Một startup công nghệ sinh học tên là Vivodyne cho rằng ngành công nghiệp khám phá thuốc bằng AI đang gặp vấn đề về dữ liệu, và họ đã chế tạo một cỗ máy để giải quyết nó. Hệ thống HIVE của công ty, bao gồm các phòng thí nghiệm robot mô-đun, có khả năng nuôi cấy 20 loại mô người, sau đó tự động định liều và theo dõi chúng. Quá trình này tạo ra dữ liệu sinh học mang tính nhân quả mà các mô hình AI hiện nay còn thiếu. Dữ liệu này chủ yếu đến từ các thử nghiệm trên động vật, hoặc nghiên cứu các tế bào hoặc protein đơn lẻ, chứ không phải mô sống.
CEO và đồng sáng lập Vivodyne, Andrei Georgescu, đặt câu hỏi: “Nếu không có thử nghiệm trên người, các mô hình AI sẽ làm gì? Chúng sẽ chữa ung thư trên chuột.” Ông cũng chỉ ra rằng các tuyên bố về việc AI sẽ chữa khỏi ung thư ngày càng trở nên sáo rỗng. Mặc dù một số ít thuốc được thiết kế bằng AI đã tiến vào các thử nghiệm trên người, thực tế là các rào cản không hẳn là những vấn đề mà AI có thể giải quyết ngay bây giờ.
Vivodyne được tách ra từ Đại học Pennsylvania vào năm 2021. Công ty tuyên bố các mô của họ mô phỏng gần như chính xác hành vi của các cơ quan người thực, với độ chính xác dự đoán lên tới 94% so với các thử nghiệm lâm sàng về độc tính. Tuần trước, công ty, đã huy động được gần 80 triệu đô la, đã khai trương cái mà họ gọi là “trung tâm dữ liệu con người” lớn nhất thế giới ngay bên ngoài San Francisco. Georgescu cho biết đội ngũ của ông đang đạt được năng suất gấp đôi so với tất cả các thử nghiệm trên động vật đang được thực hiện tại Hoa Kỳ.
Mục tiêu là đẩy nhanh quá trình phát triển các ứng cử viên thuốc bằng cách có ý tưởng tốt hơn về những gì sẽ hiệu quả trước khi trải qua chi phí tốn kém của các thử nghiệm lâm sàng. Vivodyne cho biết họ đang hợp tác với nhiều công ty dược phẩm lớn. Georgescu nhìn thấy các phòng thí nghiệm sinh học tự động của mình là chìa khóa để tạo ra loại dữ liệu nhân quả có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình mới về sinh học con người. Ông tin rằng điều này sẽ rất quan trọng không chỉ đối với những thách thức y tế hiện tại mà còn cho tương lai, nơi các bệnh phức tạp đòi hỏi các loại thuốc nhắm vào nhiều con đường khác nhau.
Thông tin này được lấy từ TechCrunch ngày 19 tháng 8 năm 2026.



