從「無藥可用」到「無疾病證據」：GitLab聯創AI輔助抗癌路徑覆盤

GitLab 聯合創始人兼執行主席 Sid Sijbrandij 近日在 OpenAI Forum 活動中，與遺傳學家 Jacob Stern 共同分享了用 AI 輔助對抗骨肉瘤的完整經歷。Sid 於 2022 年底確診脊椎骨肉瘤，腫瘤直徑 6 釐米。2023 年經歷手術切除、脊柱融合、放療和高強度化療後，癌症仍在 2024 年復發，標準治療方案已基本耗盡，主治醫生無法推薦有效的下一步治療。 Sid 隨後辭去日常職務，組建個人醫療團隊，由前 10x Genomics 高管 Jacob Stern 主導運營，以「創始人模式」全面接管自己的治療決策。團隊採取「極限診斷」策略，對腫瘤進行單細胞測序、DNA/RNA 測序、靶向影像和類器官測試等全方位分析，累計產生 25TB 資料。單細胞測序發現腫瘤高度表達 FAP 蛋白，團隊據此在德國找到一種針對 FAP 的實驗性放射性配體療法。兩次治療後腫瘤壞死 60%、縮小 20%，並從脊髓硬膜脫離，外科醫生得以再次手術將其切除。 AI 在整個過程中充當加速器。Jacob 將腫瘤 RNA 測序資料直接輸入 GPT-4 分析，AI 標記出後來被證明關鍵的 B7H3 靶點，並識別出腫瘤免疫微環境的動態特徵。團隊還搭建了一套 Agent 系統，輸入自然語言問題後可自動完成文獻檢索、假設生成和生物資訊分析，單次執行約 20 美元、耗時 30 分鐘，可直接對 60 萬個單細胞資料執行分析並生成報告。在設計個性化 mRNA 腫瘤疫苗時，AI 也被用於輔助篩選候選新抗原。Jacob 表示，AI 不能替代專科醫生，但讓他「有能力成為專科醫生的合格對話者」，在自己並非專家的領域快速上手並推進合作。 Sid 表示經過靶向放射性治療和手術後，目前處於「無疾病證據」狀態，可用治療選項已從零擴充套件到 30 種。團隊正將這套方法產品化，已孵化 Thalus（基因表達分析與靶點發現）、Arden（複雜免疫疾病個性化治療）等公司，目標是降低個體化治療的門檻。 [1M AI News]