ChatGPT 與癌症：一位科技創辦人如何改寫自己的治療計畫（第 2/4 段）
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Jacob 與 Sid 分享如何用 AI 分析 Sid 的癌症數據，並打造個人化疫苗與細胞療法
- 12:07 Jacob 說他們做了標靶放射診斷、大量病理染色，並用 organoid 模型直接測試藥物對 Sid 癌症的效果
- 18:15 CAR-T 被形容為最具殺傷力的「核彈」，當作保險先準備好備用
- 23:58 Jacob 自稱是 deep research 的重度使用者，認為 AI 帶來了知識的普及化（本段字幕在此中斷）
💡 你可以怎麼用：拿到自己或家人的檢查報告時，可以把數據丟給 AI 問「你怎麼看？」，再用 deep research 補背景知識，整理出具體問題去問醫生。記得把 AI 的答案當成討論的線索，不要直接當成診斷，最後判斷交給專家。
看全部 42 條重點
🧑🏫 一位科技創業者 Jacob 用 ChatGPT 和自己搭的 AI 系統，分析朋友 Sid 的癌症數據，還幫他從零量身打造疫苗和細胞療法。這段很值得看：一個不是醫生的人，怎麼靠 AI 懂到能跟專家對話、提出真正有用的問題，最後又怎麼把關，不盲信 AI。
- 12:07 Jacob 說他們做了標靶放射診斷、大量病理染色，並用 organoid 模型直接測試藥物對 Sid 癌症的效果↳ 標靶放射診斷是用只會黏到特定目標的顯影劑掃描找癌細胞。病理染色是把組織切片染色，放在顯微鏡下看。organoid 是用 Sid 的癌細胞養出迷你組織，直接試哪種藥有效。
- 12:07 Jacob 大量使用 AI 補足這些領域的知識，讓他能和專家有意義地討論，並實際運用這些數據↳ Jacob 不是醫療背景，他靠 AI 快速補課，懂到能跟專家好好討論，也能真的拿這些檢查數據去用，而不是只把報告收起來。
- 12:37 去年夏天的例子：bulk RNA sequencing 的結果是一個 CSV（基因與計數），記錄 Sid 腫瘤樣本中每個基因在 RNA 層級被偵測到的次數↳ bulk RNA sequencing 是把一整塊腫瘤的 RNA 一起讀，看每個基因有多活躍。結果是一個 CSV，就是 Excel 能開的表格檔，一欄是基因名，一欄是偵測到的次數。
- 13:07 他們把 CSV 丟給當時 Pro 方案的模型，問「你怎麼看？」。模型標出了 B7H3，也辨識出 Sid 先前提過的免疫動態↳ 他們把這份表格丟給當時 ChatGPT 最高階 Pro 方案的模型，只問「你怎麼看？」。模型就挑出 B7H3 這個值得注意的蛋白質標記，也看出 Sid 之前提過的免疫狀況。
- 13:07 這些免疫動態後來在 single cell 層級做了更深入的研究。Jacob 說模型進步的速度非常驚人↳ single cell 是一顆一顆細胞分開測，比整塊平均看得更細。模型從粗略數據指出的方向，後來真的用這種更細的方法深入研究。Jacob 感嘆模型進步得很快。
- 13:38 他們自建了一套 harness：用自然語言提問後，會啟動一系列 agent 做文獻搜尋、提出假設、規劃並執行生物資訊分析，最後回傳摘要↳ harness 是他們自己搭的外框，把 AI 和工具串成流程。agent 是能自己規劃步驟、使用工具的 AI。問一句話，agent 就會查文獻、提假設、寫程式分析生物數據，最後交出摘要。
- 13:38 範例問題是 CHIP（clonal hematopoiesis of indeterminate potential），很多人隨年齡增長都會有↳ 他們拿 CHIP 當測試題。CHIP 是一種血液狀況，很多人年紀大了都會有，本身不一定是病，但值得留意。
- 14:08 CHIP 是指血球隨年齡增長失去多株性，出問題時可能導致白血病。團隊發現 Sid 可能有此跡象，而這可能是他多年前化療的副作用↳ polyclonality 指正常血球來自許多不同的造血幹細胞「家族」。年紀大了，可能變成少數家族獨大，這就是 CHIP，少數情況會變成白血病。Sid 有跡象，可能跟早年化療有關。
