亮点
- 德里娅·乌努特马兹博士认为，人工智能正在以极快的速度压缩生物研究、药物发现和临床测试，以至于医学在大约十年内有望显著延长寿命。
- 他预计人工智能将推动医疗转向个性化预防和治疗，利用早期疾病预测和按需治疗等功能，癌症是他认为可能治愈的疾病的关键例子。
- 他还相信衰老可以被预防甚至逆转，但说这需要严肃的工程和仔细验证，而不是奇迹药丸或治疗。
德里娅·乌努特马兹博士经常重复一句话：尽量不要在未来十年内死去。听起来像个玩笑，但他是认真的。Unutmaz是杰克逊实验室的免疫学家和衰老研究员，他是早期接触OpenAI模型的科学家之一。他认为人工智能即将极大地压缩生物学的时间线，使得2030年代中期的人们可能能长时间活着。
在一次与生物化学家朗达·帕特里克的播客采访中，帕特里克请他详细分析这一说法。以下是他的案件，以及他讨论的那些可能值得引起关注的话题。
核心论点：逃逸速度
乌努特马兹的出发点是，人类是线性的思考，而技术则不是。我们假设未来十年将与上一个十年相似。他认为这看起来更像上个世纪，并把这比作1900年告诉某人天花和结核病将停止杀人。
第二点是奥布里·德·格雷所说的“长寿逃逸速度”，即医学进步速度足够快，以至于你每活一年，剩余寿命就会增加一年多。乌努特马兹的例子：你被诊断出患有无法治愈的癌症，剩下一两年，但新疗法在这段时间内出现，一年的生命变成了十年。
（基于人类寿命达到逃逸速度的生命轨迹|成长的生命）
他认为这个门槛大约还要8到10年。他预计在15到20年内，我们可以彻底逆转衰老，所以80岁或90岁的人可以恢复到30或40岁的生理状态。这就是延长寿命50年的原因。帕特里克的节目笔记谨慎地称之为预测，而非定量预测。
人工智能已经在改变实验室
乌努特马兹的乐观基于他对自己作品的观察。生物学现在每个实验会产生数百万个数据点，瓶颈已从生成数据转向理解数据。他描述了将庞大的RNA测序数据集交给顶级推理模型，并在大约112分钟内拿回一份40页的报告。它不仅涵盖了哪些基因发生了变化，还包括了模式可能意味着什么以及下一步该做哪些实验。以前像这样的工作需要博士生几个月时间。
他还将模型与实验室已完成的实验进行测试，要求他们预测结果。老款车型的正确率是80%到90%。他说，最新的匹配率约为98%，接近他30年实验室直觉所预测的水平。他称之为“令人难以置信”。
数字孪生与更快的试验
帕特里克提出的明显反对意见是，你仍然需要在人类身上测试药物，而这需要多年时间。Unutmaz的答案是数字孪生：基于基因、新陈代谢、免疫系统、肠道微生物组（肠道微生物组成）和临床病史构建的个体模拟。有了足够的数据和计算能力，你可以模拟药物对特定患者的影响，在一小部分精心挑选的患者身上进行试验，并将试验时间从数年缩短到数月。他赌5到10年内我们会达到这一天，他还设想“按需治疗”，人工智能分析你的生物学，设施在一周内为你制造药物。
（图片展示了拥有数字孪生的概念[基于基因、新陈代谢、免疫系统、微生物组和临床史构建的个体模拟]。|网络世界）
他将这条路径比作自动驾驶汽车，必须在罕见且高风险的情境下进行验证，人们才会信任它们。他说生物学会花更长时间，因为它复杂得多。在生物学方面，衰老可能是更简单的案例，因为我们可以快速测量肌肉功能和皮肤质量等结果。
医学：从疾病护理到预防
Unutmaz认为，医生不使用人工智能已经变得不道德，最终可能被认定为医疗事故。他的理由是，先进的模型现在能诊断并提出接近专家水平的治疗方案，有些模型甚至能在影像学上比放射科医生早几年发现乳腺癌。
他的实际建议是使用最新的人工智能模型，这些模型需要一定程度的推理，而不是那些老式、快速、即时的模型。在日常诊断方面，他表示OpenAI、Anthropic和Google的顶尖模型都表现优异，差异主要体现在罕见或研究级问题上。关于通用模型与专科模型的争论，他支持通才，因为医学是整体性的，理解放射学、RNA和蛋白质的模型可以将心电图（一种记录心脏电活动的仪器）置于背景中。
