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被所有临床试验拒之门外后,他决定自己找生路。 他是 GitLab 创始人 Sid Sijbrandij。 确诊极其凶险的晚期脊柱癌。 化疗,手术,四次换血。 各大医院宣告无药可治。 他干脆卸任 CEO,拉起了一支私人科研团队。 把高达 25TB 的个人身体数据全部喂给 ChatGPT。 扫描影像,化验结果,基因序列,一字不落。 AI 很快找到了人类肿瘤专家漏掉的盲区。 那是一个获批用于另一种癌症的冷门方案。 此前从未有人将其用在脊柱癌上。 团队根据他的 DNA 研发出 19 种定制疫苗。 每一剂只定向清除他体内的癌细胞。 自 2025 年至今,癌症再也没有复发。 活下来后,他把这 25TB 的续命数据全网公开。 每一张片子,每一个配方,统统免费。 这位靠开源代码做出百亿美元公司的顶级黑客,把自己的生存密码也开源了。 传统医学看的是平均概率。 AI 算的是具体的个人。

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刚才看完 GitLab 创始人 Sid Sijbrandij 的最新访谈,大受震撼。 被医院下达“死刑判决”后,他靠着第一性原理、大模型和极客精神,把骨癌晚期硬生生干到了“临床检测不到”的状态。 这绝对是今年最硬核的“系统 Debug”全过程——只不过这次,他 Debug 的是自己的身体。 这篇推文有点长,但绝对值得你花几分钟看完,信息量极大。👇 🧵 1/ 事情的转折在2024年。Sid 的骨癌全面复发,医生无奈摊牌:标准疗法已经打空,临床试验也因为指标问题进不去,相当于被传统医疗系统放弃了。 换一般人可能就崩溃了,但他直接卸任 GitLab CEO(转执行主席),瞬间切入“Founder Mode”(创始人模式)。他出资搭建了一条专属的抗癌流水线,决定自己接管自己的生物数据。 🧵 2/ 他根本不按常理出牌,直接开启了打破常规的“并行治疗”。 当医生警告他:“如果你把好几种药混着用,就算最后病好了,我们也不知道到底是哪个药起效的啊。” Sid 的回答极其干脆:“我根本不在乎是什么治好了我,我只想活下去。” 他把软件工程里的敏捷迭代直接用在了身体上,靠着第一性原理来自己组合靶向药。 🧵 3/ 为了活命,他把全球当成了自己的测试网络。 看重效率,他飞去中国做极其前沿的 B7H3 扫描,因为在那里从登记、配药到出结果只要两个小时,效率高到让他震惊。 为了精准打击,他跑去德国做实验性的放射治疗。 结果因为体内辐射太高,过机场安检时直接触发了寻找钚元素的核警报,把华盛顿的科学家都惊动了。 🧵 4/ 在这个疯狂的自救过程中,AI 成了他的“超级军师”。 他甚至把自己癌细胞的 RNA 测序电子表格直接扔给 ChatGPT,让大模型去分析 MDM2 等复杂的基因通路。 Sid 说,你想凑齐八个顶尖人类医学专家开会几乎是不可能的,但 AI 就像一个终极“博学家(Polymath)”,能瞬间跨学科把极其碎片化的医疗知识整合起来。 🧵 5/ 奇迹真的发生了。这套硬核的工程逻辑强行修复了底层的系统漏洞,现在他体内的癌细胞已经检测不到了。 但极客永远在做灾备规划:他不仅冷冻了肿瘤组织备用,还给自己搭了一个包含 30 种备选药物的“治疗阶梯”防变异。 最离谱的是,治病期间他顺手创办了大约 30 家公司(包括 6 家生物技术公司),还把高达 25TB 的个人医疗记录和基因图谱全部开源了。 🧵 6/ 聊回老本行,Sid 对 AI 编程的判断极其敏锐。 在疯狂抗癌的同时,他创办了开源 AI 编程平台 Cursor。他断言 2026 年绝对是“并行智能体(Parallel Agents)”的元年。 未来的开发者根本不需要去卷 LeetCode,只要脑子里有想法,就能像转盘子一样,同时指挥一堆 AI Agent 在不同的工作流里并发干活。这其实也就是我们一直在聊的 Vibe Coding 的终极形态。 🧵 7/ 他还提出了一个极其反共识的观点:“停止协作(Stop Collaboration)”。 未来,每个知识工作者手里都有一支专属的 AI 团队。你不需要再苦苦等待人类同事的排期、开会和反馈,你自己带着 AI 就能把任务直接推过终点线。哪怕以后每个开发者每个月要烧掉 1 万到 10 万美金的 Token 算力,换来百倍的工程效率也是绝对血赚的。 当算力、开源精神和极致的工程思维结合在一起,不仅能重塑软件开发的未来,甚至能把人从死神手里抢回来。 强烈建议大家去刷一遍原片,顺便附上他硬核的开源数据网站(评论区)👇👇👇

