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      醫生說沒救了,但億萬富翁不信,用AI戰勝癌癥并開源全部診療數據

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        現年 47 歲的西德·西布蘭迪杰(Sid Sijbrandij)是 GitLab 的創始人兼執行主席,他從 2012 年加入 GitLab,一路帶領 GitLab 從一個開源項目成長為上市公司,徹底改變了全球數百萬開發者的協作方式。

        西德強調“founder mode”(創始人模式)、激進透明、遠程工作倡導者。他主導編寫了超過 3,000 頁的《GitLab 手冊》,里面記錄了公司如何發工資、如何開除員工、甚至高管的 KPI。他認為,如果一個流程不能公開,那這個流程一定有問題。他甚至曾嘗試過直播辦公過程,包括開會、寫文檔等。

        2023 年,西德被確診為骨肉瘤,這是一種罕見的成人骨癌,通常更常見于兒童/青少年,對成年患者預后較差。他接受了椎骨切除手術,并接受了多輪高強度的放療和化療,以至于需要四次輸血才能維持生命。

        盡管如此,2024 年癌癥還是復發了,醫生甚至告訴他已經無法接受常規治療了。

        他辭掉了 CEO 職位,轉為執行主席,開始以創始人模式對抗癌癥,不再完全委托醫生,而是親自收集所有數據,使用 AI 分析文獻、識別模式、協調專家,組建私人醫療團隊,探索前沿療法。他像管理 GitLab 代碼庫一樣,將自己的診療方案、化驗數據甚至是手術細節全部公開在互聯網上。

        自 2025 年以來,西德的癌癥已經處于緩解/無復發狀態。他精力充沛,不僅決定創辦另一家軟件公司——Kilo Code,還同時運營著一家風險投資基金、一個慈善基金會,并與妻子環球旅行。他認為自己能完全康復,并計劃繼續個性化疫苗以維持免疫響應。

        今年 3 月初,西德參加了 OpenAI 論壇,其與遺傳學家雅各布·斯特恩(Jacob Stern)等人共同探討了他們如何利用人工智能、先進診斷技術和個性化治療方案來應對西德被診斷出的骨肉瘤。

        
      圖 | 中間為西德(來源:OpenAI Forum)

        用 “創始人模式” 自救

        2022 年 11 月,西德因胸痛檢查發現 T5 椎骨處有一個約 6 厘米的腫塊。

        2023 年全年,西德都接受著殘酷的治療,事后回想起來,他只能用“毀滅性”來形容。他切除了受影響的椎骨,用鈦框架進行脊柱融合。并接受了多輪高強度的放療和化療,以至于需要四次輸血才能維持生命。數周內,他幾乎無法下床上廁所。

        
      圖 | 西德腫瘤的影像(來源:西德)

        他還入組了好友創辦的一家名為 Shasqi 的腫瘤學初創公司的臨床試驗。盡管如此,他的癌癥在 2024 年復發了,醫生表示已用盡標準治療,無合適臨床試驗。為了活下去,他決定以創始人模式對抗癌癥。

        2024 年底,西德從 GitLab 的 CEO 職位過渡為執行主席,表示需要更多時間專注健康和治療。他不再被動接受標準醫療流程,而是像創辦 GitLab 一樣,親力親為、快速迭代、最大化信息流動、組建團隊、打破常規障礙。

        他為自己的下一階段治療確立了三個原則:盡可能多地進行診斷。就像 GitLab 監控服務器運行的每一毫秒一樣,西德要求盡可能頻繁地進行所有可用的診斷。

        在他眼中,沒有任何一個生物學信息單元小到不值得記錄;個性化定制 10+ 種療法:他不再被動等待新藥上市,而是主動擴大與學術界、藥企的合作,根據自己腫瘤的獨特性狀,并行定制超過 10 種個性化藥物;并行治療,傳統的癌癥治療是“試錯模式”,用一種藥,無效了再換。西德則采取了高頻迭代模式,同時測試多種假設,用診斷數據實時監測反應,絕不坐等癌癥進展。

        在這套方案中,西德部署了五大技術支柱。利用單細胞測序深入每一個癌細胞的內部,解析 T 細胞受體的精確特征;同時配合高頻的微小殘留病(MRD)檢測,像掃描代碼 Bug 一樣在血液中捕捉微量的腫瘤 DNA 信號。他甚至在實驗室里用自己的癌細胞培育出“類器官”,在這些生物模型上預先進行藥物壓力測試,以確保每一劑打入體內的藥都有據可循。

        
      圖 | 西德的全新診斷套件(來源:西德)

        為了執行這套復雜的流程,Sid 組建了一支私人團隊,其中包括 Private Medical 等頂尖禮賓醫療服務機構,并招募了 10x Genomics 的董事 Jacob Stern 全職擔任他治療方案的“CEO”。

        西德將全部精力投入到數據的收集與分析中。他建立了一個高達 25 TB 的個人生物數據庫,核心支柱是單細胞測序。通過這項技術,他和團隊能夠像解析代碼行一樣,對數千個癌細胞進行單獨采樣。他的團隊利用 AI,在海量數據中進行文獻綜述和假設生成。

        轉機出現在一次深度數據挖掘中,當計算生物學家分析西德的單細胞測序數據時,發現在他那些表達差異最顯著的基因中,大量出現了成纖維細胞的典型標志物。

        通過將西德的單細胞數據與公開細胞圖譜進行聚類對比,團隊觀測到:被標記為“簇 29”的推定腫瘤細胞呈現出顯著的 KERA、LUM、EPYC 和 FAP 等基因過表達。在人體中,成纖維細胞本應負責傷口愈合,但 西德的癌癥卻極其狡猾地扭曲了這一機制,在腫瘤微環境中搭建起一層保護性基質。這一發現不僅揭示了腫瘤的免疫逃逸機制,更直接鎖定了一個關鍵靶點:FAP(成纖維細胞活化蛋白)。