- 14:08 系統針對這個問題思考了 30 分鐘，進行一連串 tool call，自行做文獻回顧，並決定要找哪些標記↳ tool call 是 AI 呼叫外部工具，例如搜尋或執行程式。系統自己想了 30 分鐘，一步步用工具、讀文獻，再決定要看哪些指標，不用人一步步指揮。
- 14:41 系統連接約 600,000 個來自 Sid 多個時間點血液樣本的單細胞資料，可以直接在 Sid 的血液資料上跑分析↳ 系統直接接上 Sid 不同時間抽血、共約 60 萬顆細胞的資料。所以它不是泛泛解釋 CHIP 是什麼，而是實際到 Sid 自己的血裡找跡象。
- 14:41 系統回傳的內容包括報告、結論、互動式圖表、完整歷程，以及它寫的 Python 程式碼↳ 它交出來的不只是一句結論，還有報告、可以互動的圖表、每一步的過程，以及它寫的 Python 程式。人可以回頭檢查它是怎麼得出答案的。
- 14:41 Jacob 不會直接相信結果，因為它可能出錯；但它讓他能快速了解這個疾病，也了解 Sid 的個人生物狀況↳ Jacob 把結果當成線索，不當定論，因為 AI 會出錯。它真正的價值是讓他很快搞懂這個病，也搞懂 Sid 身體的狀況。
- 15:11 Jacob 強調自己不是醫生，但 AI 讓他能成為生物資訊專家的好對口。專家深入研究後，這個風險已經排除↳ Jacob 不是醫生，但懂到能跟生物資訊專家好好對話。最後是專家深入研究之後，才排除了這個風險。AI 幫忙提出好問題，最後把關還是靠專家。
- 15:41 除了做最大限度的診斷，他們也從零開始為 Sid 專門製作多種療法。Jacob 說發現「可以自己做藥」讓他觀念大轉變↳ 他們不只把檢查做到最完整，還從零開始幫 Sid 量身做好幾種療法。對 Jacob 來說，發現藥可以自己做，是觀念上的大轉變。
- 16:12 第一種是 mRNA 癌症疫苗，原理類似 COVID 或流感疫苗：訓練免疫系統，準備對抗外來物↳ 第一種是 mRNA 疫苗：給身體一段指令，讓細胞自己做出目標蛋白的片段，讓免疫系統先認識、記住，之後遇到真的目標就能出手。這個訓練免疫的原理跟 COVID、流感疫苗一樣。
- 16:12 COVID 疫苗是讓身體接觸 spike protein；這支疫苗則編入 Sid 癌症特有的多個突變，也就是癌細胞與正常組織不同之處↳ spike protein 是新冠病毒表面的棘蛋白，COVID 疫苗就是讓身體先認識它。Sid 的疫苗則放進他癌細胞獨有的多個突變，也就是癌細胞和正常細胞不一樣的地方。
- 16:42 疫苗讓免疫細胞做好準備，一看到癌症就巡邏並攻擊↳ 打完疫苗後，免疫細胞等於先拿到目標的特徵，會在身體裡巡邏，一看到帶有這些突變的癌細胞就攻擊。
- 16:42 第二種是 TCR T 細胞療法。TCR 是 T cell receptor；T 細胞用它偵測非常特定的目標，再射出蛋白質在鄰近細胞上打洞↳ T cell 是免疫系統裡負責殺壞細胞的細胞。TCR 是它表面的感應器，只認非常特定的目標。認到之後，T 細胞會射出蛋白質，在那顆細胞上打洞。
- 17:12 他們透過 single cell sequencing 和合作夥伴的研究，找出可能專門辨識 Sid 癌症的 TCR↳ 他們一顆一顆細胞做定序，加上合作夥伴的研究，找出 Sid 體內哪些 TCR 可能專門認得他的癌細胞。
- 17:12 這些 TCR 可以工程植入健康的 T 細胞，大量培養後注射回 Sid 體內。這是預備方案，希望永遠用不到↳ TCR T 細胞療法是把這些認得癌症的 TCR 裝到健康的 T 細胞上，大量培養後再打回 Sid 體內。這是備案，他們希望永遠用不到。
- 17:44 第三種是 CAR-T，CAR 是 chimeric antigen receptor：以 T 細胞為底盤，植入用來辨識目標的受體↳ CAR 是 chimeric antigen receptor，中文叫嵌合抗原受體，意思是人工拼出來的受體。CAR-T 就是拿 T 細胞當車體，裝上這個受體，讓它去找指定的目標。
