Vivodyne的创立构想诞生于两位联合创始人的交流中：左为现任Vivodyne首席执行官Andrei Georgescu，右为宾夕法尼亚大学教授、现任Vivodyne首席科学官Dan Huh博士，该构想提出时Andrei正在Huh的生物工程实验室攻读博士学位。[来源：宾夕法尼亚大学工程学院]
Vivodyne公司宣布已启动“全球规模最大的人类生物数据中心”，该中心配备12个自动化HIVE实验室，每年可完成310万份大体积人体组织的对照试验，这一规模据估算为美国所有临床试验总规模的2倍。
Vivodyne人类数据中心内的一排自动化人体组织检测设备。[来源：Vivodyne]
该公司同时推出了第二代组织圆盘（Series 2 TissueDisk），这是一种晶圆级生物芯片，可同时培养数百份具有功能的活性大体积人体组织，全生产流程均在Vivodyne自有自动化生产线上完成。
据Vivodyne透露，全球已有8家头部制药公司付费获得了该平台的早期使用权，可在开展人体临床试验前“在人源组织体系中”开展新药的发现与测试，Vivodyne联合创始人兼首席执行官Andrei Georgescu博士解释道。
Georgescu表示，组织圆盘与Vivodyne的自动化HIVE实验室相结合，构建了药物研发与人工智能领域此前从未拥有的体系：一个大规模实验环境，可利用驱动人工智能大语言模型爆发式发展的强化学习（reinforcement learning）技术，最终解析人类生理活动的运行机制。
他进一步指出，对制药企业而言，该体系可在靶点选择、化合物结构优化、给药方案设计、安全性评估等决策阶段，获知真实人体组织对药物的应答模式；Vivodyne的技术方案可在活性人体组织中开展数百万种治疗干预，并通过目前最先进的配对多组学技术直接测定其生物学因果效应，包括3D扫描、转录组测序（transcriptomic sequencing）、深度蛋白质组分析（deep proteomic analysis）。
专业注释：转录组测序用于测定细胞内所有转录本的表达谱；深度蛋白质组分析可高通量鉴定全蛋白表达与修饰特征。
Georgescu称，Vivodyne的平台为首个人类生物学世界模型（world model of human biology）的构建提供了基础。此前，用于揭示复杂生理因果关系所需的对照试验无法在患者体内安全开展，也远无法达到所需规模，而Vivodyne的技术实现了在体外活性人体组织中开展这类试验。
“当前我们比以往任何时候都更需要生物学领域的超级智能，因为当下的简单单靶点药物（single-target drug）可治愈的疾病已越来越少，”Georgescu表示，“你不可能只拧一个螺丝就修好一辆汽车，认为癌症、纤维化、自身免疫病或神经系统疾病的复杂功能异常可通过传统单靶点药物治愈的想法，是一厢情愿的逃避。要开发出能够理解人类复杂生物学的人工智能，我们需要持续生成海量人类数据并以此为训练基础，而我们不能通过让受试者承担风险来获取这类数据。因此我们转而规模化培养数百万份功能性人体组织：这些大体积活性组织可自主生成血管、免疫细胞及所有天然组织的结构，可成熟、发病、出血、形成瘢痕，我们可通过大规模试验探索让其恢复的方法。”
“每一次人体组织应答都能为我们的AI提供无法从论文或模拟中获得的信息：它有了可干预的活性研究对象，可从有史以来最丰富的数据中学习组织对干预的应答模式。基于Vivodyne的自动化人体组织试验规模，所有这些获知的效应将共同构成人体世界模型的训练基础，同时也是制药企业将药物推向患者前所需的实体证据。”
已构建22种人类器官系统模型
Vivodyne可培养20余种不同类型的人体器官组织，包括健康组织及患者来源的疾病模型组织，涵盖肝脏、肺、肠道、骨髓、胰腺、肾脏、眼、淋巴结等，对应的疾病模型包括纤维化、部位特异性实体瘤、炎症、代谢性疾病、血管疾病等多种类型。该公司基于在单一及组合器官模型中开展的试验，训练因果性多模态AI（multimodal AI）模型。
专业注释：多模态AI可整合影像、组学等多类型数据开展联合分析。
该公司负责人指出，跨器官系统整合这些模型即可构建人体世界模型，可解答如下问题：双受体给药、生物通路阻断后会产生什么效应，疗法会导致哪些非预期副作用，细胞如何应答及相互通讯，疾病是否会加重、停滞或逆转。随后这些预测结果可在大规模真实组织试验中进行验证，明确其在人体组织中的实际效应，再对模型进行优化迭代。