当Fidji Simo宣布她将离开OpenAI领导层中最资深的职位之一——在与慢性疾病体位性心动过速综合征（即POTS）抗争七年之后——这个消息让我感到格外私人化。我的小表妹也患有POTS，目睹她的痛苦令人心碎。Simo在帖子中表示，她将专注于如何利用AI治愈这类疾病，但我曾怀疑这是否只是又一位科技高管对AI做出的空洞承诺，最终可能永远无法兑现。

据估计，POTS影响着100万至300万美国人，其中大多数为女性，但人们对它的了解仍然不足，且诊断难度极大。

"像我表妹这样的人是否有理由对AI能真正改善他们的健康抱有希望？"在Simo发布消息后，我联系了她并这样问道。我还告诉她，我非常敬佩她如此坦诚地公开自己的病情。对于一个备受公众关注的人物来说，这并不容易。Simo此前在Meta工作了十年，负责监管Facebook应用，随后担任Instacart首席执行官，于2023年带领该公司上市，之后于2025年加入OpenAI。

"是的，"她回答说。"我创建了一家公司——ChronicleBio，正是为了解决这个问题。"

我们通过电话进行了交谈，这是Simo离开OpenAI AGI部署首席执行官职位后的首次采访。在该职位上，她直接向首席执行官Sam Altman汇报。虽然她目前的重心是康复和永无止境的医疗预约，但她同时也在致力于发展ChronicleBio，并继续为OpenAI提供建议。她仍然在公司领导团队的Slack频道中，经常与Altman以及OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman交流——Brockman在Simo离职后接手了她的大部分职责。

Brockman的妻子Anna除其他两种慢性疾病外也患有POTS。ChronicleBio的三位联合创始人——Simo、Rohit Gupta和Rishi Reddy——本身也患有慢性疾病，或有家人患有慢性疾病。如今，Simo说她"身体状况是有史以来最差的"。POTS目前无法治愈。由于人体自主神经系统失衡，它可引起站立时头晕、疲劳、脑雾、头痛及其他症状。

慢性疾病正在"成为一种真正的流行病"，Simo告诉我。"我们说的是数千亿美元的生产力损失，因此为这些疾病找到有效药物有着巨大的潜力。"

在公司成立的第一年，ChronicleBio已在犹他州、亚利桑那州、德克萨斯州和印度对709名患者进行了890次抽血。该公司告诉我，其生物样本库中拥有超过3500管血液。它已从血液中提取了153太字节的数据——是OpenAI 2022年模型GPT-3.5训练所用45太字节数据量的三倍。该公司迄今已融资1500万美元。

下一步大动作：居家抽血。8月11日，ChronicleBio将上线一个注册链接，安排移动采血车上门为某些慢性疾病患者服务。参与者将获得一份关于其病情的详细报告，前250人免费。作为交换，他们将向ChronicleBio提供自己的生物数据。

目标是深入了解疾病，提高临床试验药物的成功率，Simo表示如果没有AI，这将几乎不可能实现。这一点至关重要，因为大约90%进入临床试验的药物最终未能上市，而无法识别哪些患者亚群对治疗有反应是试验失败的主要原因之一。AI驱动的患者分层在肿瘤学领域已显示出前景，肿瘤基因组分析已被用于将患者与靶向疗法匹配，但这种方法在触达POTS等多系统慢性疾病方面进展缓慢。

以下访谈记录经删减和编辑以提高清晰度。

在准备这次采访时，您发给我一篇文章，说它概括了ChronicleBio的理念。文章描述了一些长新冠患者参加临床试验的情况。药物对他们效果良好，但试验后来因被认定对整体人群无效而被取消。

Fidji Simo：是的，这正是ChronicleBio旨在解决的问题。我们看到许多临床试验失败，是因为制药公司无法识别药物可能对哪个患者亚群有效。因此，他们最终将药物给到所有具有相同诊断的患者。以POTS为例。但POTS内部实际上可能存在五种亚型疾病，药物可能只对其中一种有效，对其他四种则无效。如果我们能在试验前识别出这些患者，试验本可能成功。这看起来很简单，但在这些疾病领域一直没有被做到。

所以贵公司正在做的是，找到具有相似症状的患者，将他们分组，然后在这些亚组上测试药物，使试验更有可能成功？

完全正确。我们已经发现了五种亚型疾病，尽管症状相同，但生物学机制截然不同。既然我们理解了这些生物学差异，就能将其与能够解决问题的现有药物进行匹配，因此我们计划在今年年底前开始在我们的患者群体中测试这些现有药物。之后，我们将与生物技术和制药公司合作开发新药，目标是为这一患者群体的每个部分提供合适的治疗方案。

您所说的亚型疾病到底是什么意思？

这些亚型疾病目前甚至还没有名称。这就是问题所在。医疗系统对这些综合征的命名方式是基于症状。以POTS为例，它被称为体位性心动过速综合征。它基本上是以症状命名的：心动过速是指你站立时心率升高。但对一组患者来说，疾病可能是由免疫系统驱动的；对另一组来说，则是由线粒体驱动的。潜在的生物学机制截然不同，这就是为什么即使症状相同，一种药物也不可能对所有人都有效。