比特币橙子Trader

77,142 просмотров • 4 месяцев назад

下一个诺贝尔奖,可能非他莫属。 还记得谷歌Deepmind团队,靠AI也就是Alpha fold拿了诺贝尔奖吗?就在刚刚,他们又扔出了一枚“核弹”——AlphaGenome新的 AI 模型。 这次,他们直接把人类基因组这本“天书”给读懂了。 我刚看完 DeepMind 团队最新的访谈,信息量大到爆炸。 这次,他们不仅比人类医生更早预测癌症,更主要的是,他们开始触碰生命的底层代码。 如果你关心 AI,关心人类寿命,关心未来医疗,这几点你必须知道。 第一:AI 终于攻破了 98% 的“暗物质”。 访谈一开场,DeepMind 就指出了一个事实。 我们人类的基因组里,真正负责编码蛋白质的,只有 2%。剩下的 98%,在过去很长一段时间里,都被认为是“垃圾 DNA”。 但 Alpha Genome 告诉我们:这 98%,根本不是垃圾,而是进化的源代码。 Alpha Genome 厉害在哪呢? 它可以预测,在这 98% 的非编码区里,哪怕只有一个字母、一个基因突变,会给生命体带来什么后果。 这意味着,我们终于能看懂剩下的 98% 的基因天书。 第二:打破技术的“不可能三角”。 这点真的非常反直觉。 以前搞生物 AI,有个死规矩: 如果你想看的广,就看不清细节; 你想看清细节,视野就会变得很窄。 就好比我们看地图: 你要么看清整个城市的轮廓,但是看不清街道; 要么你放大看清街道,但是不知道是城市的哪个角落。 而 Alpha Genome 的神奇之处在于,它能够一口气读完长达几百万字的基因天书,同时还能拿着放大镜,看清里面每一个单碱基的错误。 DeepMind 团队在访谈里透露,为了做到这一点,他们采用了一种极其变态的数据压缩技术,真正把生命代码给看透了。 第三:它比医生更早发现癌症。 大家知道,在癌症病人的基因里,通常有两种突变。 一种是“司机突变”,叫 driver。 它是导致癌症的元凶,就像是劫持了一辆车的疯狂司机。 另一种叫“乘客突变”,passenger。 它其实对身体没什么大的影响。 那以前怎么区分这两者呢? 主要就是靠医生,在实验室里一个一个做实验。 但在这次访谈中,DeepMind 团队做出了一个极其大胆的实验。 他们没有专门去教模型什么是癌症,也没有给模型去喂各种癌症的数据库,而是直接把一堆混杂着司机和乘客的突变序列,扔给了 Alpha Genome。 然后问它: 你觉得,哪些突变会破坏生物功能? 实验结果太震撼了。 模型给出的预测排名中,最靠前的那些突变,精准地对应了现实中已知的癌症凶手。 这就意味着,Alpha Genome 并不是像过去那样,通过检索已知的癌症点位,而是像一个资深的侦探,通过分析基因序列的上下文,通过逻辑推理出了谁是坏人。 视频里,研究人员非常自豪地说: 把模型的预测结果,和生物学家在实验室里花了几年时间做出来的结果放在一起,结果惊人地一致。 这意味着,未来的医生不再需要拿着小白鼠一个个试错。 AI 扫一眼基因代码,就能揪出那个藏在几百万个基因字母里面的元凶。 最良心的是:它开源了。 DeepMind 这次没有把技术锁在护城河里,他们已经发布了开源模型权重和 API 接口。 最后我想说: 我们正处于一个科技大爆发的历史性转折点。 就像Elon Musk说的——我们正活在起点当中。 如果说 AlphaFold是让我们看清了生命的砖块, 那 AlphaGenome,就是在教我们阅读生命的蓝图。 AI 不仅在生成视频、写代码、写文章。 它正在以我们无法想象的速度,从底层去理解生命。 我现在 95% 的工作,都是指挥 AI 来完成。 我深深感到,现在最可怕的不是 AI 会不会取代你的工作。 而是,当 AI 这样的划时代科技出现时,一个人却因为傲慢、恐惧,甚至是懒惰,拒绝学习和使用它。

