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AI+醫(yī)療,被神話了

資本市場再度沉迷于AI+醫(yī)療的宏大敘事。

甲骨文創(chuàng)始人Larry Ellison宣稱,只需48小時,用AI檢測出你體內(nèi)的癌癥,用48小時造出專屬疫苗。

他說,這是“人工智能的承諾”。

木頭姐發(fā)布的《Big Ideas》報告預(yù)言:到2030年,AI將使藥物開發(fā)成本降低4倍、癌癥篩查效率提升20倍、DNA測序成本暴跌1000倍。

她說,醫(yī)療保健是最被低估的AI應(yīng)用。

那些AI醫(yī)療概念股的股價徹底摁不住了,泛癌早篩Grail帶頭狂飆,年初至今漲幅超200%,AI精準(zhǔn)醫(yī)療Tempus漲幅達(dá)165%,就連當(dāng)年跌至谷底的AI制藥玩家,也重回上漲之路。

資本市場的計算器永不停歇,但藥企的計時器刻著不同法則:

Moderna的mRNA腫瘤疫苗耗時8年挺進(jìn)III期臨床,其AI賦能的6周生產(chǎn)周期,距離“48小時狂想”仍有57倍時差;Grail的SYMPLIFY試驗(yàn)持續(xù)追蹤5年,才敢將甲基化模型特異性錨定在99.5%,但敏感性只有51.5%;Tempus的臨床數(shù)據(jù)庫覆蓋全美38%癌癥患者,但醫(yī)療AI業(yè)務(wù)僅貢獻(xiàn)12.6%營收……

更戲劇性的是,曾經(jīng)激進(jìn)的AI信徒正在撤退——當(dāng)2024財報再度不及預(yù)期,Moderna選擇收縮AI戰(zhàn)線,改造數(shù)字團(tuán)隊、裁員10%,首席信息官Brad Miller離職。

這背后,固然有Moderna自己的問題,但是,這種反差也映射出一個更深刻的命題:生命科學(xué)的復(fù)雜性,遠(yuǎn)非技術(shù)樂觀主義者想象中那般容易被顛覆。

就像加拿大腫瘤學(xué)家、放射科醫(yī)生William Makis對Larry Ellison的評論:

這不是人工智能承諾,甚至不是一個好的科幻小說,而是純粹胡說八道。

這可真是個魔幻的時代。

/ 01 / AI醫(yī)療狂想曲

“AI將使藥物開發(fā)成本降低4倍,并將研發(fā)投入的回報提高5倍;AI將使癌癥篩查的效率提高20倍,并且將市場規(guī)模擴(kuò)大10倍;AI藥物的商業(yè)價值將比標(biāo)準(zhǔn)藥物高20倍,比同類最佳的精準(zhǔn)藥物高2.4倍”——華爾街的財富密碼,藏在ARK的《Big ldeas》報告里。

靠特斯拉一戰(zhàn)成名的木頭姐,最新看上的是Tempus。因?yàn)樵谒磥,?dāng)前醫(yī)療保健是最被低估的AI應(yīng)用。

她旗下的首席未來學(xué)家Brett Winton用了一個我們耳熟能詳?shù)墓适,來形容?dāng)前的技術(shù)發(fā)展態(tài)勢:國王承諾發(fā)明象棋的大臣,可以在棋盤的第一個格子上放一粒麥子,隨后每個格子都翻倍。起初這個要求看似簡單,但到了棋盤后半部分,所需麥粒的數(shù)量呈現(xiàn)出驚人的指數(shù)級增長。

如今的技術(shù)發(fā)展正處于類似的階段!禕ig ldeas》表示,利用人工智能來“操作”數(shù)據(jù)將顛覆診斷、藥物發(fā)現(xiàn)和治療,到2030年,整個行業(yè)的表現(xiàn)將提升幾個數(shù)量級。AI將徹底改變多組學(xué)工具、藥物研發(fā)、分子診斷,并顯著改善藥物的經(jīng)濟(jì)回報。

這份報告一出,再度引爆Tempus的股價。而早在去年10月,木頭姐就已經(jīng)完成Tempus的建倉,并一路增持至今。

事實(shí)上,如ARK提出的這般宏大目標(biāo),我們并不陌生。

去年10月,全球知名AI公司Anthropic CEO Dario Amodei發(fā)表2萬字長文,發(fā)出預(yù)言,未來人工智能支持的生物學(xué)和醫(yī)學(xué),將使50-100年的生物進(jìn)展壓縮為5-10年,在這個基礎(chǔ)上,能治愈大多數(shù)疾病、消滅癌癥、預(yù)防阿爾茨海默氏癥、延長人類壽命到150歲……

這還不算什么。今年1月份,特朗普政府推出的“星際之門”計劃,由OpenAI、軟銀和甲骨文成立合資公司,投資5000億美元建設(shè)AI基礎(chǔ)設(shè)施。在白宮的發(fā)布會上,甲骨文董事長Larry Ellison認(rèn)為AI將徹底改變醫(yī)療保。晃磥碇恍48小時,用AI檢測出你體內(nèi)的癌癥,用48小時造出專屬疫苗。

