这听起来是不是非常前沿？历史上第一款完全由AI自主设计开发的疫苗，已经顺利完成了人体临床试验，并且相关数据正式对外公布。

这款候选疫苗名为pEVAC-PS，由剑桥大学的衍生企业DIOSynVax研发。近日，其I期临床试验结果已发表于《感染杂志》（Journal of Infection）。参与试验的39名健康志愿者未出现明显不良反应，安全性表现良好；免疫系统也确实对多种冠状病毒产生了免疫应答——尽管反应强度尚未达到理想水平。但不可否认，这依然是一个里程碑事件：AI与计算机模拟设计的疫苗，首次正式进入人体试验阶段。

那么，关键问题来了——我们为什么需要借助AI来完成这项工作？

传统疫苗研发长期存在一个令人困扰的难题：无论是新冠、流感还是埃博拉，目前的疫苗开发模式基本是“被病毒牵着走”。每当新毒株出现，研究人员必须先获取其基因序列，然后设计抗原，开展动物实验，再推进到人体试验、量产……然而，整个流程尚未完成，病毒很可能已经发生变异，此前的努力就可能付诸东流。

以新冠为例，疫情几年间，我们亲眼见证了从初代疫苗针对原始毒株，到后来奥密克戎特异性疫苗的反复迭代。研究人员始终在追赶病毒免疫逃逸的步伐。流感疫苗的困境更是老生常谈：世界卫生组织（WHO）每年必须提前数月预测下一季的流行毒株，一旦预测失误，疫苗的保护效果便会大打折扣。

DIOSynVax的思路，是把“被动应对”转变为“提前布局”。方法并不复杂：他们收集了全球监测网络积累的所有沙贝病毒属（Sarbecovirus）基因组数据。这个病毒属涵盖范围广泛——包括引发新冠的SARS-CoV-2、2003年的SARS-CoV-1，以及大量仍潜伏在蝙蝠体内、目前尚未感染人类但被认为具有潜在爆发风险的冠状病毒。

（来源：DIOSynVax）

AI在其中承担的核心任务，是对这些序列进行大规模比对与建模，从中提取出整个病毒家族的共有抗原特征，然后从头设计一种自然界中原本不存在的“超级抗原”（super-antigen）。

请注意，这种抗原并非针对任何真实存在的病毒株，而是一种“最大公约数”式的合成结构。它的目标十分明确：训练人体的免疫系统，去识别整个沙贝病毒属中那些共通且保守的弱点。换句话说，无论病毒如何变异重组，其核心结构特征依然存在。

那么，这39名志愿者身上究竟发生了哪些变化？

目前主流的疫苗技术路线主要包括灭活疫苗、重组蛋白疫苗，以及大家较为熟悉的mRNA路线。而剑桥团队的pEVAC-PS，选择的是DNA质粒疫苗（DNA plasmid-based vaccine）架构。

除了分子设计由AI驱动外，这款疫苗的接种方式也别具匠心：它摒弃了传统的针头注射，改用无针流体射流技术，通过微高压将液体直接推进皮肤组织。这一方法在大规模接种时优势明显：操作更便捷，对恐针人群更加友好。更重要的是，DNA结构比单链mRNA稳定得多，可在常规冷藏甚至常温条件下长期保存，大大降低了对超低温冷链的依赖。

图 | 递送过程（来源：DIOSynVax）

研究团队也强调，这个AI制造的“超级抗原”具有很高的平台兼容性。DNA质粒仅是I期临床试验中选用的载体，未来它可以搭载到mRNA、病毒载体（如腺病毒）或重组蛋白等其他递送系统中。

本次I期临床试验在英国两个临床中心完成——剑桥阿登布鲁克医院和南安普敦大学医院。受试者为39名18至50岁的健康志愿者，采用剂量递增设计。在进入人体试验前，动物实验已显示它对多种冠状病毒能够产生较强的免疫应答。

从结果来看，安全性表现良好。至于免疫原性，论文的描述是“温和但存在个体差异”。疫苗确实在志愿者体内激发了对SARS-CoV-2的免疫应答，也产生了对SARS-CoV-1以及蝙蝠体内沙贝冠状病毒的交叉反应性结合。这至少说明，免疫系统确实“识别”了不同冠状病毒之间的共通抗原结构，而非仅认得某一种特定毒株。

但研究者也坦承，本次试验并未观察到“广泛且强健的中和活性”。换句话说，抗体能够识别多种冠状病毒的抗原结构，但是否能真正阻止病毒侵入细胞、起到保护作用，目前尚无确切答案。免疫应答偏温和，原因可能与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”人群。此前接种的各种新冠疫苗已在他们的免疫系统中留下深刻印记，这种既有记忆很可能会干扰对全新抗原的反应。这几乎无法避免。

牛津疫苗组主任安迪·波拉德教授并未参与这项研究，但他评价称，该方法在动物实验中已显示出令人信服的证据，人体数据也颇具看点。不过他同时提醒：人类免疫系统经过多年感染和疫苗接种的塑造，与实验室小鼠差异显著。后续更大规模的人体试验才是真正的考验。

说完冠状病毒，再来看下一步——跳出这个战场，瞄准更多“大毒王”。

如果“超级抗原”的设计理念确实成立，理论上它可以复制到其他高威胁病毒家族。剑桥团队已在同步推进多个方向，每一个都对应着一个让全球公卫体系头疼的老对手。

首先是流感病毒。目前WHO每年必须提前数月预测下一季的流行株，厂商据此调整配方并投入生产。可问题是，流感病毒的表面抗原本就高度易变，很容易产生新亚型。一旦预测与实际流行株错配，传统疫苗的保护效果就会大幅缩水。DIOSynVax正在推进的通用季节性流感疫苗项目，核心就是用AI筛选流感病毒家族中跨亚型的保守结构，设计能兼顾多种毒株的超级抗原，试图打破每年换配方的被动循环。根据公开信息，这款流感候选疫苗目前仍处于动物实验阶段。

更紧迫的是H5N1禽流感。这种高致病性禽流感正在全球禽类和哺乳动物种群中大规模流行。虽然目前它尚未获得高效人传人的能力，但病毒学家们对此高度警惕。一旦通过突变或重配获得人传人能力，后果可能极为严重。历史数据显示，H5N1感染人类后的病死率超过50%，远超季节性流感。

另一个方向是病毒性出血热，尤其是埃博拉。埃博拉病毒属包含六个已知种，其中致死率最高、研究最多的是扎伊尔型埃博拉病毒，2014-2016年西非大暴发就是它引起的。

图 | 埃博拉病毒（来源：Britannica)

目前WHO推荐使用的埃博拉疫苗是默沙东的rVSV-ZEBOV，针对的正是扎伊尔型，实战效果不错。但问题在于，埃博拉病毒属里不只有扎伊尔型。比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。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。这条路如果能走通，像当前刚果疫情中的困境，理论上是可以提前化解的。

当然，这些方向目前都处于较早期阶段，距离人体试验还有距离。但冠状病毒方向的I期数据，至少为整个平台提供了一个初步的人体安全性背书，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意义。

必须说清楚的是，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也早已将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，还要等待接下来的II期数据。

1. https://www.bbc.com/news/articles/crrpggegwe0o
2. https://pharmaphorum.com/news/first-human-trial-backs-ai-designed-universal-vaccine