- 17:44 CAR-T 的目標是透過診斷發現、出現在 Sid 大部分甚至全部癌細胞上的標記↳ CAR-T 瞄準的，是檢查中發現、在 Sid 大部分甚至全部癌細胞上都有的標記。這樣才能盡量把癌細胞都打到。
- 18:15 CAR-T 被形容為最具殺傷力的「核彈」，當作保險先準備好備用↳ CAR-T 攻擊力最強，被他們叫做「核彈」。威力大也代表誤傷的後果嚴重，所以他們先做好放著，當作保險。
- 18:15 Sid 施打了個人化 mRNA 疫苗，是一項 investigator-initiated trial 的第一位病人↳ investigator-initiated trial 是由醫師或研究者發起、不是藥廠主導的臨床試驗。Sid 已經打了為他量身做的 mRNA 疫苗，是這個試驗的第一位病人。
- 18:46 疫苗能編入的抗原數量有限，所以挑哪些很重要。他們參考腫瘤樣本內容與各種模型的評分來決定↳ antigen（抗原）是能被免疫系統認出來的目標片段。一支疫苗能放的抗原數量有限，所以要挑最有用的。他們看腫瘤樣本裡有什麼，再參考各種電腦模型的評分來選。
- 18:46 Sid 說目前挑選抗原比較像藝術而非科學，但已有公司開始用 AI 自動化，代表未來可能服務數百萬病人↳ Sid 坦白說，現在挑抗原還很靠經驗和判斷。但已經有公司用 AI 把挑選過程自動化，一旦做到，這種量身疫苗就可能讓數百萬人用上。
- 19:19 Sid 認為個人化癌症疫苗必須靠 AI，因為醫生不夠多；他們也認為這類工程化 AI 方法通常效果更好↳ 每個病人的疫苗都不一樣，靠醫生一個個挑根本忙不過來，所以 Sid 認為一定要靠 AI。他們也覺得這種工程化的 AI 做法，結果通常比較好。
- 19:19 這支疫苗從專案啟動到注射只花了 6 個月，他們預期未來時間會再縮短↳ 這支疫苗從專案開始到打進 Sid 體內只花了 6 個月，他們預期以後會更快。對癌症病人來說，速度很關鍵。
- 19:49 TCR-T 製作非常複雜，涉及大量決策與數據。好的腫瘤樣本加上大量採樣，能幫助設計↳ TCR-T 做起來很複雜，每一步都有很多決定要下、很多數據要看。腫瘤樣本品質好、採樣數量多，設計起來就越有依據。
- 19:49 TCR-T 有很多需要推理的決策變數，要大規模製作也需要 AI↳ 要考量的變數很多，每一個都需要推理判斷。如果要幫很多病人做，光靠人力做不來，也得靠 AI。
- 20:21 他們選 B7H3 作為 CAR-T 的目標，想知道它在體內哪裡出現。雖然有基因數據，但實際掃描最準↳ 他們選 B7H3 當 CAR-T 的目標，但要先知道身體還有哪些地方也有它，免得誤傷。基因數據只能推測，實際掃描看得最準。
- 20:52 Sid 10 月到中國北京做掃描。好消息是沒看到癌症↳ Sid 10 月到北京做這項掃描。好消息是，掃描沒有看到癌症。
- 21:22 製作 CAR-T 的 Cole Robo 說他發明了 CAR-T 的 end gate，必須兩個標記同時存在才會作用↳ 負責做 CAR-T 的 Cole Robo 說他發明了 end gate，意思就是「而且」：兩個標記要同時出現，CAR-T 才會動手。
- 21:22 他們找出肝臟中幾乎不表現的 FAP（第一個療法 radio ligand therapy 就用過）↳ 他們找到 FAP 這個在肝臟幾乎沒有的標記。第一個療法 radio ligand therapy 就用過它，這種療法是讓帶放射性的分子黏到目標細胞上，就近用輻射攻擊。
- 21:52 要求 B7H3 與 FAP 同時存在，可確保這顆「核彈」不會在肝臟引爆。更好的掃描回頭改進了藥物設計↳ 規定 B7H3 和 FAP 都存在才攻擊，而肝臟沒有 FAP，就不會被波及。這個例子是：掃描看得更清楚，回頭讓藥設計得更安全。
- 21:52 另一個例子是 PENX3：基因數據顯示它在癌組織的表現量是健康組織的 10,000 倍↳ 另一個例子是 PENX3。基因數據顯示，它在癌組織的表現量是健康組織的 1 萬倍。差距這麼大，看起來是很好的攻擊目標。
