八爪鱼bioctopus

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主播 未知 出品 小羊不无聊, Alex_Zz, 泽泽泽_zzz 知识 · 科学 1,334 订阅 23 集 2周前更新

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22 药企如何决定做什么药?对话CEO的智囊团

22 药企如何决定做什么药?对话CEO的智囊团

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本期节目我们想把镜头拉远一点,从单个药物的研发,转向一家大型药企的整体布局。 如果一家公司手里同时有几十个、甚至几百个研发项目,它们处在不同的研发阶段,覆盖不同的疾病领域,也采用不同的技术路线,这么多项目,到底该怎么放在一起管理?公司怎么知道自己现在手里有哪些牌,未来还缺哪些牌?当资金、人才和时间都有限时,又该优先推进哪些项目,为哪些方向提前布局? 这些问题,正是本期想聊的Portfolio strategy —— 管线组合战略。它关注的不只是某一个项目有没有前景,更是这些项目放在一起,能否支撑公司当下的目标和未来的发展。 🎙️ 本期嘉宾 二水姐,生物学博士,曾任大型药企Research Scientist,后通过公司内部的轮转机会,转向Portfolio Strategy团队 ⌚️ 时间轴 04:40 什么是药企的Portfolio:把不同疾病领域、不同研发阶段的在研项目放在一起看 06:01 战略的本质是选择:有限的资源和注意力,应该投入在哪里? 09:16 以“八爪鱼药业”为例:管理200个研发项目,需要怎样的整体视角? 13:30 项目取舍不能只看科学新颖性:还要考虑验证程度、竞争格局与公司的风险偏好 21:38 管线需要时间上的连续性:近期有药上市,不代表中长期没有收入缺口 30:09 如何日常追踪组合的状态?研发阶段、成本、价值与成功率 38:15 压力检验(Pressure test)是什么?用证据检验假设,理解各团队判断的依据 42:19 小 Biotech也需要战略思考 49:41 不必成为每个领域的专家:以足够广的理解搭建框架 📚 延伸阅读 * Modality|药物类型:例如小分子、抗体、抗体偶联药物(ADC)、细胞治疗等。不同类型往往需要不同的研发与生产能力。 * Pressure Test|压力检验:通过追问假设、比较证据和引入不同视角,检验一个判断是否站得住脚。、分析竞争对手的研发管线、临床进展等信息,为公司判断外部环境提供参考。 * Governance|决策治理机制:规定由谁、在什么阶段、依据哪些信息做出决策,以及如何记录和跟进。本期特指决策规则与流程,不等同于公司 KPI。 * Patent Cliff|专利悬崖:核心药物失去专利保护后,因竞争加剧而面临收入明显下降的风险。

55 分钟 99+ 次播放 2周前

21 【全英】 你的手表什么时候才能预测疾病?对谈顶级药企科学家

21 【全英】 你的手表什么时候才能预测疾病?对谈顶级药企科学家

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本期节目为全英文采访,中文翻译正在进行中,中文版即将上线,敬请期待。 从记录步数、心率和睡眠,到预警高血压、识别疾病风险,可穿戴设备正在逐渐有进入真正的医疗场景的趋势。 今年 9 月,Apple 再次升级 Apple Watch 的健康传感能力,并开始用 Apple Intelligence 解读长期健康数据;与此同时,FDA 也在推进数字健康设备进入慢病管理和真实世界证据体系。我们想深入探讨的是:商业可穿戴设备每天产生的海量数据,是否可以、以及什么时候才能真正成为医生和药企可以信任的医疗证据? 本期我们和嘉宾从统计学、机器学习和药物研发的视角聊聊数字生物标志物的真实科研进展。我们也会把视角拉进药企内部:什么样的数字生物标志物项目值得立项,什么情况下应该叫停?大药企在数据、验证和临床转化上有什么独特优势?以及,当越来越多 AI 公司开始进入医疗领域,我们究竟该如何区分真正有临床价值的技术和 hype? 🎙️ 本期嘉宾 Dr. Tu 本科毕业于普林斯顿大学数学系,之后在宾夕法尼亚大学获得生物统计学博士学位,目前在一家头部药企担任首席科学家(Principal Scientist)。她长期关注统计学和机器学习在生物医学中的应用,研究涉及神经影像、数字健康和可穿戴设备等高维数据,希望通过数据和统计方法更好地理解人类健康与疾病。 ⌚️ 时间轴 02:32 从理论数学到可穿戴:嘉宾的入行之路 05:07 智能手表能在心梗、中风发生前预警吗? 09:44 阿尔茨海默早筛:瓶颈是数据,不是算法 12:58 疾病诊断本身就是主观标签:算法能超过医生吗? 15:06 什么把「设备数据」变成「数字生物标志物」 18:35 可解释、可验证、透明:在医疗领域是否能信任AI模型的判断纬度 22:37 Garmin 还是 Apple Watch?商业大数据在科学研究中真的有用吗? 25:03 大数据=好数据吗:数据清洗、行为噪声与混杂变量 33:21 药企内部:什么时候立项,什么时候叫停 37:07 大药企发展数字生物标志物的优势 39:17 识别炒作的关键问题 + AI 公司进军医疗 41:26 数字生物标志物什么时候能用于临床决策?预测与展望

