多伦多大学教授、机器学习和计算生物学专家Bo Wang表示，每次想要扩大一个AI模型的规模时，都需要大量的资金。学术实验室如他的实验室在某个时候无法跟上这种成本。这就是为什么近年来一些令人兴奋的AI进展是由行业推动的，Wang说道。
幸运的是，正当Wang获得终身教职并享有两年宝贵的休假时，业界找上了他。他将于6月加入备受瞩目的AI生物技术公司Xaira Therapeutics，担任生物医学AI负责人，寻求将预测性AI与验证技术结合起来，以发现新的药物候选物。
“这个领域变得混乱……人们发布他们的模型时没有进行全面的验证，”Wang说。“有些公司只是分享大量来自模型的预测，没有人知道如何使用它们。你信任它们吗？”
这一挑战每天都在激励着Wang，而Xaira将是他的下一个工作场所来解决这个问题。去年，Xaira凭借其10亿美元的巨额融资引起了关注，但实际上一直在秘密运作。
重返业界
对于Wang来说，新角色标志着他重返业界。他在斯坦福大学获得博士学位后，在Genentech实习，并在Illumina工作了一段时间。除了在多伦多大学（U of T）的职位外，Wang还是加拿大最大的健康研究组织——大学健康网络（UHN）的首席AI科学家，以及加拿大高级研究所（CIFAR）Vector研究所的AI主席——该组织的使命是“汇聚杰出人才，解决科学和人类面临的最重要问题”。
“自从ChatGPT发布以来，AI领域的格局已经完全不同了。AI发展得非常快，作为学术实验室，我确实看到了很多局限性，”Wang说。“回到业界将让我获得大量的资源。”
那么他是如何卷入这家生物技术独角兽公司的呢？Wang说，他和其他人一样听说了这家公司。但这家公司引起了他的兴趣，因为它似乎在做与他自己的研究相似的工作，只是规模更大。他说他经常去旧金山，应公司一位副总裁的邀请去做了一个演讲。
Wang展示了他与U of T、UHN和Vector研究所的其他人共同开发的scGPT，这是一个单细胞多组学的基础模型。他了解到Xaira也在做类似的事情，但觉得这项工作“非常棘手”。Wang和Xaira的高管很快意识到他们需要彼此。
Wang特别对Xaira在大规模扰动数据分析方面的能力印象深刻，这些数据包括经过轻微修改以增强数据隐私的敏感数据，如健康记录。“这正是我需要将我的研究，例如scGPT，提升到下一个水平的东西，所以我们谈了很多，”他说。
当Wang于6月加入Xaira时，他将负责该公司在整个研发管道中的AI战略，包括开发一个多模态生物学基础模型，建立湿实验室和临床团队之间的联系，确保进行有意义的实验，以及最重要的招聘团队成员。
“在我看来，Xaira的一个超级能力是它的整合。我们有湿实验室，有计算建模，还有临床团队紧密合作，”Wang说。“我们在快速扩张，所以我正在帮助建立一个既能够调试神经网络又能够与实验室科学家合作的团队。这种混合型人才是我们实现愿景的关键。”
自去年四月Xaira横空出世以来，除了偶尔宣布像今天这样的聘用消息外，它并没有太多要说的。Wang表示，Xaira还不准备透露其管线。但他补充说，那一天终将来临——不仅仅是因为公司有一个成功的故事要分享。
“许多生物技术公司对其发现非常保密，只有在事情相当成功时才会发布公告，这是可以理解的，”Wang说。在Xaira，他继续说道，已经有计划将公司的一些扰动数据开源，就像改变了日常生活的著名ChatGPT一样。
Xaira的创始人之一、华盛顿大学医学院生物化学教授兼蛋白质设计研究所所长David Baker也是开放源代码数据的倡导者。Baker为了推动集体科学的发展，已经开放了其实验室的蛋白质结构预测模型和其他关键工作的访问权限。
Wang表示，这就是像他这样的学者涌入业界以推动下一阶段AI发展的遗产，因为他们遇到了学术界的局限。
“我希望把这种文化带入Xaira，使我们更加愿意分享我们的模型和数据，”Wang说。“当然，它们必须符合公司的战略，但我确实看到了这种文化上的转变。”
Xaira在众多AI生物技术公司中脱颖而出，因为它将预测技术与运行优秀实验的能力相结合。据Wang称，大多数公司只专注于其中一个方面。“未来在于将两者统一起来。”
如果不将预测和验证结合起来——并且能够展示你的工作——AI药物发现公司将面临与传统药物相同的挑战：仍然需要在人体中测试它们。
目前，Xaira仍然保持低调。Wang表示，他们只需要时间来向世界展示幕后的一切。“我们有足够的资金支持。所以请给我们时间、视野和雄心，来建设一些真正持久的东西。”
(全文结束)
