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不到100天,Neuralink脑机接口“首试者”为何遭遇机械故障?预测地球所有生物分子,科技巨头竞逐AI制药;OpenAI下周一或发布智能语音助理;新型“FLiRT变体”新冠病毒正在美国传播|一周国际财经_

每日经济新闻 2024-05-11 15:43:56

每经记者 蔡鼎  文巧  谭玉涵    每经编纂 兰素英 孙宇婷    

●本地时间5月9日,距离马斯克旗下脑机接口公司Neuralink 的首位人体试验者接受脑机设备植入手术正好100天,Neuralink在前一日报告“首试者”植入物出现故障,引发广泛关注。故障原因是什么?下一步脑机人体试验计划会受影响吗?

●本地时间5月8日,谷歌DeepMind推出AlphaFold 3,称能以前所未有的精度预测地球所有生物分子登上《自然》杂志头版。科技巨头竞逐AI制药,这个市场潜力有多大?

OpenAI下周一或发布AI语音助理,类似电影《她》中的虚拟助手;新型“FLiRT变体”新冠病毒正在美国传播;更多内容,尽在《一周国际财经》。


不到100天,“首试者”遭遇机械故障!Neuralink的下一步脑机人体试验计划会受影响吗?

图片来源:Neuralink

美西时间5月9日,距离马斯克旗下Neuralink 的首位人体试验者接受脑机设备植入手术正好过去了100天。

不外,Neuralink前一日发布博客文章中却透露,在1月对患者Noland Arbaugh进行手术后的几周内,镶嵌于脑组织中的一些接线脱落,影响了信息传输速率,丢失了部分数据,导致设备无法正常工作。

Neuralink没有透露电极线为何会不测收缩。不外,据外媒援引知情人士称,Neuralink 认为一个可能的原因是Arbaugh术后残留在其头骨中的空气可能导致其运动皮层回缩。也有专业人士认为,这一问题的出现跟植入物的连接方式有关。

对于正在寻求开展更广泛临床试验的Neuralink而言,任何故障都可能会导致美国食药监局审批流程的延误。不外截至发稿,FDA尚未对上述事件做出任何置评。

不到100天,Neuralink“首试者”植入物现故障

在5月9日的推文中,马斯克写道:“Neuralink的首个人体受试者成功度过100天。”

 

图片来源:X平台

Neuralink的“首试者”是29岁的Noland Arbaugh,八年前在一次不测的潜水变乱中脊髓受伤。本年1月28日,他接受了Neuralink的脑机设备植入手术,植入物使用1024个电极记录神经信号,这些电极分布在64条比人类头发还细的“线”上。

 

Neuralink脑机接口“首试者”Noland Arbaugh 图片来源:Neuralink

不外,马斯克在推文中附上的Neuralink博客文章显示,1月份Arbaugh接受手术后,被植入受试病患的设备发生了诸多机械故障。植入人脑之后的数周,安装在人脑组织的某些电极镶钉螺纹发生脱落。2月下旬,Noland Arbaugh的植入设备捕捉到的数据开始减少。

每日峰值性能(以每秒比特数为单位) 图片来源:Neuralink博客文章

Neuralink没有透露电极线不测收缩的原因。作为解决方案,Neuralink称他们修改了记录算法,使其对神经群体信号更加敏感,改进了将信号转换为光标移动的技术,并增强了用户界面。这些修复“让BPS(每秒比特数)产生了快速而持续的改进,超出了最初植入后的表示”。

尽管植入物的功能有所下降,但Arbaugh仍可以完成下棋的现场演示。本地时间上周六晚上,Arbaugh还在X上直播,演示本身借助植入物浏览电脑屏幕,玩游戏。

Neuralink表示,尽管Arbaugh的脑组织中有一些神经线收缩,但他在工作日每天使用脑机接口系统约8小时,周末通常每天使用多达10小时。

每天脑机接口的使用时长 图片来源:Neuralink博客文章

故障为何会发生?