退一步说，经历了如此漫长的医疗旅程后，现在处于一个能够真正改善这一体系的有利位置，这种感觉是不是很不可思议？

是的，这显然是一种可怕的疾病，我当然希望自己能躲过它。但与此同时，我认为它赋予了我巨大的意义。这些疾病造成的残疾程度与投入的研究资金之间的差距令人触目惊心。如果你看慢性疲劳综合征这样的疾病，它被认为是所有疾病中致残性最强的。在疾病严重程度图表上，它完全处于最底部，比癌症还严重。

然而，如果你看这种疾病获得的资金，数额简直少得可怜，原因有二：第一，它主要影响女性，所以当然获得更少资金。第二，虽然它使你完全丧失能力，但通常不会致命。这两件事结合起来使得这些疾病被严重忽视，尽管它们影响的是正值壮年的人群。你通常在20到40岁之间发病，然后完全丧失能力。你被完全从生活中剥离出来，所以这是一种难以想象的巨大痛苦。

在怀孕之后，我对患有慢性疲劳和慢性疾病的人有了很深的共情。那种感觉有点像。[在我们之前的对话中，Simo提到她在怀孕期间卧床五个月，几年后她患上了POTS。]

是的，想象一下那种状态全天候不间断，完全无法移动。有些患者完全卧床，待在黑暗中，对光线敏感，对声音敏感。生活质量极其糟糕。对我来说，鉴于我们今天拥有的工具，我们仍然得出疾病无法治愈、患者应该在黑暗房间里待上数年的结论，这似乎是不可能的。鉴于我们在许多领域看到的进步，我们欠他们更好的结果。

那么现在有了AI，有什么不同？它解锁了哪些以前不可能实现的东西？

这些疾病的复杂性使得在没有AI的情况下极其难以解决。正如我所说，它们涉及多个系统，因此你需要观察神经系统的状态、免疫系统的状态，以及它们如何与你的基因相关联。所有这些构成了一个庞大的数据问题，在没有AI的情况下很难全面把握。现在我们终于有了AI，而且分析成本也在不断下降。几年前进行基因分析的成本远高于现在。分析150太字节的数据在过去要么不可能，要么需要数年时间，而现在我们只需几分钟。

这就是让我充满希望的原因。我的身体状况是有史以来最差的，但与此同时，我们正处于一个拥有有史以来最好工具的时刻，去解决那些被认为是无法治愈的疾病。

你们在使用哪些AI模型？

我们结合使用OpenAI和Anthropic的模型。只要能帮到我们，任何可用的模型我们都在用。

为什么你们需要收集血液来获取正确的数据？

我创建ChronicleBio的原因是，我真的认为我们缺乏真正的生物学数据来推动药物发现的进展。目前，很多模型大量使用EHR数据——即医疗记录。但医疗记录无法提供足够的生物学信息。它们噪声极大。它们不能告诉你人体是如何运作的。如果你看大语言模型（LLM），它们之所以运作得如此之好，是因为互联网的存在，对吧？你已经拥有了所有这些语言数据。而我们缺少的是生物学的"互联网"。

你们正在进行的最新项目是什么？

目前，我们通过与诊所合作获取了所有这些来自血液的数据，但我们认为让任何愿意参与的人都能提供数据非常重要。我们正在向美国所有地区的用户开放我们的检测服务，由移动采血人员上门采集。这将使我们能够获得更庞大的数据集，同时也能触达那些卧床不起、处于疾病最严重阶段的患者。而且我们实际上会将数据返回给患者，这样他们就能获得更多关于自己病情的信息，如果这能帮助他们找到特定的治疗方案的话。这基本上就是我们在做的事情。

太棒了。什么时候开始？

就在下周，8月11日。我们与移动采血公司合作，他们会用采血管收集血液。然后寄给我们。我们进行分析。由于这些分析非常全面，需要几周时间。之后我们会将报告发回给患者，告知我们所了解的一切信息，数据也会进入我们的数据库。之后，如果我们对患者可能患有哪种亚型疾病有了更多发现，我们会持续通知他们，他们也可以在不同时间点多次进行检测，这样我们就能观察他们的病情演变。比如，如果他们开始服用某种药物，他们的免疫系统是否发生了变化？这为我们提供了关于这些疾病演变和进展的纵向数据。

市场上已经有各种各样的邮寄血检服务。你们做的有什么不同？

没错。我们做的检测非常专注于这些特定的复杂慢性疾病。所以它不仅仅是常见的标准血液检测。它是一项真正高级的研究级血液检测。

费用是多少？

我们为前250名患者免费提供，因为我们确实希望确保他们从报告中获得价值。之后，费用为400美元。我们按成本价提供，也就是说这就是我们的成本，我们以同样的价格向患者收费。对我们来说，重点不是赚钱。而是收集数据以便找到治愈方法。

这一切都太吸引人了。很高兴我们做了这次采访。

感谢你的关注！我们很兴奋。你知道，当我在OpenAI时，我说过："我认为如果AI完成了一切，但没有治愈疾病，那将是一种非常可悲的状况。"AI真正的承诺一直是治愈疾病。我认为，如果我们手中有所有这些令人惊叹的工具，却无法将它们转化为能在关键时间范围内拯救患者生命的药物，那将是一场悲剧。

本报道首发于Fortune.com