在近日，有一位来自澳大利亚机器学习领域的科技企业家，他借助人工智能大模型自行设计了肿瘤疫苗，以此用来救治他自己患癌的宠物犬，这件事得到了广泛关注。令人十分惊讶的是，不仅“破局者”并非来自生物医学专业，而且过去常常需要花费几年甚至数十年时间的疫苗设计工作，此次被极度压缩到了仅仅几个月。
针对犬疫苗“手搓”的过程，大致是分为三步，第一部是对犬的癌细胞去进行测序，第二步是让蛋白设计大模型也就是AlphaFold，依照测序数据筛选推测出癌细胞表面的独特蛋白质抗原，第三步是针对独特抗原设计mRNA疫苗，找机构去“代加工”，给犬注射之后肿瘤就缩小了。
发展极为迅速的AI，真的能够去完成这般高等级的工作吗？为何AI能够把疫苗开发时间进行极限压缩呢？产业是否会被AI颠覆呢？制药带着这些问题，在3月22日，记者对业内专家进行了采访，来自科技日报。
第一问：“手搓”疫苗或药物目前可行吗？
全球健康药物研发中心数据科学部负责人、副主任研究员郭晋疆，向科技日报记者说道，成功具备着偶然性，从技术链条方面来讲，“手搓”疫苗或者药物存有可行性，然而这种模式实际上属于个体化、实验性的尝试情形，并非是标准化药物研发途径。
单从报道的整个流程来讲，其顺利推进是离不开基因测序的，也离不开抗原预测，还离不开mRNA设计与外包生产这些基本环节的。郭晋疆持有这样的观点，疫苗研发时间被极度压缩了，一方面是因为应用AI高效地将上述环节串联起来了，更为重要的是其避开了产业开发过程中最耗费时间的安全性与临床验证。所以，当下这种模式是不能推广成为可复制的医疗方案的。
中科计算技术西部研究院的研究员赵宇，同时也是图灵—达尔文实验室的副主任，他持有类似的看法，并且从另外一个方面诠释“偶然性”。
赵宇说，“手搓”疫苗里借助使用AlphaFold，去预测蛋白质的3D静态结构，进而寻找靶向疫苗的“零件图纸” ，然而生物体内的疾病机制远不是静态结构能够体现出来的，还需要开展动态地、进行系统性研究 ，此临床上对于肿瘤的治疗逐渐开启药物联用，这便是动态系统性研究的一个印证 ，所以针对一个靶点就能够产生肿瘤缩小的效果，是存在一定的偶然性的。
第二问：“手搓”疫苗或药物能加快新药创制吗？
“AI现今已然把传统依靠实验以及经验的进程，转变成大规模计算带动的筛选与设计。”郭晋疆讲，借助对测序数据的快速剖析、蛋白结构预测以及抗原识别，AI在极短时间内缩减筛选范畴，并且优化mRNA序列。这些工作以往要在“低通量”的生物实验里开展“试错”，然而当下达成了计算的“高通量”筛选，时间能够从几年压缩至数月。
既已AI能够极大程度地压缩开发所需时间，那么为何准确针对疾病的新型药物仍然处于研发进程之中呢？
进行新药开发，其链条漫长，筛选分子的周期属于医药研发众多环节里的其中一个环节，新药创制的关键核心在于对于疾病机制的破解难题。赵宇讲道，若是靶点缺乏精准性或者对于疾病的理解形成偏差，仅仅依靠AI去提高药物合成的效率，如此一来便极有可能会出现那种“行动和目的相反”的状况。
赵宇表示，未来若要真正达成“手搓”疫苗或者药物，重点在于通过利用AI为复杂病症寻觅正确的能够进行干预的“网络”。只有优先达成“理解疾病”的科学研究，才可引领后续分子的快速设计以及新药源头的创新 ，进而为精准药物设计给予能够依照遵循的“图谱” ，以此大幅提升临床验证的成功率。而提升新药设计成功率并缩短验证周期，恰恰是促使新药创制持续趋近“手搓”的最为关键之处。
第三问：AI会对医药创新产生颠覆性变革吗？
按照郭晋疆所说，就目前情形而言，AI于药物设计、靶点发现以及药物动力学研究预测等早期阶段，已然带来了显著的效率提升，然而却还称不上对整个制药行业彻底颠覆。AI正重塑药物研发流程，推动其朝着高效、个体化、精准的方向进发，不过，当下尚未大面积改变整个制药行业的基本运行方式。
摩根士丹利于2026年发布的与“人工智能药物发现”有关的报告里讲了，通过AI去加快以及优化药物合成，像分子设计、性质预测这些环节，已然成了当下AI制药商业化的主要力量。赵宇说，不过报告同时还觉得，解码复杂疾病系统的能力是未来AI在生物医药领域之中的关键应用。
郭晋疆针对此情形予以认同，药物取得成功的具有决定性作用的要素仍旧是对于繁杂生物机制的领会以及临床方面的验证，而这些环节始终高度依靠长期开展的实验以及来自真实世界的具备高质量特质的数据。
存在用AI“手搓”疫苗的针对性案例的出现，或许真的存在对改变当下医药创制领域类似风格竞争困境方面有着一定程度上的启发意义。然而赵宇着重表明，促使AI的任务达成从“怎样能够开发得更为迅速”转变成“究竟应该开发哪些内容”的这一转变，才是药物创新过程之中的关键所在。
（科技日报北京3月22日电）