据《华尔街日报》,知情人士透露,Neuralink 认为一个可能的原因是Arbaugh术后残留在其头骨中的空气,即颅腔积气(pneumocephalus),可能导致Arbaugh的运动皮层回缩。这个问题似乎并未对阿博的安全构成威胁。知情人士人称,即便如此,研究人员在考虑移除阿博颅内设备的可能性。

彭博社报道则称,有专业人士分析认为,这一问题的出现可能是因为电极线连接的是位于颅骨内部的设备,而不是直接连接到脑组织表面。他们指出,脑组织在颅内空间内会发生相当大的移动,而传统上,脑植入设备是直接放置在脑组织表面上的,能够像船在水面上一样移动。“对于大脑植入物来说,电极线的回缩是不正常的。”

圣路易斯华盛顿大学医学院的神经外科医生Eric Leuthardt说:“工程师和科学家未能意识到大脑在颅内空间内移动的程度。仅仅点头或突然移动头部就可能导致几毫米的扰动。”

目前,Neuralink正试图在更多人类受试者身上植入他们的设备,其目标是在本年为10名病患植入其名为N1的大脑植入物。

然而,对于正在寻求开展更广泛临床试验的Neuralink而言,任何故障都可能会导致FDA审批流程的延误。不外截至发稿,FDA并未回复媒体针对此事的置评请求。

“人机共生”还有很长的路要走

按照Neuralink去年11月向SEC提交的最新文件,公司目前已经至少筹集了3.23亿美元的资金,这也使公司的估值超过50亿美元。Neuralink虽然是全球估值最高的脑机接口企业,但并不具有绝对领先的地位。

过去数年来,围绕Neuralink的争议也从未中断过。动物试验风险便是其一。在2023年5月获准进行人体试验前,由于实验动物死亡率高于平均值,Neuralink曾两次被FDA拒绝进行人体实验。

同年11月,四名美国议员要求美国证券交易委员会(SEC)调查马斯克是否因涉嫌误导投资者有关Neuralink正在开发的大脑植入物的安全性而犯有证券欺诈行为,因马斯克在X平台上表示“没有猴子因Neuralink的植入而死亡”。

此外,也有不少人对Neuralink的技术路径和马斯克的宏大愿景提出了批评。负责任医生委员会认为,马斯克的目标是通过Neuralink的技术“实现与人工智能的共生”,这样的路径却并不必然和治疗患者的最佳方法相一致。非侵入式的脑机接口已经证明在改善患者健康上取得了进展,Neuralink的开颅植入方法可能会带来不必要的风险。 

从事脑机接口研究20年的清华大学长聘教授高小榕曾在接受媒体采访时表示,Neuralink一直没完全解决植入设备的安全问题,虽然与更早的猪试验比拟,猴试验的安全性有所提升,但Neuralink没有颁发论文并披露技术细节。    

美国杜克大学医学院神经科学教授、被誉为“脑机接口之父”的米格尔·尼科莱利斯也曾表示,侵入式脑机接口是为了科学研究,对患者并不是最优选择,植入方法应该仅限于非常严重的病例。

据外媒报道,脑机接口技术作为一门新兴的研究领域,发展仍在早期,涉及计算机科学、神经科学、心理认知科学、生物医学工程、数学、信号处理、临床医学、自动控制等多个领域,仍有大量的问题尚待解决。比如,如何从大脑中输出正确的信息?如何将正确的信息输入到大脑?

负责输入及输出信息的是大脑神经元,而脑机接口要做的就是介入到这个过程傍边。但整个大脑皮质的体积大约为50万立方毫米,在这个空间里大约有200亿个神经元细胞体,每立方毫米的皮质平均含有约4万个神经元。除此之外,大脑中还有与神经元数量差不多的胶质细胞,以及血管。每立方毫米的皮质里面的毛细血管加起来的总长度可以达到一米。

而要对大脑信号进行精准的捕捉或反馈,需要在这一立方毫米区域里面捕捉特定的一些神经元细胞体发出的信号,或刺激某些特定的细胞体发出工程师需要的信号。难度之高可见一斑。

这些都意味着,马斯克的“人机共生”还有很长的路要走。

预测地球所有生物分子,谷歌AlphaFold 3即将颠覆医学?科技巨头竞逐AI制药,这个市场潜力有多大?

