西德强调“founder mode”（创始人模式）、激进透明、远程工作倡导者。他主导编写了超过 3,000 页的《GitLab 手册》，里面记录了公司如何发工资、如何开除员工、甚至高管的 KPI。他认为，如果一个流程不能公开，那这个流程一定有问题。他甚至曾尝试过直播办公过程，包括开会、写文档等。

2023 年，西德被确诊为骨肉瘤，这是一种罕见的成人骨癌，通常更常见于儿童/青少年，对成年患者预后较差。他接受了椎骨切除手术，并接受了多轮高强度的放疗和化疗，以至于需要四次输血才能维持生命。

尽管如此，2024 年癌症还是复发了，医生甚至告诉他已经无法接受常规治疗了。

他辞掉了 CEO 职位，转为执行主席，开始以创始人模式对抗癌症，不再完全委托医生，而是亲自收集所有数据，使用 AI 分析文献、识别模式、协调专家，组建私人医疗团队，探索前沿疗法。他像管理 GitLab 代码库一样，将自己的诊疗方案、化验数据甚至是手术细节全部公开在互联网上。

自 2025 年以来，西德的癌症已经处于缓解/无复发状态。他精力充沛，不仅决定创办另一家软件公司——Kilo Code，还同时运营着一家风险投资基金、一个慈善基金会，并与妻子环球旅行。他认为自己能完全康复，并计划继续个性化疫苗以维持免疫响应。

今年 3 月初，西德参加了 OpenAI 论坛，其与遗传学家雅各布·斯特恩（Jacob Stern）等人共同探讨了他们如何利用人工智能、先进诊断技术和个性化治疗方案来应对西德被诊断出的骨肉瘤。

图 | 中间为西德（来源：OpenAI Forum）

用 “创始人模式” 自救

2022 年 11 月，西德因胸痛检查发现 T5 椎骨处有一个约 6 厘米的肿块。

2023 年全年，西德都接受着残酷的治疗，事后回想起来，他只能用“毁灭性”来形容。他切除了受影响的椎骨，用钛框架进行脊柱融合。并接受了多轮高强度的放疗和化疗，以至于需要四次输血才能维持生命。数周内，他几乎无法下床上厕所。

图 | 西德肿瘤的影像（来源：西德）

他还入组了好友创办的一家名为 Shasqi 的肿瘤学初创公司的临床试验。尽管如此，他的癌症在 2024 年复发了，医生表示已用尽标准治疗，无合适临床试验。为了活下去，他决定以创始人模式对抗癌症。

2024 年底，西德从 GitLab 的 CEO 职位过渡为执行主席，表示需要更多时间专注健康和治疗。他不再被动接受标准医疗流程，而是像创办 GitLab 一样，亲力亲为、快速迭代、最大化信息流动、组建团队、打破常规障碍。

他为自己的下一阶段治疗确立了三个原则：尽可能多地进行诊断。就像 GitLab 监控服务器运行的每一毫秒一样，西德要求尽可能频繁地进行所有可用的诊断。

在他眼中，没有任何一个生物学信息单元小到不值得记录；个性化定制 10+ 种疗法：他不再被动等待新药上市，而是主动扩大与学术界、药企的合作，根据自己肿瘤的独特性状，并行定制超过 10 种个性化药物；并行治疗，传统的癌症治疗是“试错模式”，用一种药，无效了再换。西德则采取了高频迭代模式，同时测试多种假设，用诊断数据实时监测反应，绝不坐等癌症进展。

在这套方案中，西德部署了五大技术支柱。利用单细胞测序深入每一个癌细胞的内部，解析 T 细胞受体的精确特征；同时配合高频的微小残留病（MRD）检测，像扫描代码 Bug 一样在血液中捕捉微量的肿瘤 DNA 信号。他甚至在实验室里用自己的癌细胞培育出“类器官”，在这些生物模型上预先进行药物压力测试，以确保每一剂打入体内的药都有据可循。

图 | 西德的全新诊断套件（来源：西德）

为了执行这套复杂的流程，Sid 组建了一支私人团队，其中包括 Private Medical 等顶尖礼宾医疗服务机构，并招募了 10x Genomics 的董事 Jacob Stern 全职担任他治疗方案的“CEO”。

西德将全部精力投入到数据的收集与分析中。他建立了一个高达 25 TB 的个人生物数据库，核心支柱是单细胞测序。通过这项技术，他和团队能够像解析代码行一样，对数千个癌细胞进行单独采样。他的团队利用 AI，在海量数据中进行文献综述和假设生成。

转机出现在一次深度数据挖掘中，当计算生物学家分析西德的单细胞测序数据时，发现在他那些表达差异最显著的基因中，大量出现了成纤维细胞的典型标志物。

通过将西德的单细胞数据与公开细胞图谱进行聚类对比，团队观测到：被标记为“簇 29”的推定肿瘤细胞呈现出显著的 KERA、LUM、EPYC 和 FAP 等基因过表达。在人体中，成纤维细胞本应负责伤口愈合，但 西德的癌症却极其狡猾地扭曲了这一机制，在肿瘤微环境中搭建起一层保护性基质。这一发现不仅揭示了肿瘤的免疫逃逸机制，更直接锁定了一个关键靶点：FAP（成纤维细胞活化蛋白）。

