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首個AI設計疫苗人體測試 一次搞定所有冠狀病毒?


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一款完全由 AI 設計的冠狀病毒疫苗,剛剛完成了人體測試,這是世界首次。


最近,由劍橋大學衍生公司 DIOSynVax 開發的候選疫苗 pEVAC-PS,完成了 I 期臨床試驗,結果發表在 Journal of Infection 上。實驗中,39 名健康志願者接種後沒有出現顯著副作用,安全性過關;免疫系統也確實對多種冠狀病毒產生了應答,盡管強度還不夠理想。但這是歷史上第一次,一款完全由 AI 和計算機模擬設計的疫苗在人體中接受檢驗。

為什麼需要 AI 來設計疫苗


傳統疫苗研發存在一個難以破解的老問題:不管是新冠、流感還是埃博拉,現行的疫苗開發基本上是“被病毒帶著跑”。從新毒株出現,到研究人員拿到序列,設計抗原,做試驗,再量產。整個流程走完前,病毒很可能在中途突然變異,導致前功盡棄。

以新冠病毒為例,在疫情期間,從針對早期原型株的初代疫苗,到頻繁更迭的奧密克戎變異株特異性疫苗,研究人員始終在被迫追趕病毒的免疫逃逸速度。流感疫苗的局限性則更為典型:世界衛生組織(WHO)每年需提前數月對當季的主流毒株進行預測。一旦預測毒株與實際流行毒株發生錯配,疫苗的保護效力便會顯著下降。

DIOSynVax 希望做的,就是把“被動”變成“超前”。他們的做法是收集全球監測網絡積累的所有沙貝病毒屬(Sarbecovirus)基因組序列數據。沙貝病毒屬包括引發 COVID-19 的 SARS-CoV-2、2003 年 SARS 背後的 SARS-CoV-1,以及大量仍在蝙蝠等動物體內循環、尚未傳給人但被認為有潛在流行風險的冠狀病毒。

在研發過程中,AI 的主要工作是對這些序列做大規模比對和建模,提取出整個病毒家族的共有抗原特征,然後設計出一個自然界中並不存在的“超級抗原”(super-antigen)。

這個抗原不對應任何一種真實毒株,而是一個“最大公約數”式的合成結構,目標是訓練人體免疫系統識別整個沙貝病毒屬的共通弱點。這個弱點就是,不管病毒怎麼突變、怎麼重組,那些保守的核心結構都在。

39 個被試身上發生了什麼


目前全球主流的疫苗技術路線主要包括傳統的滅活疫苗、重組蛋白疫苗,以及近年來備受矚目的 mRNA 核心路線。而劍橋團隊此次開發的 pEVAC-PS,在架構上則屬於 DNA 質粒疫苗(DNA plasmid-based vaccine)。

除了分子設計由 AI 驅動外,這只疫苗的接種方式也很不尋常:它放棄了傳統的針頭注射,而是采用無針流體射流技術,利用微高壓將液體直接推進皮膚組織。這種設計不僅在大規模接種場景下更便於操作、對恐針人群更友好。更重要的是,DNA 架構遠比單鏈 mRNA 穩定,能在常規冷藏甚至常溫下長期保存,極大降低了對超低溫冷鏈的依賴。

研究團隊同時強調,這一 AI 制造的“超級抗原”本身具有極高的平台兼容性。DNA 質粒只是目前一期臨床試驗中選用的載體,未來它同樣可以被成熟地搭載到 mRNA、病毒載體(如腺病毒)或重組蛋白等其他遞送系統中。


本次 I 期臨床試驗在英國兩個臨床研究中心完成,分別位於劍橋阿登布魯克醫院(Addenbrookes Hospital)和南安普敦大學醫院。受試者為 39 名 18 至 50 歲的健康志願者,試驗采用劑量遞增設計。在進入人體試驗之前,該疫苗已在動物實驗中展示出對多種冠狀病毒較強的免疫應答。

從臨床一期的結果來看,該疫苗在安全性上表現良好。在免疫原性方面,論文的表述是“modest but variable”:溫和,且存在個體差異。



圖 | 遞送過程(來源:DIOSynVax)

疫苗在志願者體內激發了針對 SARS-CoV-2 的免疫應答,也產生了對 SARS-CoV-1 以及蝙蝠體內沙貝冠狀病毒的交叉反應性結合。這說明,免疫系統確實“看見”了不同冠狀病毒之間的共通抗原結構,而不是只認一種特定毒株。但研究者也坦承,這次試驗沒有觀察到“廣泛且強健的中和活性”。也就是說,志願者的抗體能識別多種冠狀病毒上的抗原結構,但能否真正阻止病毒侵入細胞、起到實際保護作用,目前還沒有確切答案。
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