首个AI设计疫苗人体测试一次搞定所有冠状病毒?

2026-06-08 | 来源: MIT科技评论 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

而免疫应答偏温和，原因可能跟受试者的既往接种史有关。在后新冠时代，这些志愿者几乎不可能是“免疫空白”状态。此前接种的多种新冠疫苗已经在他们的免疫系统里留下了深刻印记，这种既有免疫记忆很可能干扰了他们对一种全新抗原的反应。这几乎无法避免。

牛津疫苗组（Oxford Vaccine Group）主任安迪·波拉德（Andy Pollard）教授没有参与这项研究，但评价说这一方法在动物实验中已经产生了令人信服的证据，而人体数据也颇有看点。不过他也提醒，人类免疫系统经过多年感染和疫苗接种的塑造，和实验室小鼠差异很大，后续更大规模的人体试验才是真正的考验。

下一步：跳出冠状病毒，瞄准更多“大毒王”

值得期待的是，冠状病毒只是 DIOSynVax 的第一个战场。如果超级抗原的设计理念确实成立，那它在逻辑上可以复制到其他高威胁病毒家族身上。剑桥团队已经在同步推进好几个方向，每一个都对应着一个让全球公共卫生体系头疼的老对手。

首先是流感病毒。目前，世界卫生组织（WHO）每年需提前数月预测下一季的流行毒株，全球厂商再据此调整配方并投入生产。然而，流感病毒的变异高度频繁，其表面两大关键抗原：血凝素（HA）和神经氨酸酶（NA）常发生抗原漂移（antigenic drift），甚至通过基因重配引发抗原转换（antigenic shift），很容易催生出全新的亚型（如历史上导致大流行的 H1N1 毒株）。加大研发的难度。

一旦预测毒株与真实流行株发生季节性错配，传统疫苗的保护效力便会显著下降。DIOSynVax 正在推进的通用季节性流感疫苗项目，其核心正是利用 AI 筛选流感病毒家族中跨亚型的保守结构，从而设计出兼顾多种毒株的超级抗原，试图打破每年更换配方的被动循环。公开信息显示，该流感候选疫苗目前处于动物实验阶段。

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还有更紧迫的 H5N1 禽流感。这种高致病性禽流感病毒正在全球禽类和哺乳动物种群中大规模流行。虽然目前 H5N1 尚未获得高效人传人的能力，但病毒学家们对此高度警惕。一旦它通过突变或重配获得在人际间高效传播的能力，后果可能极为严重。H5N1 感染人类后的病死率在历史数据中超过 50%（据 WHO 统计），远高于季节性流感。

另一个让研究者投入精力的方向是病毒性出血热（Viral Haemorrhagic Fevers, VHF），其中最受关注的就是埃博拉。埃博拉病毒属（Ebolavirus）包含六个已知种，其中致死率最高、研究最多的是扎伊尔型埃博拉病毒（Zaire ebolavirus），2014 年至 2016 年的西非大暴发就是它引起的。

目前 WHO 推荐使用的埃博拉疫苗，是默沙东的 rVSV-ZEBOV（商品名 Ervebo）。正是针对扎伊尔型设计的，在实战中效果不错。但问题在于，埃博拉病毒属里不只有扎伊尔型。

例如眼下刚果民主共和国和乌干达正在经历的疫情，致病的是另一个种属，现有疫苗对它的保护力很有限甚至没有覆盖。对此，DIOSynVax 的思路是用 AI 从整个埃博拉病毒属的遗传数据中提取保守特征，设计出能覆盖多个种属的广谱抗原。如果这条路走通，像当前刚果疫情中的窘境，理论上是可以提前化解的。

当然，这些方向目前都还处于较早期的阶段，距离人体试验尚有距离。但冠状病毒方向的 I 期数据至少给整个平台提供了一个初步的人体安全性背书，这对推进其他管线的临床前研究和未来的监管申报都有参考价值。

值得一提的是，DIOSynVax 不是唯一一个把 AI 推进到疫苗研发核心环节的团队。2024 年，美国生物技术公司 Nuvec 和英国初创公司 Baseimmune 已经开始用机器学习优化抗原设计；疫苗巨头 Moderna 则早已将 AI 深度嵌入其 mRNA 平台的序列优化和脂质纳米颗粒设计流程中。但这些尝试大多还停留在用 AI“辅助”：加速筛选、优化已有方案。

DIOSynVax 这次的不同之处在于，抗原本身就是 AI 从头设计的产物，自然界里找不到对应物。这等于把 AI 从工具推到了发明者的位置上。这条路能走多远，还需观望接下来的 II 期数据。