被夸大的“悉尼企业家AI手搓癌症疫苗救活爱犬”

日前，《澳大利亚人报》一篇名为《 AI 拯救 Rosie：一名悉尼科技企业家如何用 ChatGPT 和 AlphaFold 开发出世界首个犬类定制癌症疫苗》的报道，在 X 上引发轰动。

尤其AI 圈为此狂欢。

OpenAI 总裁 Greg Brockman 和DeepMind CEO Demis Hassabis 等纷纷转发，将其描述成“AI 赋能普通人跨越专业壁垒”的里程碑案例。

故事主人公叫Paul Conyngham，2024年，他从收容所领养的爱犬 Rosie，被诊断出患有晚期肥大细胞瘤。

在花费数万澳元进行传统化疗和手术但效果不佳后，兽医宣告 Rosie 仅剩数月寿命。

但Paul Conyngham拒绝接受“死刑判决”，他决定用 AI 来进行自救。

他联系了新南威尔士大学（UNSW）的 Ramaciotti 基因组学中心，支付了 3000 澳元对 Rosie 的健康 DNA 和肿瘤 DNA 进行全基因组测序。

由此，Paul Conyngham得到了约 320GB 的海量原始遗传数据，这些数据如果打印，足以填满 70 万张 A4 纸。

然后，他利用 ChatGPT 制定了整个研究路线图。

他回忆道：“我问 ChatGPT：‘我该如何处理这些数据？我该寻找哪些特定的突变？’”

同时，他使用了 Google DeepMind 的 AlphaFold 工具。

通过它预测突变蛋白质的形状，并识别出了肿瘤中可能成为免疫系统攻击目标的特定部分。

在 AI 帮助下，Paul Conyngham最终将海量数据压缩成了仅有半页纸的“药物配方”，这实际上是一种针对 Rosie 个体突变的 mRNA 序列蓝图。

Paul Conyngham带着这份蓝图找到了 UNSW RNA 研究所所长 Páll Thordarson 教授。

教授在接受《澳大利亚人报》采访时表示：“保罗所做的是目前癌症免疫疗法的最前沿。Rosie 告诉我们，利用 mRNA 技术，个性化医疗可以做得如此高效且具有时效性。”

2025年12月，Rosie 接受了第一针定制 mRNA 疫苗。

注射几周后，它腿上一个网球大小（约球体直径 7-8 厘米）的肿瘤缩减了约 75%。

治疗六周后，曾经虚弱不堪的 Rosie 突然跳过围栏去追逐一只兔子，这让他意识到治疗起效了。

虽然主肿瘤大幅萎缩，Rosie仍有一个较大的肿瘤块对第一代疫苗的反应并不明显，目前体积依然存在。

对此，Paul Conyngham正准备利用 AI 重新设计一套新的新抗原靶点（Neoantigens），为 Rosie 定制“第二代迭代版疫苗”，以彻底攻克剩下的病灶。

《澳大利亚人报》报道称， 3 月底，将对 Rosie 进行新一轮的检查和可能的第三次加强针。

报道还引述专业人士评论称，这个成功的实验，未来将直接“为人类的个性化癌症疫苗研发”提供宝贵的参考。

到此，妥妥一篇 AI 领域的年度爽文。

如相信可以通过 Openclaw 给自己打造赛博员工 24 小时赚钱一样，社交媒体上开始有人称，也要去试一试用 AI 手搓药物。

但事情远没这么简单。

首先，故事主人公就不是一般人，妥妥的 AI 极客。

Paul Conyngham 是悉尼公司 Core Intelligence Technologies 联合创始人，该公司是澳大利亚国防部定制化AI 解决方案服务商。

他还曾担任澳大利亚数据科学与 AI 协会（DSAI）董事，这是一个在澳洲推动 AI 技术规范与普及的重要行业组织。

在 AI 专业领域，Paul Conyngham拥有约 17 年从事机器学习、数据分析和深层神经网络研发的经验。

他构建基于 GPT 的系统已有超过 4 年的时间，甚至在 ChatGPT 全球爆发之前，就在关注生成式 AI。

其次，就病例本身而言，结果并非媒体报道的那样完美和炸裂。

比如，Páll Thordarson 教授等新南威尔士大学的科学家们保持了严谨的科学态度。

专家指出，目前还不能用“治愈（Cured）”这个词，更准确的描述是“带瘤生存”或“高质量延寿”。

在肿瘤学中，通常需要数年的无复发期才能观察到“治愈”，而 Rosie 接受治疗仅几个月。

细胞与基因治疗研究员帕特里克·海泽（Patrick Heizer）在接受德国科技媒体《 The Decoder》时警告称，不要对此过于兴奋。

他表示，制药公司和监管机构必须确保五年或更长时间的长期安全性，而这在生命周期较短的实验室动物身上是无法衡量的。

“这种药物是否真的起到了作用、作用程度如何、以及付出了什么代价，目前都是悬而未决的问题。”他说。

生物技术初创公司联合创始人、斯坦福大学化学生物学博士伊根·佩尔坦（Egan Peltan）对这种“炒作”也并不买账。

他认为 AI 在这个故事中的作用被夸大了，“所有这些工作在没有 ChatGPT 的情况下也能完成”。

佩尔坦还指出，这只狗在接受实验的同时也在接受传统的免疫疗法，因此无法判断 mRNA 疫苗是否真的产生了效果。

他指出，个性化 mRNA 癌症疫苗已经研发多年，但在大规模试验中尚未取得明确的成功。

佩尔坦表示，在有人开始争辩监管机构阻碍了救命疗法之前，这个领域需要的是三期临床试验的结果。

他还指出，虽然AI免费，但测序、实验室合成等成本计入的话，实际治疗费用在2万到5万美元之间，而不是 3000 澳元。

最后，更难以克服的还有法律和行业红线。

报道提到，为了合法地在 Rosie 身上试验这种从未有过的药物，保罗每天晚上花两个小时撰写文档，最终提交了一份 100页的伦理审批申请。

事实也是，目前没有一个 AI 发现的药物获得 FDA 批准。

因为药物从发现到上市，有十分严格的流程，AI能加速的只是其中很小一段。

下面这个图来自公众号 AGI hunt，借用示意。

如图所示， AI 能把早期发现阶段压缩 30-40%，将临床前候选药物开发时间从传统的 3-4 年缩短到 13-18 个月。其他部分则使不上劲。

为此， FDA 去年发布了关于 AI 用于药物开发的指导草案，建立了七步可信度评估框架，要求模型架构和训练数据的完全透明。

目前 AI 发现的药物临床后通过率，和传统方式差不多，失败率都约90%，并没有提升。