作为药物研发中的关键挑战,从氨基酸序列出发预测蛋白质三维结构的难题再一次被人工智能(AI)解决了!

本地时间5月8日,谷歌DeepMind及姊妹公司Isomorphic Labs联合推出AlphaFold 3,立刻就登上了《自然》杂志头版。AlphaFold 3是AlphaFold的第三代版本,DeepMind称其能以前所未有的精度预测“蛋白质数据库”内几乎所有分子类型的复合物结构。

图片来源:《自然》网站截图

随着AI在药物研发领域展现出惊人的潜力,《每日经济新闻》注意到,盯上AI药物研发赛道的远不止谷歌一家科技巨头,微软、亚马逊、英伟达等公司都在开展或投资相关项目。

伴随而来的也是大量的“热钱”。数据显示,自2021年以来,全球AI药物研发初创公司的风投交易已有281笔,投资额达到77亿美元。据外媒预测,AI药物研发的市场潜在规模接近500亿美元(约合人民币3613亿元),预计到2025年,30%的新药将使用AI研发。 

科技公司加码AI药品研发

按照颁发在《自然》上的这篇论文,对于蛋白质与其他分子类型的彼此作用,AlphaFold 3在基准测试中的准确率比现有最好的传统方法高出50%,且无需输入任何结构信息,这使得AlphaFold 3成为首个在生物分子结构预测方面超越基于物理工具的方法的AI系统。

为何说AlphaFold 3是一款革命性的系统?这是因为蛋白质(从对人体新陈代谢至关重要的酶到对抗传染病的抗体)与其他分子的彼此作用是药物发现和开发的关键。

据报道,通过AI模型,可以在数亿种不同的蛋白质序列及其底层结构上进行训练,从而完全模拟蛋白质,省去了昂贵的分子动力学模拟计算环节。例如,礼来一直在使用AI来搜索数百万个分子,仅用5分钟就能完成在传统实验室中需要一整年合成的分子量,因此测试AI在医学中的极限是有意义的。

随着AI在药物研发领域展现出惊人的潜力,盯上AI药物研发赛道的远不止谷歌一家科技巨头,而几乎所有科技巨头展现出了对AI制药领域的兴趣,微软、亚马逊、Salesforce等公司都在开展蛋白质生成项目。

据报道,仅去年就见证了多个医药相关的AI大模型和工具的诞生:Salesforce推出了蛋白质生成AI大模型ProGen;微软发布了蛋白质生成的通用AI框架EvoDiff;亚马逊为其AWS机器学习平台SageMaker发布了蛋白质折叠工具;英伟达推出了用于药物发现的生成AI云办事BioNeMo,并投资了制药公司Recursion Pharmaceuticals和Iambic Therapeutics。

除了硅谷大厂扎堆加码AI药物研发之外,2022年底ChatGPT的爆火也鞭策了许多AI初创公司步入该领域。

生物技术市场研究机构Deep Pharma Intelligence在2023年发布了一篇AI药物研发行业的分析报告,该报告通过对800 多家AI公司、1900家投资者等行业参与者的深入调研后发现,在这800多家专注于AI的公司中,有91家是在2022年至2023年间成立的,这些公司多为AI初创公司。

除此之外,报告称,大型制药公司之间以及与AI初创公司之间出现合作的趋势日益明显。记者注意到,本年4月,莫德纳与OpenAI颁布颁发,双方正在进行合作,共同创新鞭策AI在医疗健康领域的潜力。

安进与英伟达也建立了以AI为重点的合作伙伴关系,安进已开始将预测模型应用于制药流程。英伟达医疗保健副总裁Kimberly Powell对此表示,这使得安进将抗体设计从两年缩短到九个月。

据悉,推出一种新药通常需要十多年的时间,平均花费至少26亿美元,最高可达60亿美元。AI的出现为成本不竭攀升且回报递减的制药行业提供了潜在的解决方案。据咨询公司BCG去年发布的一份报告,在临床前阶段的药物发现步骤中,AI可以节省至少25%~50%的时间和成本。

AI对药物研发时间和成本的影响 图片来源:BCG报告

市场规模达千亿级,但数据仍是“硬伤”

