GitLab创始人用AI与系统思维对抗癌症：当工程师开启“创始人模式”自救

当我们讲述「抗癌故事」时，「励志」是最常用的词。但在 GitLab 联合创始人 Sid Sijbrandij 身上，这个词已远远不够。他以创始人思维、AI 与前沿诊疗方法，为自己开辟了一条独特的求生之路。

GitLab 的两位联合创始人：Dmytro Zaporozhets（左）和 Sid Sijbrandij（右）。

他以 GitLab 的管理方法论重构癌症治疗——千余页健康笔记、单细胞测序、并行测试多种疗法而非串行等待。他同样运用了 AI，但这并非简单的「ChatGPT 开药方」，而是一位信息极客以系统思维对抗疾病的实践。

Sid Sijbrandij 分享其抗癌经历。

他展示了当标准治疗走到尽头，一位工程师如何运用管理复杂系统的思维，为自己搭建一条非标准的生存路径。这是一场关于未来诊疗方式的探索。

当标准治疗走到尽头

要理解 Sid 后来的行动，需先了解他是谁。

Sid Sijbrandij 是 GitLab 的联合创始人兼执行主席。这家公司从一个小项目起步，十年后在纽约交易所上市，市值一度超过 600 亿美元。GitLab 另一显著特点是其完全远程运营模式，拥有超过 2500 名员工，却没有一间实体办公室。

这得益于 Sid 推行的「极度透明」文化。GitLab 有一本超过 3000 页的内部手册，几乎所有公司信息都公开在网络上，连内部会议视频都上传了上万条。Sid 是一位信息极大主义者。

2022 年 11 月 18 日，他收到了一条任何人都不想要的信息——他被诊断患有骨肉瘤，一种从脊椎长出的罕见骨癌。发现时，肿瘤已达六厘米。

2023 年，他接受了标准疗法的全套治疗：病变椎骨切除、钛合金支架固定脊柱、放疗及强化化疗。化疗强度之大，令他需要多次输血维持生命，几乎无法自行行走，并出现了脱发、心脏损伤等副作用。

然而，癌症仍在 2024 年复发了。此时，可用的标准治疗方案已基本耗尽，医疗系统也难以为继。

于是，Sid Sijbrandij 开启了由自己主导一切的「创始人模式」自救之路。他说：「活下去成了我自己的责任，那时没人会替我做这件事。」

用「创始人模式」对抗癌症

就在 Sid 癌症复发前不久，硅谷流传着 Y Combinator 联合创始人 Paul Graham 的一篇文章《创始人模式》。

文章指出，真正优秀的创始人会比职业经理人更深入细节。他们不只通过下属管理，而是亲自介入最关键环节，因为许多关键决策就藏在那之下。

Sid 深有共鸣。他意识到，自己一直在用「创始人模式」经营 GitLab，却在用「经理人模式」应对癌症——将诊断和决策委托给医生，等待指令。

现在，是时候转换模式了。

他开始像创业一样对待自己的疾病。他组建团队，制定原则，全速运转。

这套原则，与 GitLab 的运营逻辑惊人相似：

第一，极限诊断。 如同 GitLab 不放过任何信息，Sid 的原则是：能做的检测全做，且尽量频繁。不必先知道「数据有何用」——先收集，再分析。他与团队建立了一份名为「Sid 健康记录」的文档，仅 2025 年就已超过 1000 页，包含各种原始数据、扫描结果、基因组测序数据，总量达 25TB。

第二，同时开发多种个性化疗法。 没有现成药，就去创造。

第三，并行治疗，而非序贯治疗。 传统医疗是按顺序尝试 A、B、C 方案。Sid 的逻辑是：没有时间等待，必须同时测试多个假设，用诊断数据测量响应，快速迭代。

一次细胞测序，开出一条生路

原则已定，路在何方？

Sid 做的第一件大事是单细胞测序。这项技术能一次性对数以千计的单个细胞进行基因表达分析。

分析结果显示，Sid 的肿瘤细胞中高度表达的基因，是一类名为「成纤维细胞」的标志物——其中尤为突出的是一个叫 FAP 的蛋白质。

成纤维细胞本是正常组织中负责修复伤口的细胞，但肿瘤会劫持这一机制，利用它为自己构筑防护屏障。Sid 的癌症，学会了这个把戏。

与此同时，他的医疗顾问团队在德国发现了一种针对 FAP 蛋白的实验性疗法：放射性配体疗法。该疗法将一个能精准识别癌细胞的「导引分子」与放射性同位素结合，找到癌细胞后，在局部释放辐射。