另一面

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活检,是诊断癌症还是在扩散癌症? 一位医生,Thomas Lodi博士提出了一个颠覆性的观点。 他认为活检几乎是癌症转移和加速的保证。 为什么? 当一个肿瘤在生长时,身体会尽其所能,用一层纤维蛋白鞘将它紧紧包裹起来。 这是一道天然的防火墙。 但活检穿刺针,一针下去,这层保护鞘就破了。 结果是什么? 就像你打破了一个密封的容器。 癌细胞被释放,开始向全身扩散。 一位纽约的芭蕾舞演员就遇到了这种情况。 她在活检后发现,穿刺点周围长出了许多新的小肿瘤。 这就是所谓的“释放”了。 那为什么医疗体系坚持要做这种“组织病理学诊断”? 仅仅是为了让病理学家在显微镜下看看,说“是的,这是导管癌”吗? 这真的能帮助病人吗? 或许,这背后有更深层的原因。 这个诊断流程,就像一个销售技巧。 它能精确地“证明”你需要使用哪种特定的、FDA批准的昂贵药物。 保险集团为此买单。 医生们告诉你这是唯一正确的做法。 但他们没有告诉你研究表明的另一面。 活检、手术、大剂量化疗、放疗。 这些操作,似乎都在增加转移的风险。 整个体系追求的是“原发灶的短期缩小”。 然后你以为自己康复了。 九个月后,癌症却可能卷土重来。 这种模式,究竟是在治病,还是在为一个庞大的医药复合体创造持续的客户?

墓碑科技

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你以为Telegram是私密聊天工具? 恰恰相反。 Signal的创始人Moxie Marlinspike揭开了谜底。 他说Telegram根本就不是私密通讯软件。 你发的每一条信息,收到的每一条信息,都以明文形式存在Telegram的数据库里。 就像一个云盘。 不信你试试。 手机丢进海里,换个新手机,用电话号码登录。 你的聊天记录是不是一条不少,都回来了? 它们从哪儿来的? 这些数据,Telegram公司自己就能看。 这背后有什么逻辑? 一个俄罗斯富豪,创办了一个未经加密的WhatsApp复制品。 他本人常去俄罗斯,团队和家人也都在那里。 却成功让全世界相信,这是一个加密通讯App,而他是个持不同政见者。 这本身就有点奇怪,不是吗? 几个月前,创始人在法国被捕。 不是因为加密问题,而是因为Telegram拒绝向法国提供他们本就掌握的儿童色情案件数据。 他们有数据,只是选择不给。 这与Signal完全不同,Signal没有用户数据,想给也给不了。 法国的传票他们敢不理会。 那么,面对更强硬的俄罗斯政府,他们又是如何做到安然无恙的? 创始人和他的家人,为何能自由进出,毫发无损? 合理的推测是什么? 他说自己不爱钱,不坐私人飞机。 结果一周后就在私人飞机上被捕了。 他们还有一个反应极快的公关团队。 任何质疑其加密或创始人形象的报道,哪怕再小,都会在几分钟内收到要求更正的通知。 一个号称只有50人的团队,能量如此之大? 这里面的水,到底有多深?