随着AI医药的火热,“热钱”也大量涌入。

按照Pitchbook的数据,自2021年以来,全球AI药物研发初创公司的风投交易已有281笔,投资额达到77亿美元。从更远的时间来看,在2014年~2023年间,AI驱动的制药投资猛增,累计达到603亿美元,也证明了AI的变化潜力。

以英伟达为例,过去两年间,该公司旗下AI药物研发平台BioNeMo的风投部门Nventures把大部分钱都投给了药物研发项目。数据显示,Nventures的19笔投资交易中有7笔是投向AI药物研发初创公司。

Kimberly Powell在接受媒体采访时表示,医疗健康将成为英伟达下一个“数十亿美元级业务”。英伟达CEO黄仁勋也曾多次强调,数字生物学将是“下一个惊人的颠覆性技术”。

按照Deep Pharma Intelligence去年发布的报告,专注于早期药物开发的AI公司占到近40%,使早期药物开发成为主导领域,也是从投资角度最值得信赖的领域之一。造成这种情况的原因有很多,例如这是一个依赖海量数据的阶段,需要虚拟筛选、迭代学习以及对目标(化合物)的识别和验证。

对于AI在早期制药过程中发挥的作用,Kimberly Powell预测,生成式AI可能会通过产生人类自然不会想到的想法来影响发现。“(可能)是一种自然界以前从未制造过的蛋白质,在某种程度上也可能是一种具有治疗作用的蛋白质,或者是一种我们尚未合成且不存在于世界上任何数据库中的化合物。”

在药物开发的后端亦可以看到AI的用途,据外媒分析,其有助于从数千份文件中收集数据,以准备向美国食品药品办理局(FDA)提交文件。同样,AI可能通过使数据更容易获取而在技术转让中发挥作用。

不外,在AI辅助药物研发的过程中,高质量训练数据仍然是一大挑战。风投Menlo Ventures 合伙人Greg Yap就表示,“最大障碍是找到可靠的训练数据。这些模型正在按照描述分子彼此作用的每一条公共科学数据进行训练,但有些数据不是很干净,并且存在错误。”

一旦科学界能够找到提高训练集质量的方法,AI辅助药物发现的市场有望起飞。据外媒预测,该市场的潜在规模接近500亿美元(约合人民币3613亿元),预计到2025年,30%的新药将会使用AI研发。但目前,基于AI的药物开发仍处于早期阶段。据报道,FDA迄今为止批准了100多种使用AI或机器学习进行开发的药物候选物的临床试验,但可能需要数年时间才能上市。

联大通过涉巴勒斯坦入联决议

以色列代表当众粉碎《联合国宪章》

图片来源:央视新闻

据央视新闻,本地时间5月10日上午,北京时间10日晚,应多国要求,联合国大会第十届紧急特别会议恢复举行。会议审议了接纳巴勒斯坦为联合国新会员国议题,通过了授予巴勒斯坦更多权利的决议。第78届联合国大会主席弗朗西斯再一次呼吁大家为了人类而努力。

表决中,143票赞成,9票反对,25票弃权,决议获得通过。美国、以色列等投票反对。在投票开始前的发言中,以色列常驻联合国代表埃丹在大会现场,使用小型碎纸机,粉碎了一份《联合国宪章》,以表达对该特别会议的反对。

同日,以色列电视媒体12频道援引以消息人士,以色列针对加沙地带南部城市拉法的军事行动将分阶段进行,以便在各方就人员交换和停火达成协议后可随时中止。预计针对拉法的军事行动将持续大约2个月的时间。

据以色列多家媒体10日报道,以色列安全内阁9日晚批准以国防军扩大在拉法的军事行动。巴勒斯坦伊斯兰抵抗运动(哈马斯)10日颁发声明说,将与巴勒斯坦其他派别领导人举行磋商,以重新考虑达成停火协议的谈判策略。

OpenAI下周一或发布AI语音助理

类似电影《她》中的虚拟助手

本地时间周五(5月10日),人工智能(AI)研究公司OpenAI表示,它将于下周一以直播的形式颁布颁发产品更新。该公司CEO Sam Altman周五在社交媒体X上发帖称:“不是GPT-5,不是搜索引擎,而是一种大家都喜欢的新东西!”