48 分钟 99+ 次播放 1个月前

20 当我们把AI agents关进房间里:约束,协作与涌现 | 对话哈佛大学博士、MorphMind CEO丁杰教授

20 当我们把AI agents关进房间里:约束,协作与涌现 | 对话哈佛大学博士、MorphMind CEO丁杰教授

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2026年9月,OpenAI发布GPT-6 Astra:从 coding、computer use 到 scientific discovery,模型能够承担的任务越来越复杂,也越来越接近真正的 agentic work。 当 AI 能做的越来越多,新的问题也随之出现:我们敢把多少事情交给它?什么时候应该放手,什么时候又必须介入?这一期,我们和丁杰教授聊了聊 AI Agent 走进科研的下一步。 从 AI for Science专家不可替代的“第一公里和最后一公里”,到如何为 AI 的产出增加验证与信任层; 从 AgentDS 中人与 AI 如何协作,到把多个 AI Agents “关进房间”、限制它们的信息与交流之后,反而出现意想不到的涌现行为。 也许 AI 的下一阶段,不只是变得更聪明,而是我们开始真正理解:如何约束它、如何与它协作,以及如何放心地使用它。 🎙️ 本期嘉宾: 丁杰教授 哈佛大学博士,现任明尼苏达大学统计学教授,AI Agent 初创公司 MorphMind AI 联合创始人兼 CEO。 MorphMind AI 创立于 2025 年,致力于打造更可控、可验证的 AI Agents,旨在让 AI 的结论能够被核验、解释和追溯,让人在 AI 协助下做出的决策真正值得信任。 1:38 AI 能力如何演化:从对话、写代码到生物科研 6:43 AI 越来越强,为什么可信度反而更重要? 11:11 MorphMind AI:为 AI 加“信任层”的基础设施 12:17 实验室自动化:不仅要有“手脚”,还要有“脑” 18:11 AI前沿实验室进军生物科技的两条路线:科学推理 vs. 科研助手 19:36 MorphMind AI可信度验证机制揭秘:AI 的答案到底该怎么查验? 26:25 丁教授发起的AgentDS比赛:人机协作 vs. 纯 AI,谁表现更好? 34:44 Multi-agent 怎么设计?从 Specialist 到 World Seed 39:53 科研品味怎么培养:找好问题、快速验证、跨学科 相关阅读 * AgentDS:一个研究 AI 与人类专家如何协作完成真实数据科学任务的 benchmark。2025 年比赛结果显示,表现最好的方案来自人机协作,而非纯 AI。AgentDS 官网 · AgentDS Technical Report * WorldSeed:MorphMind 团队的开源 multi-agent world engine,通过人为设计规则、角色、私有信息和交互方式,观察 agents 如何协作、竞争以及产生涌现行为。WorldSeed GitHub

