AI治好了狗的癌症，那人呢？

作者：Tony

最近有一个刷爆全球科技圈和医疗圈的真实故事：一位来自澳大利亚的程序员，用ChatGPT、AlphaFold等工具，为自己的爱犬设计出一款个性化mRNA癌症疫苗，狗狗在治疗后腿部的肿瘤从网球般大小逐渐变好，现在依旧在欢快地追着兔子。

图源：Paul Conyngham

AI、癌症、逆袭……当这些词汇交融，网友们表示“我们要的就是这样的AI啊”，“爱（AI）能排除万难”；马斯克、布罗克曼（OpenAI总裁）等科技圈大佬也纷纷转发点赞，“仅仅是数字生物学的开始”，“窥见通用人工智能机遇的一角”。

对于肿瘤患者和家属而言，真正戳人的不是“奇迹”本身，而是它暗示着一种可能：如果有人能靠AI把一只狗从“只剩几个月”里抢回来，那是不是也有机会推广到患者身上？但当我们把情绪放在一边，认真追问“我们能不能复制”时，答案就会变得复杂——接下来我们就详细说说。

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破解四个难题，他用AI“手搓”疫苗

2019年，澳大利亚的程序员保罗·康宁汉姆（Paul Conyngham）领养了一只斗牛梗与沙皮犬的混血犬，在日常相处中他俩建立了深厚的感情。

2024 年，狗狗后腿上长出了网球大小的肿瘤，确诊肥大细胞癌，这是犬类最常见的皮肤癌，在沙皮犬混血中尤其容易出现侵袭性极强的类型。保罗花了几万澳元进行传统手术和化疗后，肿瘤扩散的速度慢下来了，但没有缩小。兽医认为，狗狗的生命仅剩1-6个月。

保罗不想接受这个答案。他打开了ChatGPT——不是让AI帮忙治病，只是想让它帮自己想清楚下一步该怎么走。

ChatGPT给出了方向：免疫疗法。

具体说，是针对肿瘤突变设计的个性化疫苗。如果能找到狗狗肿瘤里独有的那些突变，理论上就可以设计一种疫苗，让它的免疫系统去识别和攻击这些突变细胞。

第一个难题：如何提取肿瘤的DNA和RNA并进行分析？

保罗了解到，可以读取基因信息的机器需要花费大约100万美元，他只能联系可提供相关服务的公司或学校。

马丁·史密斯（Martin Smith）是澳大利亚最大的大学基因组学实验室中心主任，在收到保罗“想给自己的狗做基因测序”的请求时，相信他的表情是比较微妙的。

他告诉保罗，基因测序生成数据容易，但解读数据极其困难，计算负担很大。不过保罗表示，他是数据分析师（有17年机器学习和数据分析经验），可以搞定数据分析。

于是，在花了3000澳元（约合不到15000元人民币）后，保罗拿到了宠物狗的基因组数据：一份来自肿瘤组织，另一份来自血液。血液中的有核细胞可作为相对“干净”的对照，用来对比发现肿瘤特有的突变位点。尽管这一方式并非完美（若存在血液系统微小转移，可能引入干扰），但对保罗而言，这是在有限条件下最可行的方案。

第二个难题：这两份DNA数据各有约300GB，且信息就像是碎片，如何把这些碎片组装成基因组去分析？

这个问题保罗是通过AI解决的，他把两份数据送进自己搭建的一套机器学习流水线，开始逐一比对突变位点。这其中：

• ChatGPT扮演的是研究助理：协助保罗规划研究策略，梳理海量医学知识，告诉他接下来该怎么做 。
• AlphaFold则像结构预测员：因为可以较为精准地预测蛋白质的3D结构，保罗借助它来分析狗狗肿瘤中突变蛋白的三维构象，旨在寻找那些能强效激活免疫系统、却不误伤正常细胞的新抗原。

整套流程，保罗一边做一边查，就这样一步步破解了DNA密码。

然后他再次找到了马丁教授，告诉他自己分析了数据，找到了发生突变的蛋白质，接着通过另一套算法筛选出了潜在的靶点，并将它们与药物匹配。但他自己不会做药物合成，希望马丁教授能帮他找到可以做出药物的研究机构。

第三个难题：如何根据潜在靶点找到或做出适合狗狗的治疗药物？

在马丁教授的帮助下，他们先是发现在美国有一种现成的免疫药物，认为可能有效。但在申请“同情用药”（获取尚处于研究阶段药物以治疗严重疾病的特定途径）时，却被药企告知这种方式是为人类设计的，被婉拒了。

后来，他们又聊到了在新冠疫情中被大规模推广的mRNA技术。mRNA即信使RNA，就像蛋白质合成的“指令手册”，指导细胞合成所需的蛋白质。

就这样，保罗的目光开始转向mRNA疫苗，从DNA序列中他已经知道狗狗的哪些部分是损坏的，如果能在肿瘤产生的RNA指令中找到相同的突变，那么就知道癌症信号是从哪里来的。

结果他发现了7个新抗原，即在肿瘤细胞中高表达、正常细胞中不表达的抗原，也就是肿瘤特异性标志物，可以作为靶点来设计疫苗。保罗把得到的新抗原选项输入给Gemini，返回了一个疫苗配方，然后用Grok进行检查，发现了其中一些错误并进行了修正。