- 22:25 但文獻幾乎找不到 PENX3 的研究，也沒有現成藥物。一般研究者通常只找細胞表面有表現的蛋白質↳ 奇怪的是，文獻幾乎找不到 PENX3 的研究，也沒有現成的藥。一般研究者找目標時，通常只看細胞表面測得到的蛋白質，PENX3 就這樣被漏掉了。
- 22:25 他們推測原因是 PENX3 具疏水性，在水中做測試（多數人的做法）就找不到↳ hydrophobic 是疏水、不溶於水的意思。他們推測 PENX3 有這個特性，而多數人是在水溶液裡做檢測，所以一直測不到它。
- 22:56 他們是回頭對數據做了費力的分析才發現 PENX3。AI 比人更有耐心，能翻遍數 TB 資料找出關鍵蛋白質↳ PENX3 是他們回頭把數據一點一點啃過才挖到的。AI 不會累也不嫌煩，能翻完好幾 TB 的資料，找出人容易漏掉的關鍵蛋白質。
- 22:56 他們現在正在進行 binder campaign，嘗試設計能對付 PENX3 的分子↳ binder 是能緊緊黏住特定目標的分子，campaign 指一整輪的設計和測試。他們正在設計能黏住 PENX3 的分子，用來對付它。
- 23:26 Jacob 說做藥比分析更超出他的專業，他現在做的事在 2 年前根本不可能，因為相關知識非常稀少↳ Jacob 說，分析數據已經超出他的專業，做藥又更遠。這些事在兩年前根本不可能，因為相關知識非常稀少、很難取得。
- 23:58 Jacob 自稱是 deep research 的重度使用者，認為 AI 帶來了知識的普及化（本段字幕在此中斷）↳ deep research 是 ChatGPT 的一個功能，會花比較長的時間自己查大量資料、整理成報告。Jacob 很常用，他覺得 AI 讓原本只有少數專家才有的知識，一般人也拿得到。
📘 術語
organoid model（類器官模型）：字幕提到用它直接測試藥物對 Sid 癌症的效果
pathology staining（病理染色）：字幕未解釋，僅列為他們做的診斷之一
bulk RNA sequencing（整體 RNA 定序）：計算每個基因在腫瘤樣本 RNA 層級被偵測到的次數，輸出成 CSV
CSV（CSV 檔）：字幕中的內容是基因與計數兩欄
single cell（單細胞）：免疫動態後來在單細胞層級深入研究；系統連接約 600,000 個單細胞資料
harness（（自建的）執行框架）：用自然語言提問，就會啟動一系列 agent 完成研究並回傳摘要
agent（代理）：能做文獻搜尋、提出假設、規劃並執行生物資訊分析
tool call（工具呼叫）：字幕未解釋，僅說系統做了一連串 tool call
bioinformatic analysis（生物資訊分析）：字幕說 agent 會規劃並執行這類分析
CHIP (clonal hematopoiesis of indeterminate potential)（意義未明的株系性造血）：血球隨年齡增長失去多株性，出問題時可能導致白血病
polyclonality（多株性）：字幕說血球隨年齡增長會失去它
mRNA vaccine（mRNA 疫苗）：編入癌症特有的突變，讓免疫細胞準備好攻擊癌症
spike protein（棘蛋白）：COVID 疫苗讓身體接觸的就是 COVID 的 spike protein
antigen（抗原）：可編入疫苗的東西，數量有限，所以挑選很重要
TCR (T cell receptor)（T 細胞受體）：T 細胞用它偵測非常特定的目標
T cell（T 細胞）：免疫系統的殺手，會射出蛋白質在鄰近細胞上打洞
TCR T cell therapy（TCR T 細胞療法）：把辨識癌症的 TCR 植入健康 T 細胞，培養後注射
CAR-T (chimeric antigen receptor)（嵌合抗原受體 T 細胞療法）：以 T 細胞為底盤植入辨識用受體，殺傷力極強的「核彈」
investigator-initiated trial（研究者發起的臨床試驗）：字幕未解釋，僅說 Sid 是這類試驗的第一位病人
B7H3（B7H3（標靶名稱））：模型從 RNA 數據標出，後來選為 CAR-T 的目標