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问:我爸无苗,去年4月份肠胃镜突然查出胃癌中期,做了全胃切除,之后做了6期化疗,听取我的意见开始吃印度版青蒿琥酯,一直维持吃一周停一周的频率,大约吃了半年又加入了芬苯达唑500mg每天,也和青蒿琥酯一样吃一周停一周—— 早上:青蒿琥酯200mg、维生素D5000IU、槲皮素800mg、锌50mg。中午:芬苯达唑500mg,维生素D5000IU下午:纳豆激酶6750FU晚上:维生素C1000mg、血红素铁50mg、维生素D5000IU、NAC1000mg。前半年只吃青蒿琥酯,后半年加入芬苯达唑加起来吃了一年。今年6月份去医院复查癌症指标偏高,全身PET/CT显示两处都正常。7月底又做了一次癌症指标,又比之前高了好多,糖类抗原199数值1368.74(参考0-37),不知道是什么原因。印度版的青蒿琥酯和芬苯达唑是否无效?医生能否给出一点建议。 ( #无苗 #胃癌 #青蒿琥酯 #芬苯达唑 ) 答:好,这位患者是癌症治疗患者是胃癌尽管无苗,他主要的疑问是他做了一年的青蒿琥酯,加上后半年的芬苯达唑辅助抗癌治疗,为什么现在的肿瘤非特异生化指标异常增高。尽管他复查发现原发肿瘤手术部位的CT检测,影像学上是正常的。但是他报告当中他加了一个项目是一个葡萄糖代谢显示,肿瘤原发灶周围葡萄糖代谢比较活跃,那就意味着癌性细胞的活跃度还比较高。就是说他尽管做了肿瘤切除,但是周围组织还是有病变细胞。 但是影像学上并没有说明他局部有肿瘤复发,因为影像学基本上正常的,更没有发现转移灶。只能间接判断这个癌症治疗的患者的肌体的恶性肿瘤细胞释放的那些生物活性成分偏多,就表示那些组织的活跃度仍然比较高。所以这个患者就有了很多疑虑,我是说这个肿瘤生化指标,这些什么癌胚抗原,什么葡萄糖蛋白抗原这些199,各种15、19都有,100多种。只不过每次这个癌症患者去做这些肿瘤生化指标,不同的医院不同的系统,它有里面选了十几项或者几十项,都是机器做的嘛,给你个报告。所以他几项看下来都普遍偏高,特别是糖类抗原199,那跟那个肿瘤生化的细胞的活跃度高直接相关,所以特别担心。 那么从他的这个还比较规律的抗癌辅助用药的我们的建议方案,他用的基本上是比较正确的。我是建议他根据他现在用的这些维生素营养素的剂量,有些可以做调整,比方说维生素C他可以剂量更高。因为他这患者只现在目前用到每天1000毫克,他的维生素C,抗癌患者一天5000到8000到1万毫克都可以。看你个人耐受性,有些人胃肠道比较敏感,对于高剂量维生素C会有腹泻的副作用,那你就用到正好不至于引起腹泻的那个剂量。每个人都不一样,有些人1万毫克,有些人8000毫克,有些人5000毫克就出现症状。 然后维生素D3他好像是用到,现在目前他一天分三次用,1万5000国际单位他可以更高剂量。2万到3万国际单位对于癌症患者是绝对适合的,只要他能够耐受。然后伊维菌素的剂量可以调整到每天每公斤体重1毫克,你可以分几次用都是餐后用,一周用5天。他是在后半年加上了芬苯达唑是吧。他前面没讲伊维菌素,我建议他加上伊维菌素。芬苯达唑他是每天的用药剂量是500毫克,这个剂量也可以上调的,我建议他可以上调到,通常芬苯达唑是抗寄生虫剂量是200多毫克一天,他可以。 现在的美国有一些抗癌患者已经用到1000毫克以上,像有些转移癌都用到1500一千多少毫克每天,所以他这个完全可以上调到600到800毫克左右,因为他本身是500,一点点上调。而且每周我建议他用药4到5天,而不是隔周用药。他好像前面说他是隔周用芬苯达唑,你每周都需要用。另外我建议他复查肝功能和血清铁蛋白帮助青蒿琥酯剂量调整,他现在是每天200毫克来判断他是否需要更合适的有效治疗量,还有判断是不是需要用血红素铁,来帮助他长期用了一年多的琥酯造成的有可能的血清铁偏低。所以这个是比较重要的一项检查。这是我的建议。 #避风港557 #病案与分享 二 *以上信息仅供参考,在做出任何医疗决策前,请咨询专业医生。 *The above information is for reference only. Please consult a healthcare professional before making any medical decisions.

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用治疗寄生虫的药来对付癌症? 听起来像天方夜谭。 但世界顶尖的癌症生物学家Thomas Seyfried教授,现在给出了答案。 他和团队深入研究后说:“我们现在找到了驱虫药起作用的机理”。 癌症,到底是什么? 很多人说,癌症就像体内的寄生虫。 教授说,错了。 癌症不是寄生虫。 但它和寄生虫共享一个致命弱点:它们都依赖于一种共同的代谢途径来获取能量。 一种叫做线粒体底物水平磷酸化和糖酵解的途径。 而芬苯达唑(Fenbendazole)这类药物,正是通过攻击这个途径来杀死寄生虫的。 当把这种药用在癌细胞上时,奇迹发生了。 它同样精准打击了癌细胞的能量工厂。 这解释了为什么有些被医生判了死刑的患者,在使用这类廉价药物后,肿瘤消失了。 但这里面还有一个被长期忽视的关键环节。 当身体进入“营养性生酮”状态时,这些药物的效果会从“有效”变成“超级有效”。 这开启了一个全新的领域:药物重用。 许多被认为无效或被抛弃的老药,在新的生理状态下,可能会展现出惊人的力量。 这不禁让人思考,为什么这样一个简单、廉价的思路,在主流医学界却鲜有人提及? 当一个简单的代谢疗法,结合廉价的老药,可能挑战一个价值数千亿美元的化疗和新药产业时,你觉得它会被推广还是被掩盖? 更有意思的是,Seyfried教授在谈话中提到,他们实验室回避了对伊维菌素的研究。 原因是,“不想惹上某些人的愤怒”。 科学研究,什么时候开始需要担心“政治”和“愤怒”了? 这背后到底是什么样的力量,在阻止科学家探索可能拯救生命的廉价方案?

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