因此最终的疫苗配方是由Grok开发的，长度约半页纸。

保罗用于创建mRNA疫苗的部分代码；图源：Paul Conyngham

帕尔·索达森（Pall Thordarson）领导的UNSW RNA研究所是澳大利亚顶级的RNA研究机构之一，在看完保罗的方案后，他接了这个项目。

帕尔教授团队用那半页设计，合成了一支脂质纳米粒子包裹的mRNA疫苗。从收到方案到疫苗制备完成，不到两个月。

帕尔教授同时感叹道，一位没有生物学背景的数据工程师靠算法告诉我们怎么构建这支mRNA，这在过去是不可想象的。疫苗设计技术正在实现大众化、普及化。

第四个难题：伦理审批

疫苗已经准备好了，但仍需获得伦理批准才能使用。在保罗看来，这比疫苗设计本身更耗精力，他花了三个月写了一百多页的申请文件，仍未获得批准。

正当保罗为伦理审批焦头烂额的时候，命运再次帮了他一把。

美国犬类癌症联盟创始人Mari Maeda在偶然看到保罗的故事后，把他介绍给了昆士兰大学兽医学院的瑞秋·阿拉维娜（Rachel Allavena）教授。

瑞秋教授在研究犬类免疫疗法领域造诣颇深，已为170多只患癌狗狗做过实验治疗，其中五分之一的肿瘤完全消失。更关键的是，在她已有的伦理审批框架中，可以直接覆盖保罗设计的这支mRNA疫苗。

至此，保罗终于让他的宠物狗用上了他设计的疫苗，并见证了喜人的疗效：

• 2025年12月，第一针
• 2026年2月，第二针
• 2026年3月，第三针

从左至右：试验开始前、第一针注射后1周、第一针注射后7周、第三针注射后；图源：Paul Conyngham

原本在2025年12月前后日渐萎靡的狗狗，如今重焕生机，不仅玩起了玩具，还能奔跑、冲刺，在户外看到兔子时也能欢快地追赶它。

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那么，我们也能用AI为家人“手搓”疫苗吗？

用AI救助了癌症晚期狗狗，这是一个充满温情的故事。但故事之外，不少人认为，AI能帮助狗治愈癌症，是否意味着人类离治愈癌症也不远了？

首先，“AI治好了癌症”这个结论被夸大了。根据保罗更新的狗狗近况，肿瘤是变小了，但并非完全消失。而且它身上还有一个较大的肿瘤对这次治疗没有反应，目前他们正在做第二轮基因测序，希望找到新的突变位点，从而设计出第二支、更有针对性的疫苗。这也许代表着未来癌症治疗的一种方向，但在人类身上应用仍需要漫长的时间去验证。

其次，动物实验疗法的监管比人类医学宽松得多。如果要推广到人类，中间隔着数年的临床试验、监管审批和可重复性验证，这套为人类健康负责的“保险杠”，是任何技术都无法逾越的。帮助狗狗做基因测序的马丁教授就提出，真正的个性化癌症治疗可能还需要5-10年。

此外，术业有专攻，各环节专业人士的配合必不可少：

• 一方面，保罗本人17年的机器学习和数据分析经验，以及如今恰好有一批AI工具成熟到了可以被非生物学家使用的程度。这其中的筛选和解读过程，远不是普通人使用AI工具问几句话那么简单。
• 另一方面，有愿意相信他的科学家：支持基因测序的马丁教授，开发癌症疫苗的帕尔教授团队，帮助通过伦理审批并完成治疗的瑞秋教授。这其中任何一个人说不，可能都不止是翻倍的困难。

还有，AI并非万能。在治疗过程中，新南威尔士大学的结构生物学家Kate Michie就提醒，AlphaFold并不总是准确，狗狗的c-KIT模型置信度只有 54.55，数据偏低。虽然AI承担了很多研究助手的数据分析的工作，但还是需要实验室工作去验证。

最后，如果把目标从“救狗”换成“救人”，需要什么？

1. 需要一个合法的“临床入口”，而不是个人意志；
2. 需要肿瘤组织与对照样本，以及规范的测序与数据处理；
3. 需要完善的“新抗原筛选”与人工复核机制，而不是一次模型推理；
4. 需要GMP（药品生产质量管理规范）级别的制造、追溯体系与放行检测；
5. 需要足够的时间窗口；
6. 需要联合治疗与严密随访，而不是“打一针就结束”。

因此，对普通人来说，这个故事并不是教我们如何“手搓”疫苗，而是看到，目前的AI正以前所未有的速度，加速专业治疗方案的研发。如保罗在采访中所说，我们有机会将某些癌症从“死刑判决书”变为“可管理的疾病”了，这是一个值得期待的未来。

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把希望落到能承受的地方

再回到这个故事本身，站在患者与家属的位置，我们也许可以这样理解它——

它不是给了我们一个“照做就能成功”的教程；它给我们的是一张“现实世界里个体化抗癌方案如何落地”的结构图：测序拿到肿瘤“身份证”、专家与算法共同筛靶、合规制造药物与质量控制、持续随访评估——AI在其中加速了人能做的部分，但它没有把医学的门槛变成零。

也正因为如此，当我们再问“我能不能为家人手搓一支疫苗”时，就应该理解这个问题的关键其实是：我能不能进入一个让“定制疫苗”变得可能的体系？——有团队、有流程、有制造、有监管、有窗口期。

在这个意义上，这个故事确实把“更多可能性”放到了我们面前：它让我们看到，医学的未来或许不是某一天突然出现“万能解药”，而是越来越多癌症被拆成可以被识别、被追踪、被反复修正的“工程问题”。而我们能做的，是在希望最汹涌的时候，也努力弄清楚：它需要什么条件，哪些部分正在变得更快、更可及。

图源：包图网

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