一位澳大利亚机器学习领域的科技企业家利用大规模人工智能模型设计了自己的肿瘤疫苗来治疗患有癌症的狗的故事最近引起了广泛关注。令人惊讶的是，不仅“革命者”来自非生物医学专业，而且过去往往需要数年甚至数十年的疫苗设计，现在已缩短为数月。
“手动按摩”疫苗的过程可分为三个步骤。首先，对犬癌细胞进行测序，然后使用大型蛋白质图案模型（AlphaFold）根据序列数据检测和推断癌细胞表面的独特蛋白质抗原。最后，针对单一抗原设计了一种 mRNA 疫苗，并找到了一个机构来“处理”它。当注射到狗体内时，肿瘤会缩小。
人工智能正在不断发展或快速发展，但它真的能完成如此高级的任务吗？为什么人工智能可以大大缩短疫苗开发时间AI何时会对制药行业产生颠覆性影响？带着这些问题，科技日报记者3月22日采访了业内专家。
第一个问题：“手擦”疫苗或药物目前是否可行？
“成功纯属巧合。”全球健康药物研发中心数据科学部负责人、副首席科学家郭锦江告诉科技日报记者，从技术链来看，“手绘”的疫苗和药物是可行的，但这样的模式本质上是个体化的实验努力，而不是标准化的药物研发路径。
从整个报告流程来看，成功的进展离不开基因测序、抗原预测、mRNA设计和代工制造之间的根本联系。郭锦江认为，疫苗研发周期明显缩短。另一方面，人工智能是你sed 来高效连接上述链接。更重要的是，它避免了临床和安全验证，而这是工业开发过程中最耗时的部分。因此，当前的模型不能推广到可重复的医疗解决方案。
华西信息技术研究院研究员、图灵达尔文研究所副所长赵宇也赞同类似观点。明白了。从不同的角度解释“巧合”。
“对于‘手搓’疫苗，AlphaFold用于预测蛋白质的3D静态结构，找到目标疫苗的‘零件图’。然而，体内疾病的机制远非静态结构，需要动态、系统的研究。”赵宇表示，肿瘤治疗联合用药逐步引入临床，是对动态、系统研究的认可。因此，针对单一靶点有可能导致肿瘤缩小。
第二个问题：我们能否通过疫苗和药物的搓手来加速新药的研发？
“人工智能已经将以前依赖实验和经验的过程转变为大规模计算机驱动的分析和设计。”郭锦江表示，通过快速分析序列数据、蛋白质结构预测和抗原识别，AI可以在极短的时间内缩小检测范围并优化mRNA序列。此前，这些任务需要在“低通量”生物元件中进行“反复试验”，但现在可以实现“高通量”计算检测，将时间从几年缩短到几个月。
当人工智能可以大大缩短开发时间时，为什么还要继续专门针对疾病开发新药？
“新药研发链条较长，分子筛选周期是医学研发的环节之一。新药发现的核心是阐明疾病机制。” Z郝宇表示，如果靶点不精准或者对疾病的认识存在偏差，单纯利用AI来提高药物合成效率可能会适得其反。
“未来实现真正‘自制’疫苗和药物的关键是利用人工智能为复杂疾病找到合适的可干预‘网络’。”赵宇表示，优先完成“理解疾病”的科学研究，将带动后续分子的快速设计和新药来源的创新，并能为精准药物设计提供可追溯的“地图”，大大提高临床验证的成功率。提高新药设计成功率 让新药创制更接近“手工作业”的关键是提高效率、缩短验证周期。
问题三：人工智能会颠覆医疗创新吗？
“目前，人工智能在药物发现、靶点发现、药物预测等早期阶段带来了显着的效率提升。宏观动力学研究等，但还不能说是颠覆了整个医药行业。”郭锦江表示：“人工智能正在重塑医药研发流程，推动向高效、定制、精准方向发展。但医药行业整体运行的根本方式仍然没有发生重大变化。 ”
摩根士丹利在其2026年人工智能药物发现报告中表示，利用人工智能加速和优化药物合成，包括分子设计和性质预测，现在是人工智能药物商业化的支柱。 “不过，这份报告也认为，破译复杂疾病系统的能力对于未来人工智能在生物医学领域的应用至关重要。”
郭锦江也同意了。药物成功的决定性因素仍然是对复杂生物学机制的理解和临床验证。这些链接仍然有效y 很大程度上依赖于长期实验和高质量的现实世界数据。
“用AI‘搓手’疫苗的定制例子，可以为改变目前药物研发同质化竞争的困境提供启发。”不过，赵宇强调，医药创新的关键是促进AI任务从“多快开发”到“我们应该开发什么”的转变。
（北京科技报3月22日）【编辑：张艳玲】
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