又一個AI“神話”。這般預(yù)測,也直接帶動了Grail的股價大漲。

別問,問就是未來可期。

但是,那些坐在實(shí)驗(yàn)的人坐不住了。醫(yī)學(xué)博士Berci Meskó表示:

“(48小時造疫苗)聽起來很棒,但現(xiàn)實(shí)卻遙不可及,所以這很容易誤導(dǎo)人。在這些技術(shù)安全有效地惠及患者之前,嚴(yán)格的研究、試驗(yàn)和監(jiān)管是必不可少的。”

加拿大腫瘤學(xué)家、放射科醫(yī)生William Makis更是直言不諱,這是胡說八道。

/ 02 / Moderna咬碎泡沫

誰對誰錯,疫苗巨頭Moderna最有話語權(quán)。

經(jīng)歷過兩千億美元巔峰的Moderna,旁觀著這場AI醫(yī)療狂歡,然后決定裁掉10%的數(shù)字團(tuán)隊。

從員工數(shù)量角度出發(fā),這次裁員微不足道。但是,當(dāng)激進(jìn)的AI信徒都開始戳泡沫,我們也不得不重新審視那些有關(guān)顛覆的豪言。

畢竟,在mRNA技術(shù)登頂諾貝爾獎之前,Moderna已經(jīng)走了14年,而資本市場給的耐心,從來不超過4個財報季。

Moderna非常重視人工智能,并在2023年11月舉辦了一場相關(guān)主題的投資者活動,向外界展示其數(shù)字戰(zhàn)略,以及AI在加速其創(chuàng)新、規(guī)模和價值創(chuàng)造方面的作用。

這也被外界視為其轉(zhuǎn)型破局的關(guān)鍵舉措。Moderna相信,AI是公司成功的關(guān)鍵,因?yàn)锳I既可以保持企業(yè)精益運(yùn)作(不是依靠人員的擴(kuò)展),又可以不斷突破公司的創(chuàng)新能力。

彼時,尚未離職的Brad Miller在那次活動中說,“我們相信,我們必須成為一家實(shí)時AI公司,將AI嵌入到我們公司的方方面面”。

Moderna不僅迅速推出了自己的生成式人工智能產(chǎn)品mChat,還開展了大量工作,推動人工智能在開發(fā)mRNA藥物方面的應(yīng)用,比如創(chuàng)建新候選蛋白質(zhì)的人工智能生成模型、圍繞小分子的人工智能生成模型,以及在藥物臨床研究、藥物警戒、生產(chǎn)制造甚至商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。

在AI領(lǐng)域的投資,是為了打造最好的Moderna。Moderna曾這樣說。

耐人尋味的是,Moderna希望通過AI提高員工的整體效率,而當(dāng)公司迫于現(xiàn)實(shí),收縮成本之際,數(shù)字團(tuán)隊也首當(dāng)其沖。

去年,Moderna宣布了一項成本縮減計劃,預(yù)計至2027年底削減約11億美元的開支。其表示這次重組不會涉及大規(guī)模裁員,預(yù)計未來三到五年內(nèi)將保持大約6000名員工的規(guī)模。

然而,繼Moderna工廠裁員,調(diào)整制造成本結(jié)構(gòu)后,業(yè)績依然不佳,2024年收入下滑53/4%至32億美元,凈虧損36億美元。重壓之下,Moderna再度傳出裁員消息,指向了數(shù)字部門。

創(chuàng)造效率的部門,也難逃一裁。

/ 03 / 當(dāng)科學(xué)家的肝碰到資本的嘴

擁抱AI,又被AI反噬,固然有Moderna自身的原因。陷入困境后,為了節(jié)省成本而砍早期管線、裁員。但仔細(xì)想來,AI不正是要來幫助它降本增效的?

或許是經(jīng)歷前期高舉高打、全員投入后的Moderna,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)與預(yù)期,差得有點(diǎn)遠(yuǎn)。又或許是,歷時兩年轉(zhuǎn)型,華爾街的耐心已經(jīng)耗盡,也不再接受Moderna靠AI講故事、畫餅。

Moderna的轉(zhuǎn)身,就像一盆冷水澆下,提醒人們:狂歡之下,現(xiàn)實(shí)依然骨感。

這種割裂源自生物系統(tǒng)與數(shù)字系統(tǒng)根本性的范式差異,以及產(chǎn)業(yè)節(jié)奏的錯配。

Moderna用十年時間將個性化腫瘤疫苗(Moderna稱為INT療法)研發(fā)周期壓縮到6周,這本該是AI賦能的最佳案例。

早在2016年,Moderna便與默克達(dá)成合作,致力于mRNA個性化腫瘤疫苗mRNA-4157的研發(fā)。

這是一款基于新抗原的個性化癌癥mRNA疫苗,利用特有的自動化算法,可靶向患者的特異性突變,且編碼多達(dá)34種新生抗原。目前,其已在輔助黑色素瘤進(jìn)入臨床三期,也同時進(jìn)行輔助非小細(xì)胞肺癌、皮膚鱗狀細(xì)胞癌等的臨床研究。