图 | 将西德的单细胞数据与公开的细胞图谱进行聚类分析（来源：西德）

基于诊断出的 FAP 靶点，西德远赴德国接受了一种实验性的放射配体疗法。这种疗法将放射性同位素镥-177 修饰在能识别 FAP 的配体上，直接摧毁癌细胞而不伤及全身。两次治疗后，他的肿瘤坏死率达到 60%，体积缩小 20%。

后续测序显示，通过联合应用双检查点抑制剂、NK 细胞、超级拮抗剂及溶瘤病毒等免疫疗法，体内激活了大量具有杀伤活性的 T 细胞，从 19%增长到 89%。然而，肿瘤微环境原本呈抑制状态，阻碍免疫细胞浸润。推测因 FAP 细胞失活，中断了向中性粒细胞的信号传导，使“冷肿瘤”转化为“热肿瘤”，免疫细胞得以进入。但西德表示该机制尚待进一步验证。

图 | 西德手术前后的癌症照片，从右至左展示了癌细胞的进展情况（来源：西德）

目前，西德没有癌症复发的迹象。但他与癌症的斗争远未结束。他和他的团队将继续研发治疗方案和策略，以应对癌症复发的可能性。他的下一步防线是基于 mRNA 的个性化新抗原疫苗，目标是维持他们已经引发的免疫反应。

此外，西德还在与领先的学术团体合作开发个性化的基于细胞的疗法。在这一过程中，他前往北京进行了 B7H3 蛋白扫描，发现该靶点在他的肝脏中也高度表达，这意味着直接使用 CAR-T 可能会摧毁肝脏。为此，他联系专家为这种疗法设计了一个“与门”逻辑：只有当 T 细胞同时识别出 B7H3 和 FAP 两个标志物时才会激活。由于 FAP 在肝脏中表达极低，这一逻辑开关确保了相关疗法只在肿瘤区域起作用。

图 | 根据西德的病情，他正在接受一系列逐步升级的治疗方案（来源：西德）

在 OpenAI 论坛分享上，西德也分享了两个 AI 帮助他判断的故事，当放射检查其肺部时，传统诊断认为是癌症转移，但西德的团队通过 AI 鉴别诊断和多方专家会诊，最终确认那只是新冠肺炎的残留，避免了错误的治疗方向；此外，面对化疗引起的疑似白血病风险，AI 仅用 30 分钟和 20 美元，就自主完成了文献检索、编写代码并分析了 60 万个单细胞数据，最终排除了风险。

把“创始人模式”变成标准化医疗方案

在整个治疗过程中，西德开发了一个复杂的信息管理系统（他的治疗笔记），以管理复杂信息的流动（他的诊断结果），从而指导复杂信息产品（药物）的使用和创造。

与 《GitLab 手册》颇为相似，在一个名为“Sid 健康笔记”的谷歌文档中，他和团队为每一次医疗互动，或与癌症研究人员或肿瘤学公司的会议，都编写了详细的条目。仅 2025 年，这份文档就已增长到超过 1,000 页。

第二部分是诊断结果。每一次实验室测试、扫描和基因组测序结果的原始数据都被一丝不苟地存储着。而且结果非常多。

最后一部分是他实际可以接受的一套疗法。在用尽标准治疗方案后，他着手创建了自己的可能治疗方法的“治疗阶梯”。这个阶梯上的一些是现有药物，可能根据从诊断中获得的信息，从其他癌症中重新利用。其他的则是与研究人员或公司合作为西德专门设计的个体化疗法。

图 | 西德的治疗时间表（来源：西德）

即使拥有亿万富翁的资源和强大的人脉网络，西德在用“创始人模式”应对癌症的过程中，依然面临着重大障碍。

获取自己组织的样本和数据极为困难。他形容为“在每家医院都经历了难以置信的挣扎”。医院通常只愿意提供标准的福尔马林固定石蜡包埋样本，而不愿提供能保留更多信息的冷冻保存组织样本。这需要“前线组织提取人员”强力协商、处理责任问题和程序阻力，历史样本的转移也非常麻烦。

基因组数据的获取同样“令人震惊地困难”。医院往往只提供常规报告，不愿支持更先进、低成本的测序服务。

监管与官僚体系更是层层阻碍。机构审查委员会被他描述为“否决制”，一人反对就可能拖延整个进程。他认为医疗系统常常把“首先不造成伤害”等同于“首先什么都不做”，这种惰性让他感到非常沮丧。

如今，西德不仅仅满足于自救，他和雅各布正在试图推广这种方式。他们创办了一系列公司，试图将这些流程标准化。

其中一家公司叫 Thalus。致力于从基因表达维度实现“最大化诊断”。通过单细胞测序与批量 RNA 测序技术，它能跨越组织来源的限制，精准锁定患者特有的癌症靶点（如 DLL3）。一旦靶点确立，AI 便会即时汇总全球范围内的临床试验、生物学数据及潜在合作药企，为患者建立完整的行动路线图。

另一家 Arden 专注于复杂的免疫系统疾病，通过对血液进行深度分析，构建“治疗-测量-分析-迭代”的闭环。针对动辄数千页的冗长病史，Arden 利用 AI 快速解析并梳理核心病灶，从而为患者量身定制靶向免疫调节方案。