當Fidji Simo宣佈她將離開OpenAI領導團隊最高層的職位——此前她已與慢性疾病「體位性心動過速綜合症」（Postural Orthostatic Tachycardia Syndrome，簡稱POTS）抗爭了七年——這則消息讓我感到格外切身。我的小表妹也患有POTS，目睹她受苦令人心碎。Simo在貼文中表示，她將專注於研究如何運用AI來治癒這類疾病，但我不禁懷疑，這是否又是一位科技高管對AI做出的宏大承諾，最終卻可能無法兌現。

據估計，POTS影響著100萬至300萬美國人，其中大多數為女性，然而這種疾病至今仍未被充分了解，且診斷困難是出了名的。

「像我表妹這樣的人，有什麼理由可以抱有希望，相信AI真的能對他們的健康帶來改變嗎？」在Simo宣佈離職後，我聯繫她時這樣問道。我也告訴她，我多麼欽佩她如此坦率面對自己病情的勇氣。對於一位備受矚目的公眾人物來說，這並不容易。Simo此前在Meta工作了十年，負責掌管Facebook應用程式，隨後擔任Instacart執行長，並於2023年帶領該公司上市，之後於2025年加入OpenAI。

「是的，」她回答道。「我創建了一家公司，ChronicleBio，正是為了解決這個問題。」

我們通電話進行了交談，這是Simo離開OpenAI AGI部署執行長職位後的首次專訪——在OpenAI期間，她直接向執行長Sam Altman匯報。雖然她現在的主要重心是康復和無休止的醫療預約，但她同時也在發展ChronicleBio，並繼續為OpenAI提供顧問建議。她仍在公司領導團隊的Slack頻道中，定期與Altman以及Greg Brockman交流——Brockman是OpenAI聯合創始人兼總裁，在Simo離職後接手了她的大部分職責。

Brockman的妻子Anna除了患有另外兩種慢性疾病外，也患有POTS。ChronicleBio的三位聯合創始人——Simo、Rohit Gupta和Rishi Reddy——本身也都患有慢性疾病，或者有家人患有慢性疾病。如今，Simo說她「身體狀況是有生以來最差的」。POTS目前無法治癒。它會導致站立時頭暈、疲勞、腦霧、頭痛等症狀，原因是人體自主神經系統失衡。

慢性疾病正在「成為一場真正的流行病」，Simo告訴我。「我們談論的是數千億的生產力損失，因此為這些疾病找到藥物的潛力非常大。」

作為公司成立的第一年，ChronicleBio已在猶他州、亞利桑那州、德州和印度對709名患者進行了890次抽血。據該公司透露，其「生物樣本庫」中擁有超過3,500管血液。它已從這些血液中提取了153 TB的數據——是OpenAI 2022年模型GPT-3.5訓練所用45 TB數據量的三倍。該公司迄今已籌集了1500萬美元。

下一步重大計劃：居家抽血。8月11日，ChronicleBio將推出一個報名連結，讓移動採血車到患有某些慢性疾病的民眾家中提供服務。參與者將收到一份關於其病情的詳細報告，前250人可免費獲得。作為交換，他們將向ChronicleBio提供其生物數據。

目標是進一步了解這些疾病，並提高臨床藥物試驗的成功率，Simo表示，如果沒有AI，這幾乎是不可能的。這一點至關重要，因為大約90%進入臨床試驗的藥物最終未能上市，而無法識別哪些患者亞群對治療有反應是試驗失敗的一個主要原因。AI驅動的患者分層技術已在腫瘤學領域展現出潛力——在該領域，腫瘤基因組分析已被用於將患者與靶向療法進行匹配——但這一方法在觸及POTS等多系統慢性疾病方面進展緩慢。

以下訪談記錄已為求簡潔清晰而經過編輯。

為了準備這次訪談，你發給了我一篇文章，你說它概括了ChronicleBio的方法。文章描述了一些長新冠患者參與一項臨床試驗的情況。藥物對他們效果很好，但後來試驗卻因為據稱對整體群體無效而被取消。

Fidji Simo：是的，這正是ChronicleBio要解決的問題。我們看到很多臨床試驗失敗，是因為製藥公司無法識別一種藥物可能適用於哪個患者亞群。所以他們最終把藥物給了所有具有相同診斷的人。假設是POTS。但POTS中實際上可能存在五種亞型疾病，而藥物只對其中一種有效，對另外四種無效。因此，如果我們能事先識別出這些患者，臨床試驗本可以成功，卻失敗了。這聽起來很簡單，但迄今為止還沒有針對這些疾病做過。

所以你們公司正在做的是，找到症狀相似的患者，將他們分組，然後在這些亞群上測試藥物，使試驗更有可能成功？

完全正確。我們已經發現了五種亞型疾病，它們的生物學機制截然不同，儘管症狀相同。既然我們了解了生物學機制，就可以將其對應到能解決問題的現有藥物，因此我們計劃在今年年底前開始在我們的患者群體中測試這些現有藥物。然後，我們將與生物技術公司和製藥公司合作開發新藥，目標是為這個患者群體的每一部分提供合適的治療方案。

你所說的亞型疾病具體是什麼意思？

這些亞型疾病目前甚至還沒有名稱。這正是問題所在。醫療體系命名這些綜合症的方式是根據症狀。以POTS為例，它被稱為「體位性心動過速綜合症」。它基本上是以症狀命名的：心動過速意味著你站立時心率會升高。但對一組患者來說，這種疾病可能是由免疫系統驅動的。對另一組來說，則是由線粒體驅動的。潛在的生物學機制非常不同，這就是為什麼即使症狀相同，一種藥物也不可能對所有人都有效。