两位发言人对预防工作都非常热情。他们讨论了一项来自英国患者数据库的研究，该研究利用血液蛋白和其他数据训练的模型，在诊断前多年就预测了包括癌症和神经退行性疾病在内的多种疾病。Unutmaz称当今系统为“疾病护理”，并设想一个个人AI健康教练，持续追踪部分反映健康状况的生物标志。尽管他不是糖尿病患者，但他自己也佩戴持续血糖监测仪，以及早发现胰岛素抵抗。节目还附带一个警告：预测疾病并不等于证明早期干预会改变结果。
巨蟹座：比看起来更近？
癌症实际上是数百种疾病，Unutmaz解释了为什么有时治疗困难：肿瘤细胞是我们自己的细胞，任何杀死它们的东西往往也会伤害健康组织。免疫疗法、靶向智能药物和个性化mRNA疫苗（教细胞如何从病毒或癌细胞中制造无害的蛋白质片段，从而触发免疫反应的疫苗）正在改变这一状况。他最喜欢的例子是澳大利亚的一个案例，一名男子利用人工智能设计了针对他狗黑色素瘤的mRNA疫苗，肿瘤开始退化。
（mRNA疫苗教细胞如何从病毒或癌细胞中制造无害的蛋白质片段，从而触发免疫反应。|麻省理工新闻）
他说，如果规模扩大，人工智能可以模拟突变，筛选数百万种化合物，从而制定针对每个肿瘤的治疗方案。他预测癌症将在十年内变得可治愈。这是讨论中最大胆的说法，而且这只是预测，而非今天的实际证明。
衰老：预防为先，逆转为后
Unutmaz认为衰老是生物信息和韧性的丧失，而非简单的磨损。生物学在不断自我修复，而这个程序在某个阶段会退化。他期望预防先于逆转，因此年轻人可能保持韧性，而老年人则需要更重的修复工作。
他指出了一些可能性的线索：
- 拥有天赋的动物。大象拥有额外的肿瘤抑制基因p53拷贝，裸鼹鼠的寿命比类似啮齿动物长数十年。
- 过多的钱人。全球只有几百人达到110个。他问他们“对”的是什么，以及是否能被设计成其他人。
- 细胞重编程。山中因子（一组特定的四种蛋白质，能将成熟细胞转化为干细胞）可以在实验室中将细胞的年龄倒转回去，而部分重编程（即使用四种山中因子中的三项用于复活细胞）正进入人体试验，包括眼科。
不过他并不指望有任何神奇的药丸或治疗效果。重编程并不能解决衰老的所有特征，而一个在老身体中焕发活力、拥有老旧微生物群和积累突变的细胞，可能会再次衰老。他称全身回春是一个严重的工程难题，需要比病毒更好的传递工具、更多的数据和更多的计算分析。在某些情况下，这可能意味着更换器官，而非修复它们。
他为什么不怕人工智能
帕特里克向他提出对人工智能的悲观看法，乌努塔兹断然否认。在他的框架下，真正的生存威胁一直是人类，而人工智能是赋予人们超能力的助力者。他认为主要风险是人类滥用它。他还预计，更便宜的药物开发将使治疗更易获得，而非更难，因为人工智能驱动的发现和数字孪生试验可以大幅降低成本。
持保留态度
乌努特马兹性格乐观，他自己也这么说。他已经写了25年关于奇点（假设人工智能超越人类智能的时刻），他认为自己以前的时间线太保守了。他的一些主张很有说服力：几乎没有幻觉（人工智能制造信息），十年内癌症被解决，两年内逆转衰老。那些都是预测，历史上充满了自信的生物医学预测，但都推迟了。即便如此，他也表示，生物学上的数据需求大多尚未收集，必须赢得对AI生成医学的信任，验证不能被忽视。
你现在能做什么
最可行的想法，在本集结尾和节目说明中讨论，就是迷你数字孪生。你不需要未来主义的模拟。首先，整理你自己的健康数据，包括日期：化验、影像、药物、可穿戴读数。这为未来的人工智能工具提供了一个个人的基础。节目强调要注意隐私和临床保障。
除此之外，信息是熟悉与新奇的结合。保持健康以从即将到来的病中受益，将人工智能作为第二意见而非替代医生，并将预测视为行动的提示，而非裁决。（转载）