        
      (來源:西德)

        基于診斷出的 FAP 靶點,西德遠赴德國接受了一種實驗性的放射配體療法。這種療法將放射性同位素镥-177 修飾在能識別 FAP 的配體上,直接摧毀癌細胞而不傷及全身。兩次治療后,他的腫瘤壞死率達到 60%,體積縮小 20%。

        后續測序顯示,通過聯合應用雙檢查點抑制劑、NK 細胞、超級拮抗劑及溶瘤病毒等免疫療法,體內激活了大量具有殺傷活性的 T 細胞,從 19%增長到 89%。然而,腫瘤微環境原本呈抑制狀態,阻礙免疫細胞浸潤。推測因 FAP 細胞失活,中斷了向中性粒細胞的信號傳導,使“冷腫瘤”轉化為“熱腫瘤”,免疫細胞得以進入。但西德表示該機制尚待進一步驗證。

        
      (來源:西德)

        目前,西德沒有癌癥復發的跡象。但他與癌癥的斗爭遠未結束。他和他的團隊將繼續研發治療方案和策略,以應對癌癥復發的可能性。他的下一步防線是基于 mRNA 的個性化新抗原疫苗,目標是維持他們已經引發的免疫反應。

        此外,西德還在與領先的學術團體合作開發個性化的基于細胞的療法。在這一過程中,他前往北京進行了 B7H3 蛋白掃描,發現該靶點在他的肝臟中也高度表達,這意味著直接使用 CAR-T 可能會摧毀肝臟。為此,他聯系專家為這種療法設計了一個“與門”邏輯:只有當 T 細胞同時識別出 B7H3 和 FAP 兩個標志物時才會激活。由于 FAP 在肝臟中表達極低,這一邏輯開關確保了相關療法只在腫瘤區域起作用。

        
      (來源:西德)

        在 OpenAI 論壇分享上,西德也分享了兩個 AI 幫助他判斷的故事,當放射檢查其肺部時,傳統診斷認為是癌癥轉移,但西德的團隊通過 AI 鑒別診斷和多方專家會診,最終確認那只是新冠肺炎的殘留,避免了錯誤的治療方向;此外,面對化療引起的疑似白血病風險,AI 僅用 30 分鐘和 20 美元,就自主完成了文獻檢索、編寫代碼并分析了 60 萬個單細胞數據,最終排除了風險。

        把“創始人模式”變成標準化醫療方案

        在整個治療過程中,西德開發了一個復雜的信息管理系統(他的治療筆記),以管理復雜信息的流動(他的診斷結果),從而指導復雜信息產品(藥物)的使用和創造。

        與 《GitLab 手冊》頗為相似,在一個名為“Sid 健康筆記”的谷歌文檔中,他和團隊為每一次醫療互動,或與癌癥研究人員或腫瘤學公司的會議,都編寫了詳細的條目。僅 2025 年,這份文檔就已增長到超過 1,000 頁。

        第二部分是診斷結果。每一次實驗室測試、掃描和基因組測序結果的原始數據都被一絲不茍地存儲著。而且結果非常多。

        最后一部分是他實際可以接受的一套療法。在用盡標準治療方案后,他著手創建了自己的可能治療方法的“治療階梯”。這個階梯上的一些是現有藥物,可能根據從診斷中獲得的信息,從其他癌癥中重新利用。其他的則是與研究人員或公司合作為西德專門設計的個體化療法。

        
      圖 | 西德的治療時間表(來源:西德)

        即使擁有億萬富翁的資源和強大的人脈網絡,西德在用“創始人模式”應對癌癥的過程中,依然面臨著重大障礙。

        獲取自己組織的樣本和數據極為困難。他形容為“在每家醫院都經歷了難以置信的掙扎”。醫院通常只愿意提供標準的福爾馬林固定石蠟包埋樣本,而不愿提供能保留更多信息的冷凍保存組織樣本。這需要“前線組織提取人員”強力協商、處理責任問題和程序阻力,歷史樣本的轉移也非常麻煩。

        基因組數據的獲取同樣“令人震驚地困難”。醫院往往只提供常規報告,不愿支持更先進、低成本的測序服務。

        監管與官僚體系更是層層阻礙。機構審查委員會被他描述為“否決制”,一人反對就可能拖延整個進程。他認為醫療系統常常把“首先不造成傷害”等同于“首先什么都不做”,這種惰性讓他感到非常沮喪。

        如今,西德不僅僅滿足于自救,他和雅各布正在試圖推廣這種方式。他們創辦了一系列公司,試圖將這些流程標準化。

        其中一家公司叫 Thalus。致力于從基因表達維度實現“最大化診斷”。通過單細胞測序與批量 RNA 測序技術,它能跨越組織來源的限制,精準鎖定患者特有的癌癥靶點(如 DLL3)。一旦靶點確立,AI 便會即時匯總全球范圍內的臨床試驗、生物學數據及潛在合作藥企,為患者建立完整的行動路線圖。

        另一家 Arden 專注于復雜的免疫系統疾病,通過對血液進行深度分析,構建“治療-測量-分析-迭代”的閉環。針對動輒數千頁的冗長病史,Arden 利用 AI 快速解析并梳理核心病灶,從而為患者量身定制靶向免疫調節方案。

        1.https://centuryofbio.com/p/sid

        2.https://sytse.com/cancer/

        3.https://osteosarc.com/timeline/

        4.https://www.linkedin.com/posts/sijbrandij_im-going-founder-mode-on-my-cancer-the-activity-7419203407174987777-XWxz/

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