退一步來說，經歷了如此漫長的就醫之路，如今你又身處可以真正改善這一體系的有力位置，這種感覺是不是很棒？

是的，你知道，這顯然是一種可怕的疾病，我當然希望自己能躲過它。但與此同時，我認為它賦予了我巨大的意義。這些疾病造成的殘疾程度與它們獲得的研究經費之間的差距是可怕的。如果你看看慢性疲勞綜合症這樣的疾病，它被認為是所有疾病中最致殘的。比如，當你查看疾病排名圖表時，它完全排在最底層，比癌症還要嚴重。

然而，如果你看看這種疾病獲得的經費，絕對少得可憐，原因有兩個：第一，它主要影響女性，所以當然獲得的經費更少。第二，雖然它會讓你完全喪失行動能力，但通常不會致死。這兩個因素的結合導致這些疾病真的被忽視了，儘管它們影響的是人生黃金時期的人。你通常在20到40歲之間發病，然後完全喪失行動能力。你的生活被徹底剝奪，這是一種瘋狂程度的痛苦。

在懷孕之後，我對患有慢性疲勞和慢性疾病的人有了很深的共鳴。那種感覺有點像。[在我們之前的對話中，Simo提到她在懷孕期間臥床了五個月，幾年後她患上了POTS。]

是的，想像一下那種狀態全天候持續，完全無法移動。有些患者完全臥床不起，待在黑暗中，對光線敏感，對聲音敏感。生活質量真的非常糟糕。對我來說，以我們今天擁有的工具，我們竟然還會繼續得出這些疾病無法治癒、患者應該在暗室中待上數年的結論，這似乎是不可能的。鑑於我們在許多領域看到的進展，我們欠他們更好的東西。

那麼AI現在帶來了什麼不同？它解鎖了哪些以前不可能實現的東西？

這些疾病的複雜性使得如果沒有AI，它們極難被解決。正如我所說，它們是多系統的，所以你需要觀察神經系統的狀態、免疫系統的狀態，以及它們如何與你的基因相關聯。所有這些都是一個龐大的數據問題，如果沒有AI，很難着手處理。現在我們終於有了AI，而且除此之外，這些分析的成本也在下降。幾年前做基因分析的成本比現在高得多。分析150 TB的數據過去要麼是不可能的，要麼需要花費數年時間，而現在我們只需幾分鐘。

這就是給我帶來大量希望的原因。我的身體狀況是有生以來最差的，但與此同時，我們正處於一個擁有史上最佳工具的時刻，可以用來解決那些被認為無法治癒的疾病。

你們在使用哪些AI模型？

我們同時使用OpenAI和Anthropic的模型。我們使用任何能夠提供幫助的可用工具。

為什麼需要收集血液來獲取正確的數據？

我創立ChronicleBio的原因是我真的認為，我們缺少真正的生物學數據來推動藥物發現的進展。目前，很多模型使用大量的EHR數據——即病歷。但病歷不能告訴你足夠多的生物學信息。它們雜訊極大，無法告訴你人體是如何運作的。如果你看看大型語言模型，它們之所以運作得這麼好，是因為互聯網的存在，對吧？你已經擁有了所有這些語言。我們缺少的是生物學的互聯網。

你們正在進行的最新項目是什麼？

目前為止，我們通過與診所合作獲取了所有這些來自血液的數據，但我們認為讓任何想參與的人提供數據非常重要。我們現在正在向美國全境開放我們的檢測服務，讓移動採血人員上門服務。這將使我們擁有更大的數據集，同時也能觸及那些臥床不起、處於疾病最嚴重階段的患者。而且我們實際上會將數據返回給患者，這樣就能為他們提供更多關於其病情的資訊，以防這些資訊能幫助引導他們選擇特定的治療方案。這基本上就是我們目前正在做的事情。

這太棒了。什麼時候開始？

就在下週，8月11日。我們與移動採血公司合作，他們會用採集套件收集血液。然後寄給我們。我們進行分析。這需要幾週時間，因為這些分析非常全面深入。然後我們會將一份包含我們所了解到的所有資訊的報告發回給患者，數據也會進入我們的數據庫。隨着時間推移，如果我們對患者可能患有哪種亞型疾病有了更多發現，我們會繼續通知他們，他們也可以在不同時間點多次進行檢測，以便我們觀察他們的病情變化。比如，如果他們開始使用某種特定藥物，他們的免疫系統是否發生了變化？這為我們提供了關於這些疾病演變和進展的縱向數據。

市面上已經有各種郵寄血液檢測服務了。你們的做法有什麼不同？

沒錯。我們所做的檢測非常專注於這些特定的複雜慢性疾病。所以它不僅僅是常見的標準血液檢測。它是一種非常先進的研究級血液檢測。

收費是多少？

我們為前250名患者提供免費服務，因為我們真的想確保他們從報告中獲得價值。之後的費用為400美元。我們按成本收費，也就是說這是我們的成本，我們向患者收取同樣的費用。對我們來說，重點不是賺錢，而是收集數據以便找到治癒方法。

這一切太令人著迷了。很高興我們做了這次訪談。

感謝你的關注！我們很興奮。你知道，當我在OpenAI時，我說過：「我認為如果AI完成了一切，卻沒有治癒疾病，那將是一個非常可悲的狀態。」AI的真正承諾一直是治癒疾病。我認為，如果我們手中擁有所有這些令人驚嘆的工具，卻無法在有意義的時間框架內將它們轉化為能拯救患者生命的藥物，那將是一場悲劇。

本報導最初刊載於Fortune.com