為救愛犬自學AI設計疫苗，腫瘤縮小是希望還是冒險

如今的羅茜，能在院子里跑，能追兔子，能叼著玩具和大家玩。幾個月前，這只8歲的混血犬因腿部腫瘤惡化虛弱不堪，醫生判斷它可能只剩下幾個月生命。

最近，這只狗和其主人的故事突然出圈。它的主人保羅·康寧漢姆是一名澳大利亞的程序員，借助AI大模型和當地科學家的幫助，為羅茜設計了一套個性化治療方案，其中包括一款定制mRNA癌癥疫苗。報道稱，治療后不到兩個月，羅茜部分腫瘤縮小了75%。OpenAI聯合創始人兼總裁格雷格·布羅克曼在社交媒體上稱，這是“透視通用人工智能機遇的一個小窗口”。

不過，這一故事收獲廣泛贊譽的同時，也在科研圈引發質疑：一個沒有任何醫學背景的人，借助幾款大語言模型設計出的癌癥治療方案，真的靠譜嗎？這種方式是否能推廣到癌癥患者身上？

“并未被治愈”

康寧漢姆是澳大利亞一家AI初創公司的創始人。2019年，他領養了羅茜。五年后，羅茜被診斷出患有肥大細胞癌，這是一種犬類較常見的皮膚癌。在確診前很長一段時間，羅茜腿部的異常一直被當作普通皮疹處理，其病情不斷加重。

為了治療羅茜的癌癥，康寧漢姆花費數千美元為愛犬進行化療、手術，雖減緩了病情，但腫瘤并未縮小。擁有近二十年機器學習和數據分析經驗的康寧漢姆決定向AI求助。

“坦白說，最初我對癌癥幾乎一無所知。”康寧漢姆在近期的一次播客中回憶，但他一直關注AI在藥物設計領域的進展。于是，他打開ChatGPT，系統梳理癌癥治療的邏輯和不同方案的作用機制，同時，他開始真正理解免疫治療的核心：調動身體自身的免疫系統去對抗癌癥。

ChatGPT給出的第一步建議，是對羅茜的腫瘤和血液樣本進行基因測序。康寧漢姆聯系了澳大利亞新南威爾士大學的一家基因組學中心，獲得羅茜的健康細胞和腫瘤組織的基因組數據。

癌細胞和正常細胞不同，是因為其攜帶的某些基因發生了突變，這可以視作癌細胞的“指紋”或“身份證”。這些突變可能會產生異常蛋白，或異常蛋白片段。mRNA癌癥疫苗要做的，就是把這些異常特征提前“告訴”免疫系統，幫助身體更早識別并攻擊癌細胞。

通過比對，康寧漢姆鎖定了與羅茜癌癥關聯密切的異常蛋白。康寧漢姆使用AlphaFold為這種蛋白生成了三維模型，以便在計算機上模擬藥物與蛋白的相互作用。AlphaFold是谷歌DeepMind開發的蛋白質結構預測工具。無論是嘗試設計新藥，還是篩選已有藥物分子，均以失敗告終。

轉機來自一次散步。2025年7月的一天，康寧漢姆帶著羅茜出門，走著走著腦子里突然冒出一個念頭：基于他已完成的一些工作，或許已走在為羅茜開發免疫療法的路上了。

回家后，他把之前所有工作整理了一遍輸給ChatGPT，并提問：這些能不能轉化成一種免疫治療方案？ChatGPT明確回答“可以”，并表示康寧漢姆已非常接近做出一種新抗原肽疫苗或mRNA疫苗。

隨后，康寧漢姆聯系了新南威爾士大學的學者。在專家幫助下，他重新分析了羅茜癌細胞的所有突變，篩選出最有可能被免疫系統識別的“指紋”。之后，他利用Gemini和Grok等AI大模型驗證，得到一段構建疫苗的序列。兩個月內，科學家團隊根據這段序列，為羅茜定制了一款mRNA疫苗。

這支疫苗并不是羅茜接受的全部治療。按照康寧漢姆的設計，羅茜接受的是一套聯合方案，除了mRNA疫苗，還包括PD-1和酪氨酸激酶抑制劑。也就是說，羅茜腫瘤的變化，并不能簡單理解為“只靠一支疫苗”。

在3個月的倫理審批后，去年12月，羅茜接受了第一針注射，今年2月后又打了后續針劑。康寧漢姆談道，注射后的前兩周，羅茜的腫瘤反而變大了。他認為，這種腫脹在免疫療法里，通常是個好跡象，意味著免疫細胞正大量聚集到癌癥病灶處。今年1月之后，他注意到，核桃大小的腫脹開始消退，部分腫瘤開始縮小。

羅茜的腫瘤逐漸縮小，從左至右：1. 2025年11月，試驗開始前。2. 2025年12月，mRNA注射后一周。3. 2026年1月，試驗進行七周后。4. 2026年3月。來源：《澳大利亞人報》