FAP（FAP（標靶名稱））：在肝臟表現量很低，radio ligand therapy 也用過
radio ligand therapy（放射配體療法）：字幕未解釋，僅說是第一個療法，與 FAP 有關
end gate（（CAR-T 的）閘門設計）：兩個標記必須同時存在，CAR-T 才會作用
hydrophobic（疏水性）：PENX3 具疏水性，在水中做測試就找不到
binder campaign（結合分子開發計畫）：嘗試設計出能對付 PENX3 的東西
deep research（deep research）：Jacob 自稱是重度使用者，字幕未進一步解釋
pathology staining（病理染色）：字幕未解釋，僅列為他們做的診斷之一
bulk RNA sequencing（整體 RNA 定序）：計算每個基因在腫瘤樣本 RNA 層級被偵測到的次數，輸出成 CSV
CSV（CSV 檔）：字幕中的內容是基因與計數兩欄
single cell（單細胞）：免疫動態後來在單細胞層級深入研究；系統連接約 600,000 個單細胞資料
harness（（自建的）執行框架）：用自然語言提問，就會啟動一系列 agent 完成研究並回傳摘要
agent（代理）：能做文獻搜尋、提出假設、規劃並執行生物資訊分析
tool call（工具呼叫）：字幕未解釋，僅說系統做了一連串 tool call
bioinformatic analysis（生物資訊分析）：字幕說 agent 會規劃並執行這類分析
CHIP (clonal hematopoiesis of indeterminate potential)（意義未明的株系性造血）：血球隨年齡增長失去多株性，出問題時可能導致白血病
polyclonality（多株性）：字幕說血球隨年齡增長會失去它
mRNA vaccine（mRNA 疫苗）：編入癌症特有的突變，讓免疫細胞準備好攻擊癌症
spike protein（棘蛋白）：COVID 疫苗讓身體接觸的就是 COVID 的 spike protein
antigen（抗原）：可編入疫苗的東西，數量有限，所以挑選很重要
TCR (T cell receptor)（T 細胞受體）：T 細胞用它偵測非常特定的目標
T cell（T 細胞）：免疫系統的殺手，會射出蛋白質在鄰近細胞上打洞
TCR T cell therapy（TCR T 細胞療法）：把辨識癌症的 TCR 植入健康 T 細胞，培養後注射
CAR-T (chimeric antigen receptor)（嵌合抗原受體 T 細胞療法）：以 T 細胞為底盤植入辨識用受體，殺傷力極強的「核彈」
investigator-initiated trial（研究者發起的臨床試驗）：字幕未解釋，僅說 Sid 是這類試驗的第一位病人
B7H3（B7H3（標靶名稱））：模型從 RNA 數據標出，後來選為 CAR-T 的目標
FAP（FAP（標靶名稱））：在肝臟表現量很低，radio ligand therapy 也用過
radio ligand therapy（放射配體療法）：字幕未解釋，僅說是第一個療法，與 FAP 有關
end gate（（CAR-T 的）閘門設計）：兩個標記必須同時存在，CAR-T 才會作用
hydrophobic（疏水性）：PENX3 具疏水性，在水中做測試就找不到
binder campaign（結合分子開發計畫）：嘗試設計出能對付 PENX3 的東西
deep research（deep research）：Jacob 自稱是重度使用者，字幕未進一步解釋
✏️ 小考一題
Sid 在北京做 B7H3 相關掃描時，他的肝臟訊號是之前掃描的 20 位受試者的幾倍？
A. 10 倍B. 3.5 倍C. 10,000 倍D. 2 倍看答案
答案：B。[20:52] 字幕說 Sid 的肝臟訊號是之前 20 位中國受試者的 three and a half times（3.5 倍）；10,000 倍是 PENX3 在癌組織與健康組織的差距（[21:52]）
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