首款AI研发的癌症疫苗，一针300万？？？

来源|量子位

谁敢想？

刚刚爆火、借助AI研制的黑色素瘤癌症疫苗Intismeran Autogene，转眼间就被曝可能成为一场“富人的专属游戏”。

据美国投资银行William Blair预计，该疫苗未来的批发采购价格可能高达每名患者47.5万美元，约合人民币318万元。

而这距离莫德纳与默沙东宣布这项重大进展，才过去不到一周。

8月19日，两家公司宣布，这款早在近10年前便开始联合研发的个性化mRNA癌症疫苗，在素有“皮肤癌之王”之称的黑色素瘤治疗中取得积极结果。

在Ⅲ期临床中，Intismeran与PD-1抑制剂帕博利珠单抗，也就是俗称的“K药”联合使用，同时达到无复发生存期主要终点和无远处转移生存期关键次要终点。

简单来说就是，可以让患者的癌症更晚复发，也更晚向远处器官转移。

凭借这一里程碑式结果，Intismeran成为首个在Ⅲ期临床中取得阳性结果的个体化新抗原疗法，也是首个闯过Ⅲ期的mRNA癌症治疗方案。

而且更值得注意的是，AI几乎贯穿了这款疫苗从设计到生产的整个流程：

从新抗原筛选、mRNA序列设计，再到生产排程，将每名患者的肿瘤数据，一路转化成一支专属于患者自己的癌症疫苗。

这条消息一出，不仅给黑色素瘤患者带来了新的治疗希望，也给AI制药和创新药行业打上了一剂强心针，莫德纳股价更是一度暴涨176.97%。

然而，就在这场突破公布短短一周后，近50万美元的潜在天价治疗费用，开始抢走医学进展本身的风头。

目前，对于William Blair预测的这笔47.5万美元费用，究竟对应单次给药，还是一名患者完整的疫苗治疗流程，公开信息中仍存在不同解读。

但有一点可以确定：

在Ⅲ期临床方案中，Intismeran并不是单独使用，而是需要与价格同样不菲的K药联合治疗。

如果按照目前市场预测的47.5万美元，再叠加K药最多9个周期约22.1万美元的目录价格计算，一名患者整套联合治疗涉及的药品价格量级，最高可能接近69.6万美元，约合人民币466万元。

也就是说，如果最终上市后的实际定价真接近这一水平，那么这场刚刚创造历史的癌症治疗突破，也会立刻面对一个极其现实的问题：

普通人，到底用不用得起？

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50万美元，是怎么估出来的？

据目前的公开消息，Intismeran尚未获批，药企也没有发布定价方案，47.5万美元这个数字来自William Blair为预测未来销售收入设定的模型。

虽然尚不清楚William Blair这个定价具体参考了哪些产品，但一个有趣的巧合是，它与2017年获批的CAR-T疗法Kymriah最初的定价一致。

Kymriah主要用于治疗儿童和年轻成人B细胞急性淋巴细胞白血病。

与Intismeran类似，它需要提取患者自身T细胞，经过改造、扩增后再回输，本质上同样具有“一人一制备”的个体化属性。

而Kymriah在2017年上市时，单次治疗定价恰好就是47.5万美元。

由此，虽然现在还不能断言Intismeran未来真的会“一针50万美元”，但这种说法也并非完全空穴来风。

那么问题来了：一款癌症疫苗，为什么卖到这么贵？

首先就是一人一药的个性化生产。

据界面新闻报道，上海市公共卫生临床中心血液肿瘤科主任医师詹其林此前在接受媒体采访时表示，目前这款药物估计单人生产成本就超过10万美元，从取样到打上第一针，大约需要6至9周。

每名患者都需要经历肿瘤手术取样、基因测序、突变分析、新抗原筛选、mRNA设计与合成，再到脂质纳米颗粒封装、质检放行等一整套流程。

不难看出，传统疫苗可以生产一批、供应许多人，Intismeran的生产线却要围绕单个患者重新走一遍。

其次，是创新药本身高昂的研发投入。

据莫德纳CEO Stéphane Bancel透露，早在2016年6月，默沙东就以2亿美元首付款与莫德纳建立个体化mRNA癌症疫苗合作。

双方从一开始就设想将其与K药联用，并为此搭建小批量GMP定制生产能力。

此后，这条路线一路推进了近十年。

2017年11月，mRNA-4157完成首例人体给药。早期版本可在一条mRNA上编码20个患者特异性新抗原，之后进一步扩展到最多34个。

2019年7月，KEYNOTE-942开始招募；2022年12月，Ⅱb期首次公布阳性顶线结果；2023年2月，FDA授予其突破性疗法认定；同年7月，Ⅲ期INTerpath-001正式启动。

