三次濒死被医生判死刑，宾大教授用AI向14000种绝症宣战
15年前，Fajgenbaum在ICU里苦苦挣扎了六个月，三次徘徊在死亡边缘，甚至接受了临终祷告，与女友、父亲和姐妹做了最后的告别。
15年后，他登上《Possible》节目，娓娓道来自己如何运用AI，将求生之战转变为拯救他人生命的动人故事。
David Fajgenbaum
他是David Fajgenbaum，身兼医师、科学家、畅销书作者等多重身份，还是宾大医学院获得终身教职的年轻教授之一。
Fajgenbaum在乔治城大学读本科时，不幸被确诊患上一种罕见的免疫系统疾病——卡斯特曼病（Castleman）。面对这种罕见病症，全球顶级医学专家也回天乏术，认为他已无药可救。
然而，Fajgenbaum并未屈服于医生的“死亡判决”。经过无数次的尝试与探索，他终于找到了关键的突破口——免疫系统中一条异常活跃的mTOR信号通路。
而原本用于防止肾移植排斥反应的药物西罗莫司（sirolimus），恰好可以抑制这个通路。
在Fajgenbaum的建议下，医生同意尝试使用西罗莫司进行治疗。奇迹发生了，这种药物真的挽救了他的生命。
这次战胜死亡的宝贵经历，让Fajgenbaum敏锐地意识到现存医疗体系存在的巨大盲点：
现有医疗体系主要是为治疗已知疾病而设计，却忽视了那些缺乏有效治疗方案的庞大病群。人类目前已知的疾病约有18,000种，其中约14,000种尚无任何获批的药物疗法。
这意味着全球数千种已获批药物，往往只被用于特定疾病的治疗，而从生物学角度来看，它们或许还有更多潜在用途等待被挖掘。
这一重大发现，让Fajgenbaum毅然决定将“找到现有药物的新用途”作为自己的使命，拯救像他和母亲那样曾经“别无选择”的病人。
Fajgenbaum创立了非营利组织Every Cure，并打造了名为MATRIX的AI系统。该系统能够吸收生物医学知识图谱，预测哪些现有药物可能对尚无治疗手段的疾病有效。
Every Cure官网：通过重新利用药物帮助我们拯救和改善生命
如果按照当前全球大约4,000多种已获批药物和18,000种疾病来计算，可能的组合多达7500万种。如此庞大的数量，单纯依靠人类的力量是难以进行评估的，但AI让这一切成为了可能。
截至目前，Every Cure已经取得了令人惊叹的成果：
他们为一位名为Michael的血管肉瘤患者（一种罕见且以往几乎必死的癌症）找到了新的治疗方法，使他在“被预言死亡”的九年中，有幸见证了儿女生命中最重要的时刻；
他们帮助芝加哥一位小女孩Kaila找到了一种现有免疫疗法，让她在所有标准治疗方案都失败后，病情出现了好转；
他们为温哥华一位病危患者推荐了TNF抑制剂，患者至今病情已缓解两年半；
他们还发现了一种名为DFMO药物的新用途。该药物最初是为治疗昏睡病而开发，现在可能帮助患有罕见神经疾病“巴赫曼 - 布普综合征”的儿童恢复运动功能 ……
追寻自己的「解药」
想象一下，当你生病，身体逐渐衰竭，器官一个个停止运作，而世界上最顶尖的医生却直视着你的眼睛，无奈地说：
“我们不知道你得了什么……”
你会感到虚弱、害怕、困惑，而这正是无数罕见病患者所面临的残酷现实。
全球有超过10,000种罕见疾病，影响着4亿人。然而，其中95%的疾病没有任何经FDA批准的治疗方法。
这些罕见病由于长期研究资金不足，数据稀缺，且医疗系统过于碎片化，难以给出明确的治疗方案。因此，对于患者和他们的家庭来说，这样的打击是毁灭性的。
Fajgenbaum就曾是这些罕见病患者中的一员。
他在重症监护室里度过了六个月，三次与死亡擦肩而过。但他没有被命运打倒，而是将这场原本属于自己的求生之战，转化为拯救他人生命的长期使命。
Fajgenbaum在乔治城大学读大四时，创立了一个以自己母亲名字命名的组织。两年前，他的母亲因罹患脑癌不幸去世。
在母亲临终前，Fajgenbaum答应她要做两件事：
一是创建一个为失去亲人的大学生提供支持的组织；
二是将一生献给为像母亲这样的病人寻找治疗方案。
在乔治城大学读书时，Fajgenbaum发现了一个令人震惊的事实：
人类有18,000种疾病，其中14,000种没有任何获批的疗法。
在医学院，关于某个疾病的问题通常会有一个“已知”答案，但事实上，绝大多数疾病都没有FDA批准的药物。
正是这种巨大的差距，导致Fajgenbaum在2010年忽然罹患卡斯特曼病时，陷入了“既害怕又心碎”的困境。
当时，他还是乔治城大学一名25岁的大三医学生，同时担任着校橄榄球队的四分卫。然而，突如其来的疾病让他瞬间坠入了病危住院的深渊。
更糟糕的是，在这急剧变化的过程中，没有任何可被医疗确诊的依据。
这次沉重的打击，彻底颠覆了Fajgenbaum对医疗的看法。他原以为每种病都会有答案，都会有针对性的药物，只要去一流医院就会有解决方案。然而，在他患病后，就连全球顶尖专家也束手无策。
当医生告诉他，没有更多在研药物，也没有希望的线索时，不甘放弃的Fajgenbaum突然想到：他刚刚使用了7种并非针对卡斯特曼病的化疗药，而它们曾短暂见效，那么会不会还有第8种“为其他病研发”的药也能用于自己的治疗呢？
