“我们在政府内部所做的许多努力都与人工智能世界有关，”安迪·基利安斯基（Andy Kilianski）说道。10月23日，联邦新闻网络（Federal News Network）的汤姆·特敏（Tom Temin）采访了ARPA-H项目经理安迪·基利安斯基，详细介绍了这两个新项目。
访谈实录：
汤姆·特敏：让我们从第一个项目开始，人工智能。我认为如今没有任何机构的研究项目不涉及人工智能，测试药物并获得批准是一个长达10年、10000页的过程。你们在这个项目中想做些什么？
安迪·基利安斯基：谢谢有机会来到这里。你说得对，我们政府内部的许多努力都与人工智能世界有关。在催化剂（Catalyst）项目中，我们试图通过人工智能工具来提高候选药物进入临床管道的成功率。通常，在临床试验之前会有几年的临床前研究，这包括计算模型、动物模型和其他湿实验室实验。这一过程导致不到10%的药物进入临床试验管道后获得许可。因此，这些药物在疗效和安全性方面有很多失败。在催化剂项目中，我们希望创造一个环境，利用计算工具更好地基于这些临床前实验预测人类结果。
汤姆·特敏：所以，目标是避免90%或至少很大一部分90%的药物进入管道。
安迪·基利安斯基：正是如此。此外，我们在临床试验中未能很好地代表这个国家的人口多样性。在催化剂项目中，我们将强调引入具有遗传和环境背景代表性的人类基础数据，以便在计算机上建模，这些候选药物可能如何影响更广泛的人群。
汤姆·特敏：这只是一个感觉良好的多元化、公平和包容（DEI）的事情，还是我们知道某种药物对不同人群有不同的效果？
安迪·基利安斯基：不是。药物效果因遗传背景、环境以及其他多种因素而异。通常在临床前模型中，我们使用的是近交动物模型，这些模型没有人口遗传多样性，而且这些工具已经被证明无法真正再现人体生理。进一步地，在第一阶段临床试验中，通常是数十到数百名患者，而且这些患者通常是健康的年轻人或中年人，年龄在18到35岁之间，不能准确代表更广泛的人口多样性，包括遗传背景、疾病以及合并症，以及环境因素。
汤姆·特敏：好吧，黑猩猩会感谢你的。听起来你们可以使用数据集，实际上将以前对人类和动物进行的实验数字化。
安迪·基利安斯基：确实如此。我们希望通过创新方式收集来自人类模型和人类的数据，以及我们投资的3D打印器官等工具的数据，更好地模拟人类自身的生理。
汤姆·特敏：那么，假设我们可以知道已经发生的事情，鉴于所有这些关于效果的数据，是否可以在新药设计之初就反向推导出来？
安迪·基利安斯基：是的，100%。该计划的目标是创新如何获得首次人体试验批准。我们提前进行所有这些实验，然后药物开发者将向FDA提交一份名为“新药研究申请”的文件，详细说明他们如何评估候选药物的安全性，并请求批准进入第一阶段临床试验。通常，这些实验涉及各种类型的动物模型。在过去50年里，这一领域的药物开发并没有太多变化。我们仍然使用许多相同的工具，尽管在药物发现的上游部分，如目标选择、从数十亿种化学物质中筛选出10种潜在候选药物等方面，我们正在迅速创新。我们希望将这种创新带入药物开发过程的安全评估部分。
汤姆·特敏：我们正在与安迪·基利安斯基博士交谈。他是卫生部高级研究计划署（ARPA-H）的项目经理。另一个项目是设计疫苗所需的计算系统，这显然也是计算密集型的。该项目的情况如何？
安迪·基利安斯基：是的，汤姆，你在这里看到了我们启动的项目的主题。我的团队和我们的投资组合的重点是使生物医学研究和开发更加可预测。我们在这些事情上做了很多试错，尤其是在疫苗和治疗药物的设计方面。基于我们与COVID-19和其他新兴传染病的共同经验，我们需要在未来的公共卫生紧急情况之前准备好一些东西。我们需要能够针对多种传染病的产品，并以一种使其具有商业可行性的方法来实现这一点，以便我们能够维持未来应对事物的能力。Apex项目专注于使用这些计算工具，追求在计算机中广泛免疫蛋白的设计，然后在动物模型和国会中进行评估。