不過，康寧漢姆強調，羅茜并未被治愈，這只是為羅茜帶來更好的生活質量。據《澳大利亞人報》報道，即便經歷這一切之后，康寧漢姆認為羅茜仍可能只剩幾個月的生命。康寧漢姆并未放棄。新南威爾士大學正對羅茜體內一個未對治療產生反應的腫瘤樣本進行測序。

“更像是一個吸引眼球的個案”

故事傳開后，質疑聲隨之而來。

原因在于很大程度上它帶有一種強烈的“工程師借助AI單槍匹馬搞定一切”的敘事色彩。但很快有聲音指出，AI在其中的作用被放大了。在這一過程中，ChatGPT、AlphaFold等更像是幫助人類理解復雜信息的輔助系統，而非癌癥治療方案的真正創造者。

“這更像是一個吸引眼球的個案，而不是科學上的新發現。”清華大學藥學院創始院長丁勝在接受《中國新聞周刊》采訪時直言，腫瘤測序、突變比對等環節，在AI熱潮到來之前就已存在。在他看來，康寧漢姆所做的事，即便沒有ChatGPT，同樣可以完成，AI只是更加有效地讓非專業領域的人嘗試整個流程，但對癌癥治療還談不上帶來范式轉變。

公眾更關心的是：未來是否真的可能“靠AI在家‘手搓’出個性化癌癥疫苗”？對此，多位受訪專家的回答都很明確：這離實現仍十分遙遠。

在醫學領域，決定一項技術價值的是大樣本、可重復、可驗證的臨床結果。丁勝并不推薦把康寧漢姆的做法當成一種可復制模式。他談道，類似“腫瘤縮小”的個案，在動物實驗和臨床研究中都不罕見。而判斷一種治療方式是否真的有效，關鍵要看它在一定人群內，對比安慰劑是否有統計學意義，能不能在不同階段的臨床研究中穩定體現出優勢。

羅茜的治療過程本身也缺乏對照，這也是爭議之一。康寧漢姆的方案同時包含mRNA疫苗、PD-1抑制劑和酪氨酸激酶抑制劑。腫瘤縮小，多大程度歸功于疫苗本身，是聯合治療的疊加效果，還是其他成熟藥物貢獻了主要療效，目前都無法判斷。

丁勝分析，治療中疊加的藥物越多，對照設計就越復雜，并且，理論上完全存在一種可能：即便不使用這支mRNA疫苗，治療效果也未必更差。mRNA癌癥疫苗整體仍處于早期探索階段，距離真正成熟并廣泛應用于臨床，還有很長的路要走。

他進一步解釋，個性化癌癥疫苗的核心，是根據每個患者腫瘤的異常特征“量身定制”治療。但不同癌癥對這類治療的反應并不一樣，實體瘤和血液瘤差別就很大。即便是同一種癌癥，不同患者的免疫狀態、腫瘤特征和個體差異也很明顯。所以從概念上看，它有希望發展成一種通用方法；但在實際操作中，它仍是一個高度復雜的問題。

清華大學藥學院副院長尹航在接受《中國新聞周刊》采訪時談道，mRNA癌癥疫苗真正的難點，是怎么證明它對人有效、安全，并且適用于不同年齡、不同基礎疾病和不同治療階段的人群。

此外，尹航表示，AI在制藥中的價值是真實存在的，在靶點發現、結構預測等環節能明顯提升效率，但它并不是一種“萬能設計器”。現階段，AI最擅長的，仍是在訓練數據足夠豐富、評價標準較明確的場景中發揮作用，它能走多遠，關鍵取決于輸入的數據質量。問題在于，真實臨床情況非常復雜，目前仍缺少足夠多“AI設計的藥物進入人體后效果如何”的高質量數據。

尹航稱，在癌癥疫苗領域，安全性這一關AI還遠未跨過。目前，這一領域的很多訓練數據主要來自細胞實驗、動物模型等，這些當然有參考價值。但動物實驗有效，不代表對人體有效；模型里看起來安全，也不等于真實使用時就沒有風險。

當然，這并不意味著個性化癌癥疫苗不值得關注。今年1月，莫德納與默沙東合作開發的一款個性化mRNA癌癥疫苗，在一項針對高危黑色素瘤患者的Ⅱ期研究中，將復發或死亡風險降低了49%。丁勝也提到，如今有不少公司在推進相關研發，只是大多數項目仍處在早期探索階段。

多位受訪專家指出，未來癌癥治療大概率仍將沿著聯合用藥的方向發展。即便將來真正成熟，個性化疫苗也更可能成為整體治療方案中的一個組成部分，而不是“單兵作戰”。

尹航認為，這一故事說明，AI、mRNA和個體化治療的結合，已開始從實驗室走向現實。未來，在保障安全性的前提下，AI很可能貫穿藥物設計、評價、優化等多個環節，成為重要工具，但真正走到臨床應用，還要跨過技術、倫理、監管、質量控制和長期隨訪等多重門檻。