作者：Tony

最近有一個刷爆全球科技圈和醫療圈的真實故事：一位來自澳大利亞的程序員，用ChatGPT、AlphaFold等工具，為自己的愛犬設計出一款個性化mRNA癌癥疫苗，狗狗在治療后腿部的腫瘤從網球般大小逐漸變好，現在依舊在歡快地追著兔子。

圖源：Paul Conyngham

AI、癌癥、逆襲……當這些詞匯交融，網友們表示“我們要的就是這樣的AI啊”，“愛（AI）能排除萬難”；馬斯克、布羅克曼（OpenAI總裁）等科技圈大佬也紛紛轉發點贊，“僅僅是數字生物學的開始”，“窺見通用人工智能機遇的一角”。

對于腫瘤患者和家屬而言，真正戳人的不是“奇跡”本身，而是它暗示著一種可能：如果有人能靠AI把一只狗從“只剩幾個月”里搶回來，那是不是也有機會推廣到患者身上？但當我們把情緒放在一邊，認真追問“我們能不能復制”時，答案就會變得復雜——接下來我們就詳細說說。

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破解四個難題，他用AI“手搓”疫苗

2019年，澳大利亞的程序員保羅·康寧漢姆（Paul Conyngham）領養了一只斗牛梗與沙皮犬的混血犬，在日常相處中他倆建立了深厚的感情。

2024 年，狗狗后腿上長出了網球大小的腫瘤，確診肥大細胞癌，這是犬類最常見的皮膚癌，在沙皮犬混血中尤其容易出現侵襲性極強的類型。保羅花了幾萬澳元進行傳統手術和化療后，腫瘤擴散的速度慢下來了，但沒有縮小。獸醫認為，狗狗的生命僅剩1-6個月。

保羅不想接受這個答案。他打開了ChatGPT——不是讓AI幫忙治病，只是想讓它幫自己想清楚下一步該怎么走。

ChatGPT給出了方向：免疫療法。

具體說，是針對腫瘤突變設計的個性化疫苗。如果能找到狗狗腫瘤里獨有的那些突變，理論上就可以設計一種疫苗，讓它的免疫系統去識別和攻擊這些突變細胞。

第一個難題：如何提取腫瘤的DNA和RNA并進行分析？

保羅了解到，可以讀取基因信息的機器需要花費大約100萬美元，他只能聯系可提供相關服務的公司或學校。

馬丁·史密斯（Martin Smith）是澳大利亞最大的大學基因組學實驗室中心主任，在收到保羅“想給自己的狗做基因測序”的請求時，相信他的表情是比較微妙的。

他告訴保羅，基因測序生成數據容易，但解讀數據極其困難，計算負擔很大。不過保羅表示，他是數據分析師（有17年機器學習和數據分析經驗），可以搞定數據分析。

于是，在花了3000澳元（約合不到15000元人民幣）后，保羅拿到了寵物狗的基因組數據：一份來自腫瘤組織，另一份來自血液。血液中的有核細胞可作為相對“干凈”的對照，用來對比發現腫瘤特有的突變位點。盡管這一方式并非完美（若存在血液系統微小轉移，可能引入干擾），但對保羅而言，這是在有限條件下最可行的方案。

第二個難題：這兩份DNA數據各有約300GB，且信息就像是碎片，如何把這些碎片組裝成基因組去分析？

這個問題保羅是通過AI解決的，他把兩份數據送進自己搭建的一套機器學習流水線，開始逐一比對突變位點。這其中：

• ChatGPT扮演的是研究助理：協助保羅規劃研究策略，梳理海量醫學知識，告訴他接下來該怎么做 。
• AlphaFold則像結構預測員：因為可以較為精準地預測蛋白質的3D結構，保羅借助它來分析狗狗腫瘤中突變蛋白的三維構象，旨在尋找那些能強效激活免疫系統、卻不誤傷正常細胞的新抗原。

整套流程，保羅一邊做一邊查，就這樣一步步破解了DNA密碼。

然后他再次找到了馬丁教授，告訴他自己分析了數據，找到了發生突變的蛋白質，接著通過另一套算法篩選出了潛在的靶點，并將它們與藥物匹配。但他自己不會做藥物合成，希望馬丁教授能幫他找到可以做出藥物的研究機構。

第三個難題：如何根據潛在靶點找到或做出適合狗狗的治療藥物？

在馬丁教授的幫助下，他們先是發現在美國有一種現成的免疫藥物，認為可能有效。但在申請“同情用藥”（獲取尚處于研究階段藥物以治療嚴重疾病的特定途徑）時，卻被藥企告知這種方式是為人類設計的，被婉拒了。

后來，他們又聊到了在新冠疫情中被大規模推廣的mRNA技術。mRNA即信使RNA，就像蛋白質合成的“指令手冊”，指導細胞合成所需的蛋白質。

就這樣，保羅的目光開始轉向mRNA疫苗，從DNA序列中他已經知道狗狗的哪些部分是損壞的，如果能在腫瘤產生的RNA指令中找到相同的突變，那么就知道癌癥信號是從哪里來的。

結果他發現了7個新抗原，即在腫瘤細胞中高表達、正常細胞中不表達的抗原，也就是腫瘤特異性標志物，可以作為靶點來設計疫苗。保羅把得到的新抗原選項輸入給Gemini，返回了一個疫苗配方，然后用Grok進行檢查，發現了其中一些錯誤并進行了修正。

