Марк Цукерберг и Присцилла Чан в интервью для подкаста a16z обсуждают амбициозную миссию Chan Zuckerberg Initiative (CZI) — помочь научному сообществу вылечить, предотвратить или взять под контроль все существующие болезни к концу XXI века. Основным рычагом для достижения этой цели они считают синергию «передовой биологии» и «передового ИИ», которая позволит создать виртуальные модели клеток и ускорить фундаментальные исследования.
🧬 Миссия CZI: «Трубопровод надежды» и борьба с неизвестностью 1:20
Почти десять лет назад Марк Цукерберг и Присцилла Чан основали Chan Zuckerberg Initiative с глобальной целью: излечить или предотвратить все болезни до конца столетия. Присцилла Чан, врач-педиатр по образованию, объясняет выбор этой миссии своим клиническим опытом в Калифорнийском университете в Сан-Франциско (UCSF) . Она вспоминает работу с семьями, чьи дети страдали от редких генетических заболеваний, о которых медицина практически ничего не знала.
По словам Присциллы Чан, в те моменты её работа сводилась к попыткам интерпретировать скудные данные из распечатанных PDF-файлов для лечения пациентов . Это привело её к осознанию того, что без прорывов в фундаментальной науке невозможен прогресс в медицине. Она называет это «трубопроводом надежды» (pipeline of hope), где фундаментальные исследования определяют границы возможного в лечении .
Марк Цукерберг уточняет стратегию фонда: они не планируют лечить болезни самостоятельно, их задача — предоставить учёным инструменты для ускорения прогресса . По его мнению, история науки доказывает, что большинство прорывов (например, открытие бактерий) следовало за изобретением новых инструментов наблюдения, таких как микроскоп или телескоп .
🛠 Инструментальный подход: Почему государственные гранты не справляются 3:44
Марк Цукерберг считает, что в современной системе финансирования науки существует пустая ниша, которую и стремится заполнить CZI.
Основные тезисы Цукерберга о финансировании:
- Государственные гранты (NIH): Большая часть средств распределяется в виде малых грантов для отдельных исследователей на краткосрочные проекты .
- Долгосрочные инструменты: Разработка новых технологий (например, систем визуализации или виртуальных моделей клеток) требует инвестиций порядка от 100 млн до 1 млрд долларов на протяжении 10–15 лет .
- Отсутствие признания: Создание общих инструментов часто не приносит такого научного престижа, как публикация статьи об открытии, поэтому филантропия здесь критически важна .
Когда миссия была озвучена впервые, большинство учёных восприняли её со скепсисом . Однако, как утверждает Присцилла Чан, когда исследователей заставили задуматься о барьерах на пути к цели, выяснилось, что главной проблемой является отсутствие общих инструментов и качественных наборов данных .
🤖 Биология против ИИ: Разрыв в ожиданиях 6:31
Марк Цукерберг отмечает забавный парадокс в восприятии их целей разными сообществами:
- Биологи считали цель «вылечить всё» безумно амбициозной .
- Специалисты по ИИ находили её скучной, полагая, что это произойдет автоматически по мере развития технологий .
Марк Цукерберг утверждает, что истина лежит посередине, и CZI работает на стыке «frontier biology» и «frontier AI» . Он приводит в пример AlphaFold, который стал возможен благодаря публичным наборам данных, собиравшимся десятилетиями . Цель CZI — создавать специфические наборы данных для обучения ИИ-моделей, способных строить виртуальные клетки .
🏥 Три биохаба и грандиозные задачи на 10–15 лет 8:30
Фонд структурирует свою работу через сеть биохабов (Biohubs), каждый из которых сосредоточен на конкретном вызове на горизонте 10–15 лет .
Текущая география и специализация:
- Сан-Франциско: Глубинная визуализация (deep imaging) и транскриптомика .
- Чикаго: Изучение коммуникации клеток внутри тканей .
- Нью-Йорк: Инженерия клеток (создание клеток-сенсоров, способных считывать сигналы в организме) .
Присцилла Чан подчеркивает, что выбор локаций не случаен — биохабы работают в тесном партнерстве с университетами (UCSF, Стэнфорд, Беркли) .
🧬 Виртуальная клетка: «Новая плодовая мушка» 18:25
Ключевым проектом CZI на текущем этапе является создание «виртуальной клетки» — ИИ-модели, способной симулировать биологические процессы.
По мнению Присциллы Чан, это позволит ученым проводить эксперименты «in silico» (на компьютере), прежде чем переходить к дорогим и медленным экспериментам «in vitro» (в лаборатории) . Она сравнивает виртуальную клетку с «новой плодовой мушкой» (модельным организмом) для биологии XXI века .
Марк Цукерберг описывает иерархический подход к моделированию:
- Модели белков: Базовый уровень, на котором работают выходцы из Meta (команда Evolutionary Scale) .
- Клеточные модели: Понимание того, как взаимодействуют компоненты клетки .
- Системные модели: Например, виртуальная иммунная система для моделирования сложных реакций организма .
Уже сейчас CZI публикует промежуточные модели, такие как VariantFormer (предсказывает последствия редактирования CRISPR) и диффузионные модели для генерации синтетических представлений различных типов клеток . Также в разработке находятся первые «рассуждающие» (reasoning) модели в биологии, которые должны объяснять, почему происходят те или иные процессы, а не просто выдавать корреляции .
📊 Cell x Gene: Как случайный инструмент создал сетевой эффект 15:31
Одним из самых успешных продуктов CZI стал атлас клеток Cell x Gene. По словам Присциллы Чан, он появился почти случайно .
Изначально CZI финансировала группы ученых для создания атласа одиночных клеток, но возникла проблема: данные нельзя было быстро аннотировать . Фонд разработал инструмент для аннотации Cell x Gene, который стал настолько популярным, что стандартизировал форматы данных во всей отрасли .
Результаты Cell x Gene:
- В атласе собраны миллионы клеток .
- Только 25% данных профинансировано CZI, остальные 75% добавлены мировым сообществом добровольно из-за удобства формата .
- Стартапы используют эти атласы для поиска мишеней для лекарств, например, при изучении идиопатического легочного фиброза .
⚙️ Объединение команд и «вычислительные лаборатории» 28:10
Главная новость недели — трансформация CZI в единую операционную структуру под руководством Алекса Ривза (Alex Rives), бывшего лидера ИИ-направления в Meta .
Марк Цукерберг поясняет, что хотя децентрализация удобна для управления, для прорыва в биологии специалисты по ИИ и биологи должны работать «плечом к плечу» . Это необходимо для замыкания цикла: когда модель показывает «слепое пятно», биологи тут же должны спланировать эксперимент для получения нужных данных .
Оба спикера отмечают изменение характера лабораторий:
- Вместо расширения квадратных метров «мокрых» лабораторий, CZI вкладывается в вычислительные мощности .
- Фонд уже создал кластер на 1000 GPU и планирует расширить его до 10 000 GPU .
- Эти мощности доступны не только штатным сотрудникам, но и приглашенным ученым для решения масштабных задач .
В завершение Присцилла Чан признается, что первые годы ей не хватало четкой обратной связи, которая есть в бизнесе (рыночные показатели) . Спустя 10 лет таким сигналом стало реальное использование инструментов CZI научным сообществом. Марк Цукерберг заключает, что с развитием ИИ цель по искоренению болезней к 2100 году может быть достигнута значительно раньше .