汤姆·特敏：我从上一次大流行中听到有人说过，快速开发我们得到的COVID疫苗是因为该病毒属于我们已经为其开发过疫苗的病毒家族。这就是为什么只用了一年时间。但还有15种其他类型的病毒，如果它们出现，人类就会陷入困境。
安迪·基利安斯基：是的，我实际上是一名冠状病毒研究人员，曾在COVID-19大流行之前研究过原始病毒。你完全正确，我们对冠状病毒的蛋白质结构和功能了解很多，因此能够相对快速地设计这些疫苗。还有其他病毒家族，我们对其了解较少，但我们大致知道其进化多样性。因此，我们的项目旨在沿着进化树寻找这些病毒家族之间的共同点，并从疫苗治疗设计的角度进行靶向。这样，我们可以为已知存在的事物做好准备，并开发针对多种不同当前威胁的治疗方法和疫苗。如果自然界再次抛出我们今天未见的新威胁，我们也有合理的期望，我们开发的工具也能应对这些威胁。
汤姆·特敏：是的，这有点像不是完全的人工智能，而是用数字替代湿实验。
安迪·基利安斯基：确实如此。我们希望利用这些人工智能工具，从最佳的多靶点设计开始，而不是像目前一样，每种病原体对应一种治疗药物或疫苗。我们希望在下一个项目中改变这一范式。
汤姆·特敏：现在我们讨论了两个不同的项目。它们的形式是什么？这些将是研究资助。如何实施？通过竞争性资金机会等方式？
安迪·基利安斯基：是的，Apex项目是一个竞争性招标过程。我们刚刚完成了合同谈判，该项目已经开始。我们有五个团队分布在全国各地，由学术实验室、非政府组织和行业合作伙伴组成，他们已经开始生成数据，努力实现这一“登月”目标，即开发一种对所有病原体都有效的疫苗或治疗药物。对于Catalyst项目，我们刚刚宣布它在几周前启动。这是一个公开征集，我们正在积极寻求行业、学术界和非政府组织合作伙伴的参与。这些是竞争性过程，我们会审查生物医学生态系统中正在进行的工作，并选择最好的提案。
汤姆·特敏：你们如何确保总是吸引到生物医学生态系统中最优秀的人才？因为有很多层次的参与者。有大型知名制药公司，它们有很好的实力。还有大型知名的医学院，它们也是如此。但还有很多初创公司和中型公司可以制造东西，它们雇佣研究人员并购买研究成果，因为它们可以将其规模化生产。你们有什么机制来确保接触到所有潜在的大脑？
安迪·基利安斯基：非常感谢你邀请我参加这次访谈，因为这也是我们传播信息的一种方式。作为美国政府内的一个新机构，我们在宣传和营销方面面临挑战，需要让更多人了解我们做什么、资助什么样的研究，以及为什么与我们合作很酷，为什么追求这些“登月”目标很重要。我们确实收到了一些大型公司和大型学术实验室的提案，但也收到了初创世界的提案。事实上，在Apex项目中，我们资助了一家由初创生物技术公司领导的团队。我们希望深入到全国各个层次的研究中，特别是在人工智能和机器学习领域。很多公司可能正在开发适用于工程问题或网络安全问题的工具，我们希望帮助这些公司通过我们的项目，利用非稀释性资本真正追求生物医学和健康成果。
汤姆·特敏：对于像你这样的终身研究者来说，成为ARPA-H的项目经理一定感觉像是坐进了驾驶舱。
安迪·基利安斯基：这是一份令人难以置信的工作。我在政府工作了很多年，也曾离开政府几年。现在回到政府担任外联项目经理，这非常令人兴奋。我拥有政府中最好的工作，可以四处走动，找到杰出的人才，共同应对这些艰巨的生物医学挑战。是的，我非常幸运。我在政府内外都有过经历，意识到我在这里的工作有多棒。
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