最重要的是,這款疫苗從研發(fā)到生產(chǎn)制造,都有AI的參與。在研發(fā)端,Moderna重點(diǎn)強(qiáng)調(diào),整個過程不需要人員參與,而是多個AI算法以完全自動化、完全集成的方式連接在一起的。

而在生產(chǎn)制造端,Moderna使用AI工具來協(xié)調(diào)制造資源的調(diào)度,以便生產(chǎn)數(shù)千種個性化藥物,滿足正在進(jìn)行的臨床試驗(yàn)的患者需求。核心是Maestro平臺,這是一個端到端的數(shù)字解決方案,通過真實(shí)數(shù)據(jù)和AI,不斷優(yōu)化整個生產(chǎn)和交付流程。

利用Maestro這樣的數(shù)字協(xié)調(diào)工具,Moderna不斷提高著自己的效率。目前,其制備腫瘤個性化疫苗需要6周左右的時間。

這與Larry Ellison暢想的48小時自動制備,還有很遠(yuǎn)的距離。

而根據(jù)Moderna官網(wǎng)技術(shù)白皮書披露:個性化疫苗開發(fā)流程中,平均需35天收集并分析患者抗原呈遞細(xì)胞反應(yīng)數(shù)據(jù)。

換句話說,6周中的5周都用于等待患者T細(xì)胞免疫反應(yīng)數(shù)據(jù)。這是AI再強(qiáng)大的算法也無法逾越的生物學(xué)時間常量。

早篩也是如此。Larry Ellison口中的將AI應(yīng)用于早篩并不是什么新鮮事,成立之初Grail就在探索這件事,比如其甲基化泛癌早篩新模型。

Grail是以CCGA(循環(huán)細(xì)胞游離基因組圖譜)研究開啟了早篩的探索。其核心是想通過一個血液ctDNA的大型臨床試驗(yàn)(萬人、隨訪5年),收集樣本、建立血液檢測癌癥的基因組數(shù)據(jù)庫,然后通過機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)建模進(jìn)行結(jié)果分析判斷。

Grail首席醫(yī)療官Josh Ofman說,“癌癥可能會呈現(xiàn)成千上萬個甲基化的變化,通過這些更豐富的信號,可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來檢測癌癥的存在”。在整個人類基因組中,有3000萬個甲基化位點(diǎn)存在于10萬個DNA片段上。Grail觀察了100萬個這樣的數(shù)據(jù)。

這需要工業(yè)級的人工智能才能在所有這些數(shù)據(jù)中找到問題。Grail在此基礎(chǔ)上,推出了不完美的產(chǎn)品,雖然篩出率低(敏感性51.5%,I-III期為40.7%),但好在廣且假陽性低(特異性99.5%,組織溯源準(zhǔn)確性88.7%),且性能經(jīng)過廣泛的臨床研究驗(yàn)證。

這是Grail用近10年,燒了幾十億美元后,達(dá)到的一個成績。

而當(dāng)資本向生命科學(xué)領(lǐng)域傾倒算力時,沒有哪個醫(yī)學(xué)家能肝得過。

/ 04 / 既要期待,又要清醒

盡管AI與之前的技術(shù)革命最大的區(qū)別就在于它的發(fā)展速度。指數(shù)增長開始時很慢,但很快就會加速。

然而,生命科學(xué)的復(fù)雜性,決定了其顛覆不可能來自單點(diǎn)技術(shù)突破,而需要依賴跨學(xué)科、長周期的系統(tǒng)創(chuàng)新。這要求我們,關(guān)于未來,要保持樂觀與期待,但關(guān)于現(xiàn)實(shí),也要有著清醒的認(rèn)知。

直到今天,Grail還在其SYMPLIFY臨床實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上,優(yōu)化著自己的甲基化泛癌早篩模型測試。“我們現(xiàn)在每優(yōu)化1%的模型特異性,需要額外整合3.7TB的臨床病程數(shù)據(jù)。”Grail工程師在技術(shù)博客中這么說。

后續(xù)如果要應(yīng)用,Grail還需要在訓(xùn)練集上重新訓(xùn)練模型,再進(jìn)行大規(guī)模前瞻性驗(yàn)證。

任重而道遠(yuǎn)。只有當(dāng)算法迭代、數(shù)據(jù)積累、臨床驗(yàn)證形成閉環(huán)時,技術(shù)紅利才會真正釋放。在此之前,任何將AI+醫(yī)療過度神話的預(yù)期,都不過是資本催生的泡沫。

AI能夠提升效率,甚至帶來模式的重塑,AI對于醫(yī)療全產(chǎn)業(yè)鏈都意義重大,從研發(fā)到診療到治療,每一步都需要時間的探索,不能盲目樂觀。

畢竟,再強(qiáng)的AI也算不過三件事:在培養(yǎng)皿里擺爛的細(xì)胞、藥監(jiān)局審評員的起床氣,以及韭菜們用真金白銀投票時的反身性暴擊。

       原文標(biāo)題 : AI+醫(yī)療,被神話了

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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