# Марк Цукерберг и Присцилла Чан: как ИИ позволит вылечить все болезни к концу столетия

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=YnV8pgHtO5Y
Канал: a16z (Andreessen Horowitz)
Опубликовано: 06.11.2025

---

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
[[JUMP:01:20]]

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) [01:33]. 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 [02:10]. 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 [02:37].

Марк Цукерберг уточняет стратегию фонда: они не планируют лечить болезни самостоятельно, их задача — предоставить учёным инструменты для ускорения прогресса [03:03]. По его мнению, история науки доказывает, что большинство прорывов (например, открытие бактерий) следовало за изобретением новых инструментов наблюдения, таких как микроскоп или телескоп [03:16].

## 🛠 Инструментальный подход: Почему государственные гранты не справляются
[[JUMP:03:44]]

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 [03:57].
*   **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 [04:22].
*   **Отсутствие признания:** Создание общих инструментов часто не приносит такого научного престижа, как публикация статьи об открытии, поэтому филантропия здесь критически важна [04:47].

Когда миссия была озвучена впервые, большинство учёных восприняли её со скепсисом [05:26]. 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 [06:06].

## 🤖 Биология против ИИ: Разрыв в ожиданиях
[[JUMP:06:31]]

Марк Цукерберг отмечает забавный парадокс в восприятии их целей разными сообществами:

1.  **Биологи** считали цель «вылечить всё» безумно амбициозной [06:32].
2.  **Специалисты по ИИ** находили её скучной, полагая, что это произойдет автоматически по мере развития технологий [06:41].

Марк Цукерберг утверждает, что истина лежит посередине, и CZI работает на стыке «frontier biology» и «frontier AI» [07:11]. Он приводит в пример AlphaFold, который стал возможен благодаря публичным наборам данных, собиравшимся десятилетиями [07:38]. Цель CZI — создавать специфические наборы данных для обучения ИИ-моделей, способных строить виртуальные клетки [07:50].

## 🏥 Три биохаба и грандиозные задачи на 10–15 лет
[[JUMP:08:30]]

Фонд структурирует свою работу через сеть биохабов (Biohubs), каждый из которых сосредоточен на конкретном вызове на горизонте 10–15 лет [09:21].

Текущая география и специализация:

*   **Сан-Франциско:** Глубинная визуализация (deep imaging) и транскриптомика [10:31].
*   **Чикаго:** Изучение коммуникации клеток внутри тканей [10:27].
*   **Нью-Йорк:** Инженерия клеток (создание клеток-сенсоров, способных считывать сигналы в организме) [10:17].

Присцилла Чан подчеркивает, что выбор локаций не случаен — биохабы работают в тесном партнерстве с университетами (UCSF, Стэнфорд, Беркли) [10:44].

## 🧬 Виртуальная клетка: «Новая плодовая мушка»
[[JUMP: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) [22:43]. Она сравнивает виртуальную клетку с «новой плодовой мушкой» (модельным организмом) для биологии XXI века [22:55].

Марк Цукерберг описывает иерархический подход к моделированию:

1.  **Модели белков:** Базовый уровень, на котором работают выходцы из Meta (команда Evolutionary Scale) [19:51].
2.  **Клеточные модели:** Понимание того, как взаимодействуют компоненты клетки [27:32].
3.  **Системные модели:** Например, виртуальная иммунная система для моделирования сложных реакций организма [27:40].

Уже сейчас CZI публикует промежуточные модели, такие как **VariantFormer** (предсказывает последствия редактирования CRISPR) и диффузионные модели для генерации синтетических представлений различных типов клеток [24:12]. Также в разработке находятся первые «рассуждающие» (reasoning) модели в биологии, которые должны объяснять, почему происходят те или иные процессы, а не просто выдавать корреляции [25:45].

## 📊 Cell x Gene: Как случайный инструмент создал сетевой эффект
[[JUMP:15:31]]

Одним из самых успешных продуктов CZI стал атлас клеток *Cell x Gene*. По словам Присциллы Чан, он появился почти случайно [15:32].

Изначально CZI финансировала группы ученых для создания атласа одиночных клеток, но возникла проблема: данные нельзя было быстро аннотировать [17:04]. Фонд разработал инструмент для аннотации *Cell x Gene*, который стал настолько популярным, что стандартизировал форматы данных во всей отрасли [17:16].

Результаты *Cell x Gene*:

*   В атласе собраны миллионы клеток [17:42].
*   Только 25% данных профинансировано CZI, остальные 75% добавлены мировым сообществом добровольно из-за удобства формата [17:55].
*   Стартапы используют эти атласы для поиска мишеней для лекарств, например, при изучении идиопатического легочного фиброза [14:53].

## ⚙️ Объединение команд и «вычислительные лаборатории»
[[JUMP:28:10]]

Главная новость недели — трансформация CZI в единую операционную структуру под руководством **Алекса Ривза** (Alex Rives), бывшего лидера ИИ-направления в Meta [28:37].

Марк Цукерберг поясняет, что хотя децентрализация удобна для управления, для прорыва в биологии специалисты по ИИ и биологи должны работать «плечом к плечу» [31:52]. Это необходимо для замыкания цикла: когда модель показывает «слепое пятно», биологи тут же должны спланировать эксперимент для получения нужных данных [31:19].

Оба спикера отмечают изменение характера лабораторий:

*   Вместо расширения квадратных метров «мокрых» лабораторий, CZI вкладывается в вычислительные мощности [38:41].
*   Фонд уже создал кластер на 1000 GPU и планирует расширить его до 10 000 GPU [39:44].
*   Эти мощности доступны не только штатным сотрудникам, но и приглашенным ученым для решения масштабных задач [39:58].

В завершение Присцилла Чан признается, что первые годы ей не хватало четкой обратной связи, которая есть в бизнесе (рыночные показатели) [40:52]. 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 [29:30].