كان فيجاي باندي معروفًا في الأوساط الأكاديمية أكثر منه في أوساط المستثمرين. تغير ذلك بشكل مفاجئ قبل اثني عشر عامًا، عندما قرر مارك أندريسن وبن هورويتز اللذان أمضيا السنوات الخمس الأولى لشركتهما في تجنب قطاع الرعاية الصحية وعلوم الحياة صراحةً أن هذا القطاع يستحق الرهان عليه بعد كل شيء، وسلموا المفاتيح لباندي. في ذلك الوقت، كان أستاذًا للكيمياء في جامعة ستانفورد، واشتهر ببناء مشروع Folding@home، وهو مشروع الحوسبة الموزعة الذي حول ملايين أجهزة الكمبيوتر المنزلية إلى حاسوب عملاق لأبحاث الأمراض. على مدى العقد التالي وما بعده، نما استثمار a16z تحت إدارته ليصبح ممارسة تدير ما يقرب من 4 مليارات دولار.
لذلك كان الأمر غير متوقع إلى حد ما عندما، في يونيو من العام الماضي، ابتعد باندي عن كل ذلك ليبدأ شيئًا أصغر بكثير. في الواقع، شركته الجديدة، VZVC، التي أسسها بالاشتراك مع المستثمر المخضرم زاك فيرنر، مبنية على عدد قليل من الاستثمارات المركزة سنويًا بدلاً من العشرات، وليس لديها شركاء مبتدئون، وتعتمد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي في عملياتها اليومية.
لمعرفة المزيد عن تحول باندي الجذري، تحدثنا معه هذا الأسبوع حول سبب قيامه بعدد قليل من الاستثمارات المركزة بدلاً من تشتيت جهوده في السوق الحالي وحول أحد الألغاز الأكثر إثارة للاهتمام في التكنولوجيا الحيوية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: على عكس النصوص، لا يمكن جمع البيانات البيولوجية من الإنترنت، لذلك ينتهي المطاف بكل شركة تقريبًا ببناء مجموعة بياناتها الخاصة والمغلقة. ماذا يعني ذلك بالنسبة لجميع التطورات التي وعد بها الذكاء الاصطناعي في الطب، ومن يحصل بالفعل على الوصول إليها؟
تم تحرير هذه المحادثة للاختصار والوضوح. يمكنك أيضًا الاستماع إلى المحادثة الكاملة (أدناه).
لقد ذكرت أن علم الأحياء ينتقل من "علم الاكتشاف" إلى شيء يمكن هندسته. ماذا يعني ذلك؟
بالنسبة للكثير من طرق تطوير الأدوية، كان هناك جانب عرضي كبير فيها. أعتقد أن ما تغير هو أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يسمحان لأجهزة الكمبيوتر بتطبيق نوع فهمها على شيء معقد للغاية... لمحاولة تحديد الأهداف التي تريد أن تستهدفها أدويتك، لأمراض معينة، لتكون قادرًا على صنع تلك الأدوية، والآن حتى للمساعدة في التجارب السريرية وهي الجزء الأكثر تكلفة في العملية.
اعتقدت أن التجارب السريرية أصبحت أرخص لأن مطوري الأدوية يستخدمون المزيد من البيانات الاصطناعية، وبالتالي لا يلزم الكثير من الأشخاص لهذه التجارب.
هذا، في رأيي، طموح كبير.
لقد تقلصت تكلفة ووقت الوصول إلى التجارب السريرية، خاصة مع الذكاء الاصطناعي، لكنها لا تزال قد تكلف مئات الملايين من الدولارات لإجراء تجربة، وهذا هو السبب في أن الأدوية باهظة الثمن للغاية. إن احتمال نجاح دواء ما من التجربة الأولى إلى نهاية التجربة الثالثة هو 20% فقط. إذا فشلت 8 من كل 10، وتكلف هذه الأمور مئات الملايين من الدولارات، فإن التكلفة المستهلكة تصبح عالية جدًا. السبب في فشلها عادة ليس أن عالم الأحياء ارتكب خطأً؛ بل هو أن جميع التجارب التي صُممت عليها هذه الأدوية كانت على نماذج حيوانية مثل الفئران، وفي النهاية، النماذج الحيوانية ليست تنبؤية جدًا للبشر. لن يكون نموذج الذكاء الاصطناعي مثاليًا، لكنه سيكون أفضل بكثير من أي نموذج حيواني، وبمجرد أن يتجاوز هذا الحاجز، يصبح الأمر مثيرًا حقًا.
[المرحلة التي تلي ذلك هي]: هل الدواء هو الدواء المناسب لي؟
تقصد الطب الشخصي...
المصطلح هنا هو ما يسمى بالطب الدقيق. إذا ذهبت إلى طبيب تعاني من شيء غير بسيط، فعليهم تخمين ما يحدث، لأنه لا يوجد الكثير مما يمكنهم معرفته. ثم يعطونك دواءً وإذا لم ينجح ذلك، يعطونك دواءً آخر، ثم دواءً آخر. يحدث هذا في السرطان، ويحدث في العديد من المجالات المختلفة. سنكون جميعًا أفضل حالًا بكثير لو كان الدواء الأول هو الدواء الصحيح. عادةً، تُقارن قيم اختبارات الدم الخاصة بك بمتوسطات السكان. ولكن في الواقع، يجب مقارنتها بـ: هل هذه [النتيجة] غريبة بالنسبة لك؟ ما بدأنا نفعله أيضًا في الجانب الطبي هو [القدرة] على فهم ما هو مناسب للفرد.
هل تقول إن المسار إلى هذه اللحظة كان بطيئًا وثابتًا، أم أنه شهد طفرة مؤخرًا؟
أعتقد أنها مجموعة من الأشياء المختلفة [التي تتضافر]. فعلى سبيل المثال، كان الطب الدقيق لفترة طويلة يعتمد على علم الجينوم. لكن الحقيقة هي أن جينومك يشبه إلى حد ما المخطط الأولي لمنزلك في اليوم الأول، لكن منزلك يختلف تمامًا الآن مقارنة باللحظة التي بُني فيها. لذا، هناك العديد من الأشياء الأخرى التي يمكن للناس قياسها الآن في علم البروتينات وما إلى ذلك، والتي تعد أكثر أهمية لفهم المرض وحالة جسمك الآن. كان هناك أيضًا [الكثير من] الأتمتة في القياسات الروبوتية التي ترتبط بشكل طبيعي بالذكاء الاصطناعي، وهذان الاثنان يسيران جنبًا إلى جنب بشكل جيد حقًا.
