安德烈·喬治斯庫（Andrei Georgescu）博士，Vivodyne公司的首席執(zhí)行官，選擇賓夕法尼亞大學(xué)進行研究生研究，希望將他在科學(xué)和工程領(lǐng)域的興趣結(jié)合起來。他的目標是在微流控領(lǐng)域進行深入研究，以提高預(yù)測、驗證和測試藥物的能力。喬治斯庫曾在康奈爾大學(xué)攻讀碩士學(xué)位，致力于在大規(guī)模上集成芯片應(yīng)用方面的工作。

在賓夕法尼亞大學(xué)，他遇到了生物工程系副教授丹·胡（Dan Huh）博士，后者的實驗室專注于人體組織復(fù)雜模型的開發(fā)。喬治斯庫和胡很快意識到他們有互補的興趣：胡能夠發(fā)展復(fù)雜的組織，但不確定如何擴展它們。而喬治斯庫知道如何擴展，但不知道如何培養(yǎng)復(fù)雜的生物結(jié)構(gòu)。

喬治斯庫起初對這些復(fù)雜組織持懷疑態(tài)度。但在他在胡實驗室的頭幾天里，他透過顯微鏡看到這些組織，心想：“這怎么可能？細胞是如何在沒有我們的情況下構(gòu)建這些東西的？”他立刻被吸引，并尋求方法將它們培養(yǎng)成成千上萬的細胞。

胡和喬治斯庫“一拍即合”，分享了一種在臨床試驗之前擴大收集人體數(shù)據(jù)能力的愿景。因此，喬治斯庫不僅在胡實驗室獲得了博士學(xué)位，還共同創(chuàng)辦了他們的公司——Vivodyne。

如今，Vivodyne的發(fā)現(xiàn)管道和基于人工智能的平臺已經(jīng)宣布完成由Khosla Ventures領(lǐng)投的總計3800萬美元的種子輪融資。

胡和喬治斯庫的第一個目標是制造逼真的組織。第二個目標是擴大規(guī)模。

Huh實驗室通過將不同培養(yǎng)基與不同細胞類型結(jié)合，探索了刺激這些組織的生化機制。他們問：如何刺激這些細胞從初始乳狀液中自組裝成組織？然后，他們?nèi)绾卧诒３挚扇廴诘难芫W(wǎng)絡(luò)的同時保持組織特異性功能？

這家將近50人的公司成立的兩年半里，團隊已能夠在人體內(nèi)培養(yǎng)出大量不同的組織和人體器官的不同功能部位。據(jù)他們稱，這些組織既可以模擬人體組織的空間結(jié)構(gòu)，又可以模擬其功能。

這使得Vivodyne能夠使用患者來源的癌癥組織，例如血管化的組織，并灌注CAR-T細胞療法，以確定如何優(yōu)化這些療法以消滅癌癥。而這對于球狀體或器官樣結(jié)構(gòu)來說是具有挑戰(zhàn)性的。喬治斯庫表示，使用器官樣結(jié)構(gòu)時，您是在模擬組織的發(fā)育，而不是成熟組織本身的功能。

目前，喬治斯庫斷言，唯一可以以足夠大規(guī)模收集數(shù)據(jù)以供AI培訓(xùn)的數(shù)據(jù)類型是來自在平面塑料上生長的細胞的數(shù)據(jù)。但這些數(shù)據(jù)缺乏細胞間相互作用。相比之下，他指出Vivodyne的模型允許收集復(fù)雜的、與人體相符的數(shù)據(jù)，并且可以以足夠高吞吐量的方式進行AI學(xué)習(xí)。

（這是Vivodyne實驗室培養(yǎng)的人肺通道的顯微鏡圖像，面臨著銅綠假單胞菌的感染，這種細菌通常會感染囊性纖維化患者。）

在Vivodyne，他們培養(yǎng)這些組織，并將其引入高通量微流體中，所有這些都由一種名為Hive Pro的儀器進行監(jiān)控。這項技術(shù)的基礎(chǔ)在于整合他們?nèi)绾闻囵B(yǎng)這些組織的科學(xué)基礎(chǔ)，以及培養(yǎng)特異性血管系統(tǒng)、支持組織發(fā)展的最佳方法、微流體工程和在使用的自動化規(guī)模中如何打包。

而這不僅僅是組織。該團隊去年在《自然方法》雜志上發(fā)表的一篇論文中描述了他們的工作，題為《用于增強培養(yǎng)器官生成的器官樣結(jié)構(gòu)的幾何工程》，說明了器官樣結(jié)構(gòu)的血管化是可能的。在論文中，作者指出他們“描述了將我們的方法擴展到工程血管化、可灌注的人類腸小體的過程，該腸小體可用于模擬炎癥性腸病中的先天免疫反應(yīng)。這項工作為朝著在培養(yǎng)皿中工程更加逼真的器官樣結(jié)構(gòu)邁出了一大步?！?/p>

Vivodyne不是在出售平臺，而是將與制藥公司合作生成數(shù)據(jù)。目前，他們與制藥公司合作，為在患者招募和進行臨床試驗具有挑戰(zhàn)性的情況下，即在患有不允許對其進行測試的特定病患人群中，創(chuàng)建他們所稱的在臨床上支持數(shù)據(jù)。

喬治斯庫表示，公司的平臺是連接AI的承諾與目前藥物發(fā)現(xiàn)AI的現(xiàn)狀之間的橋梁的一部分?，F(xiàn)在，整個數(shù)據(jù)體系來自于2D細胞。因此，他指出，目前限制的不是AI本身，也不是模型或計算能力。目前的輸入數(shù)據(jù)不正確，喬治斯庫說。

“通過直接在這些逼真的人體組織上進行藥物和救生生物制品的測試，我們可以提高進入臨床試驗的治療成功率，”Khosla Ventures的合伙人亞歷克斯·摩根表示?！癡ivodyne的技術(shù)彌合了臨床研發(fā)和人體臨床試驗之間的差距，同時自動化了測試管道的每個步驟，從培養(yǎng)組織、給藥、取樣和成像到數(shù)據(jù)分析。在Vivodyne的自動化平臺上以逼真的人體組織上篩選和開發(fā)新的潛在拯救生命的療法，一次性測試數(shù)千次，是制藥行業(yè)的一大進步。”