בינה מלאכותית לא קרובה לריפוי סרטן, והסטארטאפ הזה טוען שהוא יודע מה חסר

הבעיה היא הנתונים, לא האלגוריתם

סטארטאפ הביוטק Vivodyne טוען שתעשיית גילוי התרופות מבוססת בינה מלאכותית סובלת מבעיית נתונים יסודית, ולא מכשל מודלי. החברה, שיצאה מאוניברסיטת פנסילבניה ב-2021 לאחר שהמנכ"ל ואחד המייסדים אנדריי ג'ורג'סקו (Andrei Georgescu) השלים שם דוקטורט בהנדסה ביו-רפואית, בנתה מערכת בשם HIVE, מעבדות רובוטיות מודולריות שמסוגלות לגדל 20 סוגי רקמה אנושית, לתת להן מינונים ולנטר אותן אוטונומית. התוצר הוא דאטה ביולוגי סיבתי (causal) מהסוג שהמודלים הנוכחיים פשוט לא רואים: כיום רוב הנתונים מגיעים מניסויים בבעלי חיים, מתרביות תא בודד או מחלבונים מבודדים, לא מרקמה חיה שמתנהגת כמו איבר אנושי.

"בלי ניסוי בבני אדם, המודלים ירפאו סרטן בעכברים"

לדברי ג'ורג'סקו, בהיעדר בדיקות על רקמה אנושית חיה, מודלי הבינה המלאכותית מתאמנים על פרוקסי לא רלוונטי, והם "מרפאים סרטן בעכברים". גם דאריו אמודאי, מנכ"ל Anthropic, כתב בסוף השבוע שטענות על ריפוי סרטן בעזרת AI הפכו לקלישאה יותר מאשר לתחזית אמינה, ושהיחיד שיעבוד הוא "למעשה לרפא סרטן". ראוי לציין שאמודאי עצמו, כמו גם סם אלטמן (Sam Altman) מ-OpenAI ודמיס הסאביס מ-Google DeepMind, זרקו בעבר תחזיות דומות, אלטמן חוזר עליהן כהצדקה לדחיפה ל-AGI ולהרחבת תשתיות המחשוב, והסאביס העריך לפני שנה ש-AI עשוי לרפא כל מחלה בתוך עשור.

התוצאות בפועל פושרות

בינתיים התמונה בשטח אחרת. קומץ תרופות שתוכננו בעזרת AI הגיעו לניסויים בבני אדם, אחת עד שלב III, הניסוי הרחב בבני אדם, אבל החסמים האמיתיים לא בהכרח ניתנים לפתרון על ידי מודלים נוכחיים. AlphaFold, שזיכה את מפתחיו בנובל, היה פריצת דרך בהבנת אבני הבניין של החיים, אך טרם הניב תרופה חדשה. Isomorphic Labs, שקמה כדי לבנות על AlphaFold, דחתה את הניסויים הראשונים מ-2025 לסוף השנה הנוכחית, וכתבה בפברואר שגילוי תרופות אמיתי ידרוש "מודלים חזויים מדויקים מאוד, על טווח רחב של תכונות ואינטראקציות ביוכימיות".

90% נכשלים במעבר מבעלי חיים לבני אדם

ג'ורג'סקו קורא ל"בדיקת שפיות" של התחום: המודלים הקיימים חסרים את הדאטה ללכוד את המורכבות של ביולוגיה אנושית. זו בעיה מוכרת בתעשיית הפארמה, 90% מהתרופות שמצליחות מספיק בניסויים בבעלי חיים כדי להיכנס לניסויים קליניים לא מקבלות אישור רגולטורי לבני אדם. הרקמות של Vivodyne, לטענת החברה, מדגימות התאמה גבוהה להתנהגות אנושית אמיתית: תאי כבד עם 94% דיוק חיזוי לרעילות בהשוואה לניסויים קליניים, רקמת דרכי נשימה עם 96% התאמה, ומח עצם שהשיג 100% התאמה במבחן של 20 תרופות כימותרפיות שונות.

מרכז הנתונים האנושי הגדול בעולם

בשבוע שעבר, לאחר שגייסה קצת פחות מ-80 מיליון דולר (כ-296 מיליון שקל) בשני סבבים בהובלת Khosla Ventures, פתחה החברה את מה שהיא מכנה "מרכז הנתונים האנושי הגדול בעולם" בסמוך לסן פרנסיסקו. ג'ורג'סקו טוען שהצוות שלו כבר מגיע לתפוקה כפולה מזו של כלל הניסויים בבעלי חיים המתקיימים בארצות הברית. הרעיון הוא לקצר את מסלול המועמדים לתרופה באמצעות הבנה טובה יותר של מה יעבוד, לפני שמוציאים עשרות מיליוני דולרים על ניסוי קליני. החברה לא חושפת שמות שותפים, אך מדווחת על עבודה עם כמה חברות פארמה גדולות. ג'ורג'סקו משווה את המצב למבחני ריסוק בתעשיית הרכב: יצרן רכב בטוח שהמכונית תעבור את דרישות NHTSA לפני המבחן, אבל חברות תרופות כמעט אף פעם לא נכנסות לניסוי קליני עם ביטחון דומה, ורוב התרופות נכשלות בקבלת אישור FDA.

החזון הגדול יותר: דאטה סיבתי לאימון מודלים חדשים

מעבר לקיצור תהליכי פיתוח, ג'ורג'סקו רואה במעבדות האוטונומיות מפתח לייצור הדאטה הסיבתי שנדרש לאימון הדור הבא של מודלים על ביולוגיה אנושית. הוא מצביע על מחקר שפורסם החודש ב-Nature Methods, שמצא שאין חוקי סקיילינג ברורים כשמאמנים מודלים גנרטיביים על נתונים ביולוגיים, רמז לכך שעוד דאטה מאותו סוג לא יפתור את הבעיה, ונדרש סוג שונה מהותית של מידע.