нет. AlphaFold, удостоенный Нобелевской премии, стал важным шагом в понимании структуры белков, но пока не привёл к созданию нового лекарства. Isomorphic Labs, основанная на базе AlphaFold, ожидает первые испытания к концу этого года, хотя изначально планировала на 2025-й. В феврале компания признала, что для настоящего открытия лекарств нужны «высокоточные предсказательные модели, охватывающие широкий спектр биохимических свойств и взаимодействий».
Компания утверждает, что её клетки печени предсказывают токсичность с точностью 94%, а костный мозг — 100% в тестах 20 химиопрепаратов.
Vivodyne утверждает, что её ткани точно имитируют поведение реальных органов: клетки печени предсказывают токсичность с точностью 94% по сравнению с испытаниями на людях, ткань дыхательных путей совпадает с реальной на 96%, а костный мозг показал 100% совпадение в тестах 20 химиопрепаратов. Компания, привлёкшая почти $80 млн от Khosla Ventures, заявляет, что уже достигает двукратной пропускной способности по сравнению со всеми животными испытаниями в США. Идея в том, чтобы лучше понимать, какие препараты сработают, до дорогостоящих клинических испытаний, которые обычно стоят десятки миллионов долларов. Жоржеску сравнивает это с краш-тестами в автопроме: автопроизводитель обычно уверен, что машина пройдёт проверку, а фармкомпании такой уверенности не имеют — 90% препаратов, эффективных на животных, не получают одобрения для людей.
В долгосрочной перспективе Vivodyne видит свои лаборатории как источник данных для обучения новых моделей на биологии человека. Жоржеску ссылается на исследование в Nature Methods, которое не находит чётких законов масштабирования при обучении генеративных ИИ-моделей на существующих клеточных данных. «Всё обучение проводится на статичных снимках клеток, и модели не учитывают, как клетка пришла в это состояние, — поясняет он. — Модель узнаёт, что есть состояние A и состояние B, но не то, что B — это результат воспаления A». HIVE-машины отслеживают сотни тысяч экспериментов, где больные ткани подвергаются воздействию стимулов, что, по мнению Жоржеску, даст материал для обучения с подкреплением и позволит ИИ лучше понимать биологию. Это важно не только для текущих задач, но и для будущих комбинированных терапий, где пространство поиска экспоненциально растёт и не может быть покрыто экспериментальным путём.