于是，他决定将剩下的时间都投入到利用现有药物寻找新的治疗方案中。
他开始每隔几周把自己的血样存进实验室的冷冻柜，通过对血样数据的分析来寻找治疗机会。
终于，在一次血样分析中，他发现在自己的免疫系统里，有一条mTOR通路处于过度活跃状态。而刚好有一种西罗莫司的药物可以抑制这种过度活跃，于是他开始在自己身上试用。这种药物帮助他将疾病缓解了十一年半。
2021年，Fajgenbaum在社交媒体上庆祝自己迎来治疗7年的缓解期。
治疗的成功，不仅让他能够坚持到自己的婚礼，还让他有机会和妻子、女儿幸福地生活在一起。
Fajgenbaum称正是横向思维拯救了自己的生命。
“我没有十亿美元或十年时间从头开发一种新药。我的生存取决于一个关键策略：识别并重新利用为其他疾病制造的现有药物来治疗我自己的疾病。”
Every Cure的诞生
西罗莫司尝试的成功，让Fajgenbaum更加坚定了为其他罕见病患者寻找新药物的决心。
他们先是帮助芝加哥一位叫Kaila的小女孩找到了另一种药，治疗效果非常显著。
接着，他们又为一位名叫Michael的血管肉瘤患者（Angiosarcoma）找到了合适的药物。
这些“跨疾病”的成功案例，进一步坚定了Fajgenbaum的想法。
2022年9月，他和挚友、AI工程师Grant Mitchell共同创办了非营利组织Every Cure。他们希望将曾经在宾大实验室为将近十种不同疾病找到可用药的经验，通过AI真正实现规模化、自动化，并覆盖所有药物和疾病。
而实现这一目标的关键工具就是AI平台——MATRIX。
该系统会为每一种FDA获批药物（大约4,000种）与每一种人类疾病（约18,000种）进行匹配。
如果把药和病做成一个矩阵，就会有7500万种可能（4000×18000）。Every Cure的目标是帮助人类在这7500万种可能中“排出优先级”。
MATRIX系统的底层基石是庞大的生物医学知识图谱。它利用“已知疗法”来训练算法，然后让算法对“每个药——每种病”的其他组合进行预测，并打出一个0到1的分数。
Every Cure会为“每个药——每种病”生成分数，并展示给医疗团队。
此外，还有一个“建议模式”（suggestions mode），专门提醒医疗团队关注那些“不明显但有意思”的组合。
比如，当算法给出的分数为0.99，但该药物还不是该病的标准治疗时，医疗团队就会深入挖掘，通过生物医学知识图谱做进一步调查。
当然，要在7500万种可能中做出选择并非易事，所以Every Cure会优先攻克“最糟糕的病”。
如何让AI真正帮助医学？
Every Cure以往的工作是全面筛查所有药物和疾病，从7500万种可能中寻找药与病之间的匹配。
随着AI技术的不断进步，两年半前MATRIX系统刚推出时，生成“7,500万个分数”需要100天，而现在只需要17小时。
但Fajgenbaum并不满足于此，他还设想结合整条就医旅程，通过AI为病人匹配到“对的医生、对的地点、对的药、对的诊断”。
如果沿着这个方向发展，将会有无限的延展空间。
Fajgenbaum表示，“患者影响”是Every Cure评判一切工作的核心指标。他们所做的一切都要以“什么方式最能帮助患者”为出发点。
基于这一思考，Every Cure计划未来将所有预测结果（评分）公开，让医学领域的AI成为一种共享的公共资源，帮助全人类更快地找到治疗之道。
当然，Fajgenbaum也强调，这些评分只是一种参考选项。对于不少疾病而言，确实可能不存在“可再利用的现有药”，这时就必须考虑研发新药。
在Every Cure的工作模式中，采用了“AI + 人类”的模式，许多环节都离不开人类的参与。
比如，他们建立了技术团队进行预测，团队中也有医学专家。这些专家会从“医生/研究者”的角度思考模型如何设计，才能找出“真正可能有效的治疗”。
Every Cure还建立了医疗团队，团队中的临床科学家和医生会从“人的视角”去考虑是否需要进行临床或者实验研究。
Fajgenbaum所追求的AI并非要取代人类，而是要放大人类的同理心和智慧，增强彼此关怀与服务的能力。
与“救命、延寿”相比，Fajgenbaum坦言他更喜欢聆听人们在经过治疗获得的“加时赛（overtime）”中所做的事情。
比如，有的病人会利用这段“原以为没有的时间”送孩子走上红毯，这对于Fajgenbaum来说，正是他工作的意义所在。
参考资料：
https://www.linkedin.com/pulse/possible-dr-david-fajgenbaum-repurposing-drugs-save-his-reid-hoffman-vqf2c/%20
https://www.possible.fm/podcasts/fajgenbaum/
本文来自微信公众号“新智元”，作者：新智元，编辑：元宇，36氪经授权发布。
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