Vivodyne dyrker 20 typer menneskevev for å trene KI på kausal biologi

«Uten testing på mennesker, hva skal disse modellene gjøre? De kommer til å kurere kreft i mus.» > — Andrei Georgescu, administrerende direktør og medgründer i Vivodyne

Vivodyne åpnet forrige uke det selskapet kaller verdens største «menneskelige datasenter» utenfor San Francisco, skriver TechCrunch. Anleggene heter HIVE og består av modulære robotlaber som dyrker 20 typer menneskevev, doserer dem og følger dem over tid uten at et menneske står ved benken. Selskapet ble skilt ut fra University of Pennsylvania i 2021 og har hentet i underkant av 80 millioner dollar over to runder ledet av Khosla Ventures.

Poenget er datagrunnlaget. Modeller for biologi trenes i dag på statiske øyeblikksbilder av celler, ikke på hva som fikk cellene dit. En studie publisert i Nature Methods i forrige måned fant ingen tydelige skaleringslover når generative KI-modeller trenes på eksisterende celledata.

«Modellen lærer at dette er celletilstand A og dette er celletilstand B, men aldri at celletilstand B er effekten av å betenne celletilstand A.» > — Andrei Georgescu til TechCrunch

Bransjen har lovet mer enn den leverer. Sam Altman har gjentatte ganger brukt kreftbehandling som begrunnelse for OpenAIs satsing mot AGI, og Demis Hassabis i Google DeepMind sa i fjor at KI potensielt kan kurere all sykdom innen et tiår. Alphafold har ennå ikke gitt et nytt legemiddel, og Isomorphic Labs, som ble grunnlagt for å bygge videre på det, venter sine første kliniske studier mot slutten av året etter at de opprinnelig var planlagt i 2025. Ni av ti legemidler som virker godt nok i dyreforsøk til å gå videre til kliniske studier, får aldri godkjenning for mennesker. Anthropic-sjef Dario Amodei skrev i helgen at påstanden om at KI skal kurere kreft har blitt mer klisjé enn troverdig.

For deg som bygger med KI er det kjedeligste i saken det mest overførbare: når skaleringslovene uteblir, er det gjerne fordi treningsdataene ikke koder det du faktisk vil predikere. Vivodyne satser på at hundretusener av parallelle forsøk, der sykt vev utsettes for et stimulus, gir treningsdata med årsak og virkning innebygd.