因此最終的疫苗配方是由Grok開發的，長度約半頁紙。

保羅用于創建mRNA疫苗的部分代碼；圖源：Paul Conyngham

帕爾·索達森（Pall Thordarson）領導的UNSW RNA研究所是澳大利亞頂級的RNA研究機構之一，在看完保羅的方案后，他接了這個項目。

帕爾教授團隊用那半頁設計，合成了一支脂質納米粒子包裹的mRNA疫苗。從收到方案到疫苗制備完成，不到兩個月。

帕爾教授同時感嘆道，一位沒有生物學背景的數據工程師靠算法告訴我們怎么構建這支mRNA，這在過去是不可想象的。疫苗設計技術正在實現大眾化、普及化。

第四個難題：倫理審批

疫苗已經準備好了，但仍需獲得倫理批準才能使用。在保羅看來，這比疫苗設計本身更耗精力，他花了三個月寫了一百多頁的申請文件，仍未獲得批準。

正當保羅為倫理審批焦頭爛額的時候，命運再次幫了他一把。

美國犬類癌癥聯盟創始人Mari Maeda在偶然看到保羅的故事后，把他介紹給了昆士蘭大學獸醫學院的瑞秋·阿拉維娜（Rachel Allavena）教授。

瑞秋教授在研究犬類免疫療法領域造詣頗深，已為170多只患癌狗狗做過實驗治療，其中五分之一的腫瘤完全消失。更關鍵的是，在她已有的倫理審批框架中，可以直接覆蓋保羅設計的這支mRNA疫苗。

至此，保羅終于讓他的寵物狗用上了他設計的疫苗，并見證了喜人的療效：

• 2025年12月，第一針
• 2026年2月，第二針
• 2026年3月，第三針

從左至右：試驗開始前、第一針注射后1周、第一針注射后7周、第三針注射后；圖源：Paul Conyngham

原本在2025年12月前后日漸萎靡的狗狗，如今重煥生機，不僅玩起了玩具，還能奔跑、沖刺，在戶外看到兔子時也能歡快地追趕它。

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那么，我們也能用AI為家人“手搓”疫苗嗎？

用AI救助了癌癥晚期狗狗，這是一個充滿溫情的故事。但故事之外，不少人認為，AI能幫助狗治愈癌癥，是否意味著人類離治愈癌癥也不遠了？

首先，“AI治好了癌癥”這個結論被夸大了。根據保羅更新的狗狗近況，腫瘤是變小了，但并非完全消失。而且它身上還有一個較大的腫瘤對這次治療沒有反應，目前他們正在做第二輪基因測序，希望找到新的突變位點，從而設計出第二支、更有針對性的疫苗。這也許代表著未來癌癥治療的一種方向，但在人類身上應用仍需要漫長的時間去驗證。

其次，動物實驗療法的監管比人類醫學寬松得多。如果要推廣到人類，中間隔著數年的臨床試驗、監管審批和可重復性驗證，這套為人類健康負責的“保險杠”，是任何技術都無法逾越的。幫助狗狗做基因測序的馬丁教授就提出，真正的個性化癌癥治療可能還需要5-10年。

此外，術業有專攻，各環節專業人士的配合必不可少：

• 一方面，保羅本人17年的機器學習和數據分析經驗，以及如今恰好有一批AI工具成熟到了可以被非生物學家使用的程度。這其中的篩選和解讀過程，遠不是普通人使用AI工具問幾句話那么簡單。
• 另一方面，有愿意相信他的科學家：支持基因測序的馬丁教授，開發癌癥疫苗的帕爾教授團隊，幫助通過倫理審批并完成治療的瑞秋教授。這其中任何一個人說不，可能都不止是翻倍的困難。

還有，AI并非萬能。在治療過程中，新南威爾士大學的結構生物學家Kate Michie就提醒，AlphaFold并不總是準確，狗狗的c-KIT模型置信度只有 54.55，數據偏低。雖然AI承擔了很多研究助手的數據分析的工作，但還是需要實驗室工作去驗證。

最后，如果把目標從“救狗”換成“救人”，需要什么？

1. 需要一個合法的“臨床入口”，而不是個人意志；
2. 需要腫瘤組織與對照樣本，以及規范的測序與數據處理；
3. 需要完善的“新抗原篩選”與人工復核機制，而不是一次模型推理；
4. 需要GMP（藥品生產質量管理規范）級別的制造、追溯體系與放行檢測；
5. 需要足夠的時間窗口；
6. 需要聯合治療與嚴密隨訪，而不是“打一針就結束”。

因此，對普通人來說，這個故事并不是教我們如何“手搓”疫苗，而是看到，目前的AI正以前所未有的速度，加速專業治療方案的研發。如保羅在采訪中所說，我們有機會將某些癌癥從“死刑判決書”變為“可管理的疾病”了，這是一個值得期待的未來。

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把希望落到能承受的地方

再回到這個故事本身，站在患者與家屬的位置，我們也許可以這樣理解它——

它不是給了我們一個“照做就能成功”的教程；它給我們的是一張“現實世界里個體化抗癌方案如何落地”的結構圖：測序拿到腫瘤“身份證”、專家與算法共同篩靶、合規制造藥物與質量控制、持續隨訪評估——AI在其中加速了人能做的部分，但它沒有把醫學的門檻變成零。

也正因為如此，當我們再問“我能不能為家人手搓一支疫苗”時，就應該理解這個問題的關鍵其實是：我能不能進入一個讓“定制疫苗”變得可能的體系？——有團隊、有流程、有制造、有監管、有窗口期。

在這個意義上，這個故事確實把“更多可能性”放到了我們面前：它讓我們看到，醫學的未來或許不是某一天突然出現“萬能解藥”，而是越來越多癌癥被拆成可以被識別、被追蹤、被反復修正的“工程問題”。而我們能做的，是在希望最洶涌的時候，也努力弄清楚：它需要什么條件，哪些部分正在變得更快、更可及。

圖源：包圖網

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