图片来源: X

受OpenAl不会立刻发布搜索产品的消息提振,Alphabet股价收窄跌幅,触及盘中高点。

据外媒The Information 援引知情人士称,OpenAI准备展示一种全新的人机对话技术,该技术能同时使用声音和文本,并具备识别物体和图像的能力。知情人士透露,OpenAI可能最早不才周一的公开活动上预览这款升级后的AI。

OpenAI首席执行官山姆·奥特曼的最终目标是开发出一种类似电影《她》(Her)中虚拟助手的先进AI,并努力使苹果Siri等现有语音助手变得更加实用和智能。

另据外媒5月11日报道,苹果接近与OpenAl达成协议将ChatGPT应用于iPhone。

“量化投资之父”詹姆斯·西蒙斯逝世 享年86岁

图片来源:西蒙斯基金会

本地时间周五(5月10日),西蒙斯基金会在官网颁布颁发,基金会的联合创始人、数学家兼投资者詹姆斯·哈里斯·西蒙斯(James Harris Simons)当天在纽约市去世,享年86岁。

西蒙斯是一位屡获殊荣的数学家、量化投资领域的传奇人物,在40多岁时从学术界转向投资界,创立了文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies),开创了量化交易的先河,并成为历史上最赚钱的投资公司之一,他也因此被称为 “量化之王”。

按照亿万富翁指数,西蒙斯的身家估计达到318亿美元(约合人民币2298亿元),在全球富豪榜上排名第49位

苹果、Meta领衔,标普成分股Q1回购金额超1800亿美元,增长16%

图片来源:每经记者 张建 摄

据《华尔街日报》5月9日报道,尽管利率仍处于20多年来最高的水平,但美国企业对自身前景充满信心,正通过大手笔回购股票来传达这种乐不雅观情绪,为近期走强的股市进一步增添动力。

截至5月1日,标普500指数成分股公司已公布回购1812亿美元自家股票,同比增长16%。

科技巨头在回购自家股票方面力度最大。Meta本季度回购了145亿美元股票,同比增加约50亿美元,苹果上周颁布颁发计划回购1100亿美元股票。富国银行、卡特彼勒和阿尔特里亚集团等来自传统行业的公司亦是如此。

总体来看,本年标普500指数成分股中已有443家企业公布了回购计划,比拟去年同期的378家有所增加。高盛分析师预计,标普500指数公司股票本年回购规模将达到9250亿美元,2025年将进一步扩大至1.075万亿美元,年增长率别离为13%和16%。

Badgley Phelps研究总监蒂姆·托马斯表示,回购“应当是提高股东回报的一个整体策略中的一个环节”。如果公司无法增加营收或未能为现金找到其他可投入渠道,单纯靠回购也难以持续提振股价。

新型“FLiRT变体”新冠病毒正在美国传播

图片来源:视觉中国

本地时间5月9日,据外媒Newsweek,一种以KP.2变体为首的“FLiRT”病毒正在美国迅速传播。

美国疾控中心最新数据显示,目前,KP.2 占美国感染病例的四分之一以上。截至 5 月 11 日的两周内,KP.2 估计占美国病例的 28.2%,高于4月中旬的约6%和3月中旬的仅 1%。

早在4月份的时候,医学专家Eric Topol就曾警告,KP.2为代表的FLiRT具有更为明显的传播优势,有可能引发新一波新冠疫情。据了解,KP.2是JN.1变种的后代,有时被称为“FLiRT”变体,因其在刺突蛋白中的突变位置而得名。

英国华威大学病毒学家、分子肿瘤学教授Lawrence Young表示,“我们担心这个KP.2会在夏天引起一波感染。早期证据表白,KP.2似乎比以前的亚株更具传染性,但现在判断它是否更危险还为时过早。我们应该监测这个亚谱系的传播,但鉴于现在没有很多测试,这很困难。”

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记者:蔡鼎 文巧 谭玉涵

编纂:兰素英 孙宇婷

视觉:刘青彦

排版:谭玉涵

 

封面图片来源:每经制图

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