Sid 立即前往德国。他的口头禅是：「我愿意和任何人谈，去任何地方，随时出发。」

在德国接受两次放射性配体治疗后，结果令人震惊：肿瘤坏死了 60%，缩小了 20%，并且从脊髓硬膜上脱离——外科医生终于可以再次手术将其切除。

术后对肿瘤组织的重新分析显示，浸润免疫细胞中的 T 细胞比例，从复发时的 19% 飙升至 89%。团队推测，那些此前通过检查点抑制剂、新抗原肽疫苗和溶瘤病毒「训练」出的免疫细胞，之前因 FAP 屏障而被抑制，如今终于得以冲破肿瘤防线。

AI 在这里做了什么？

在整个过程中，AI 是 Sid 团队最重要的工具之一——并非替代医生的「神明」，而是作为超级助理，帮助非专家快速进入专业语境。

这里需介绍一个关键人物：Jacob Stern，遗传学家，曾任单细胞测序仪器公司 10x Genomics 的高管。当 Jacob 了解 Sid 的做法后，深受震撼。「我意识到这个人活在三十年后的未来，」他说。后来，Sid 招募他全职加入，他实质上成为了整个诊疗体系的「CEO」。

Jacob 坦言，他做的许多事情完全超出了自己原本的知识边界。AI 让这一切成为可能。

他举了几个具体例子：

去年夏天，Jacob 将 Sid 肿瘤的 RNA 测序结果（一份基因名称与表达量的 CSV 文件）直接输入 GPT-4，询问其看法。AI 的分析令他惊讶——它不仅标记出后来被证明至关重要的靶点 B7H3，还识别出 Sid 肿瘤微环境的免疫动态，与后续更精细的研究结论高度吻合。

Jacob 与团队后来搭建了一个系统：用自然语言提问，AI 会自行进行文献检索、提出假设、设计分析框架，然后直接对 Sid 的 60 万个单细胞数据运行分析，最终返回一份包含结论、交互式图表及自行编写 Python 代码的报告。一次分析约花费 20 美元 API 成本，运行 30 分钟。

当监测数据暗示 Sid 可能出现了 CHIP（一种与化疗副作用相关的血液细胞异常）时，Jacob 立刻用这套系统进行了分析。“这让我能快速上手，理解这种病的全貌，也了解 Sid 的具体情况，”他说，“我不是医生，没有受过专业训练，但我可以快速跟上，成为专科医生的合格对话者。”所幸，这个风险事后被排除了。

Sid 还提到了一个疫苗相关的例子。在设计个性化 mRNA 肿瘤疫苗时，需要从几十个候选新抗原（癌细胞特有的突变片段）中选出最有希望的编入疫苗。Sid 表示，这目前更像是一门艺术而非科学，但 AI 已经在帮助自动化这个筛选过程。“我能看到未来——你会得到一个针对自己癌症的个性化疫苗，那必须依靠 AI 来实现，因为根本没有足够多的医生来完成这件事。”

“创始人模式”到底意味着什么

在这个故事里，“创始人模式”不是一个励志的比喻，而是一套具体的行为方式。

它意味着拒绝接受系统划定的边界。标准医疗流程给出了一条算法路径，走到尽头便是终点。但 Sid 的程序员直觉告诉他：这只是别人定义的边界，并非物理规律。

它意味着极度投入细节。Sid 和 Jacob 并非将诊断数据交给医生然后等待结论，而是自己去阅读数据、寻找规律、提出假设。这需要大量的时间和学习成本，而 AI 大幅降低了这个门槛。

它意味着并行而非串行。在商业逻辑中，如果有十条可能走通的路，你不会一条一条测试，而是会同时探索。Sid 将同样的逻辑应用于治疗——多种疗法并行推进，用数据快速评估，而不是一个接一个地等待结果，直至无路可走。

当然，具体的治疗经历远比本文所写的更为复杂，其中还涉及其他关键环节。

未来已来？

故事讲到这里，Sid 的癌症目前没有证据显示还存在（No evidence of disease）。这四个词，是肿瘤科里最美丽的组合。

他仍有足够的精力，在此期间又创办了一家新的软件公司——Kilo Code。

Sid 是一个异常值。他的资源、智识和个人特质，缺一不可地共同造就了这个结果。你无法简单地复制他的路径。

但他的故事，是一个存在性证明。

就像当年 Magic Johnson 宣布感染 HIV 时，所有人都以为他时日无多，结果他活得好好的——而他获得的那些超前治疗，如今已更为普及。正如科幻作家 William Gibson 所言：“未来已在此处，只是分布不均。” Sid 正在做的，很可能就是三十年后的癌症标准疗法的一部分。AI 正在将这套体系的成本急剧压低。

路是踩出来的。他们希望，走在后面的人，能走得容易一些。

参考链接：
– https://forum.openai.com/public/videos/event-replay-from-terminal-to-turnaround-how-gitlabs-co-founder-leveraged-chatgpt-in-his-cancer-fight-2026-03-18
– https://centuryofbio.com/p/sid

关注“鲸栖”小程序，掌握最新AI资讯