42 分钟 99+ 次播放 1个月前

19 住在亚洲能让你衰老减慢?聊聊赛博养生和健康穿戴设备

19 住在亚洲能让你衰老减慢?聊聊赛博养生和健康穿戴设备

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Longevity、Healthspan、Wearables 与“量化自我”的边界 这一期,我们从在斯坦福大学举办的一场 AI + Healthcare 峰会聊起,分享听到的许多关于衰老、基因、穿戴设备和长寿的前沿观点,讨论一个越来越贴近普通人生活的问题:当手表、戒指、CGM、血液检测和各种“生物年龄”测试开始不断告诉我们自己的身体发生了什么,我们究竟应该相信多少? 在这一期里面,我们聊到了最近刷屏的一些名词:longevity、healthspan、个体化血糖反应、CGM、Oura Ring、Hallmarks of Aging......以及刷屏社交媒体的硅谷富豪Bryan Johnson换血的科学来源与依据。 希望听了这期播客的你,能够更加自由地生活在这个数据过剩的时代。 “Be data-informed, not data-driven.” 数据是工具,不是裁判。不让分数绑架你的感受,学会倾听自己的身体。 时间轴: 01:09|从 Stanford AI & Healthcare 峰会聊起:为什么我们越来越关心 Healthspan? Longevity ≠ Healthspan:寿命到底有多少由基因决定?环境和生活方式又扮演什么角色? 06:31|搬到美国之后,会老得更快吗? 从不同族群的迁徙研究聊 biological aging,以及基因与环境如何共同影响衰老。 11:16|正常人为什么要测血糖? CGM、个体化血糖反应,以及为什么“同一种食物”对不同人的影响可能完全不同。 21:18|我们是不是低估了心理状态对健康的影响? 从 meditation 到“不同器官以不同速度衰老”,重新理解 longevity。 22:39|Hallmarks of Aging:衰老到底发生在身体的哪里? 从 DNA 损伤、端粒缩短到线粒体、炎症、干细胞和肠道菌群,拆解衰老的 12 个生物学标志。 28:30|Biomarker:我们到底能从身体数据里读出什么? HRV、PPG、皮肤温度、睡眠指标……手表和戒指究竟测到了什么?APP打分又有什么依据? 33:13|当“睡眠分数”开始让你焦虑 完美睡眠强迫Orthosomnia:为什么越关注睡眠数据,有时候反而越睡不好? 41:25|Data-informed, not data-driven 到底应该怎么看待 wearable 给出的各种“身体分数”? 42:51|从测量到干预:Longevity 离我们到底还有多远? Measure → Predict → Prevent。从年轻血液、parabiosis,到 epigenetic reprogramming、干细胞和新一代 longevity biotech。 🧬 本期关键词 * Healthspan:健康寿命。与单纯追求 lifespan(总寿命)不同,healthspan 更关注一个人在多长时间内保持健康、独立和良好的生活质量。 * Biomarker:生物标志物。可以被客观测量,并反映某种生理状态、疾病状态或生物过程的指标。 * CGM:Continuous Glucose Monitoring,连续血糖监测。通过传感器连续记录血糖变化,让我们看到不同食物、运动和生活方式带来的动态反应。 * HRV:Heart Rate Variability,心率变异性。描述连续心跳之间时间间隔的变化,是 wearable 常用的生理信号之一。 * PPG:Photoplethysmography,光电容积描记。通过光学方式检测血容量变化,是很多智能手表和戒指测量心率的基础技术。 * Orthosomnia:“完美睡眠强迫”。指一些人过度依赖 wearable 提供的睡眠数据,执着于获得“完美”的睡眠指标,反而产生焦虑。 * Hallmarks of Aging:衰老标志。一个用于描述 aging biology 的重要理论框架。2013 年提出 9 个 hallmarks,2023 年更新至 12 个。 * Epigenetics:表观遗传学。研究不改变 DNA 序列本身、却能够影响基因表达的调控机制。 * Parabiosis:联体动物模型。通过连接两只动物,使它们共享循环系统,用于研究不同生理状态之间的相互影响。 * Epigenetic Reprogramming:表观遗传重编程。尝试重新调整细胞的表观遗传状态,从而恢复部分更加年轻的细胞功能。 📚 延伸阅读 * Hallmarks of Aging: López-Otín C, Blasco MA, Partridge L, Serrano M, Kroemer G. The Hallmarks of Aging. Cell. 2013;153(6):1194–1217. López-Otín C, Blasco MA, Partridge L, Serrano M, Kroemer G. Hallmarks of aging: An expanding universe. Cell. 2023;186(2):243–278. 2013 年框架的更新版,将原来的 9 个 hallmarks 扩展为 12 个。 * Michael Snyder组关于不同人对于不同碳水的血糖反应的文章: Wu Y, Ehlert B, Metwally AA, et al. Individual variations in glycemic responses to carbohydrates and underlying metabolic physiology. Nature Medicine. 2025; 31: 2232–2243. * 完美睡眠强迫症/正睡症Orthosomnia Baron KG, Abbott S, Jao N, Manalo N, Mullen R. Orthosomnia: Are Some Patients Taking the Quantified Self Too Far? Journal of Clinical Sleep Medicine. 2017;13(2):351–354. * Bryan Johnson自认为的换血的论文依据 Rebo J, Mehdipour M, Gathwala R, et al. A single heterochronic blood exchange reveals rapid inhibition of multiple tissues by old blood. Nature Communications. 2016; 7: 13363. Conboy IM, et al. Rejuvenation of aged progenitor cells by exposure to a young systemic environment. Nature. 2005;433:760–764. * Michael Snyder组关于不同居住区域的衰老速度不同的文章(东亚人到北美衰老加速): Barapour N, Cao JZ, Wu Y, et al. A comparison of deep multiomics profiles across ethnicity, geography, and age. Cell. 2026;189(10):3004–3024.e35. doi:10.1016/j.cell.2026.04.032.

51 分钟 99+ 次播放 2个月前

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