2024年1月，Ⅱb期主分析经《Lancet》同行评议；但同年9月，莫德纳也披露，FDA并不支持仅凭现有数据走加速批准，仍要求Ⅲ期确证——这条研发路线并非一路绿灯。

直到2026年6月，Ⅱb期五年数据公布；两个月后的8月19日，Ⅲ期预设期中分析终于宣布同时达到RFS和DMFS终点——

也就是说，在更大规模患者群体中进行的随机、对照、多中心研究中，intismeran展示了它的有效性，为上市铺平了最关键的道路。

至此，mRNA癌症疫苗不再只是“有希望”，而是真正迈出了通向应用的关键一步。

综上，从2016年合作启动，到今天闯过Ⅲ期关键节点，Intismeran背后俨然是一条已经持续近十年的高投入研发路线。

这也恰好印证了创新药行业常说的双十定律：一款新药从启动研发到最终上市，往往需要超过10年时间，投入超过10亿美元。

虽然外界无从得知莫德纳究竟在Intismeran上投入了多少钱，但从公司的整体研发开支也能看出这个行业有多“烧钱”——

2025年，莫德纳营收为19.44亿美元，净亏损28亿美元，而研发费用就达到31.32亿美元。

而且，就像我们开头所说的，Intismeran还要搭配K药使用，而K药本身也并不便宜。

因此，即便未来Intismeran最终定价低于47.5万美元，当患者真正完成整套联合治疗时，总药费依然可能被进一步推高。

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癌症疫苗，终于闯过Ⅲ期

不过，天价归天价，Intismeran本身的治疗价值并不会因此打折。

对于患者来说，它确实实打实地提供了一条新的、值得期待的治疗路径。

而要理解这次突破为什么重要，就得先回到一个问题：

癌症疫苗这条路，科学家其实已经走了几十年，为什么偏偏是Intismeran第一次闯过了Ⅲ期？尤其是癌症疫苗并不是什么突然冒出来的新概念。

几十年来，科学家一直在尝试做一件事：把癌细胞的特征告诉免疫系统，让人体自己去追杀癌细胞。

只是，这件听起来很顺理成章的事，过去一直做得不算成功。

《Nature Reviews Cancer》在2025年的一篇综述中总结，早期癌症疫苗往往瞄准的是不同患者之间共有的“肿瘤相关抗原”，而且经常被作为单药，用在已经进入晚期的癌症患者身上。

问题也出在这里。

靶点不够精准，肿瘤又已经发展到很重的阶段，患者自身的免疫系统也往往处于被肿瘤长期压制的状态。

疫苗想让免疫系统反攻，但这个时候，战场往往已经太难打了。

针对这些问题，Intismeran换了一套打法。

首先，它不再试图给所有患者寻找同一个靶点，而是先给每个人的癌症做一次“基因指纹鉴定”。

系统会同时分析患者的肿瘤组织和正常样本，从大量肿瘤突变中挑出最多34个最可能激活免疫反应的新抗原，再把这些信息编码进一条专属于这名患者的mRNA。

换句话说，每个人拿到的，都不是同一支疫苗。

这些新抗原来自癌细胞自身发生的突变，正常细胞里并不存在，因此也更容易让免疫系统分清楚谁是自己人，谁是癌细胞

接下来，两种药开始配合。

Intismeran负责把这些癌细胞特征交给T细胞，相当于发下一张“逮捕令”；与它联合使用的K药，则负责松开免疫系统的刹车，让已经认出目标的T细胞真正扑上去。

与此同时，治疗时机也变了。

这次Ⅲ期临床INTerpath-001，一共招募了1137名已经完成肿瘤切除的IIB至IV期高危黑色素瘤患者。

也就是说，这些患者肉眼可见的肿瘤已经先被手术切掉。

Intismeran面对的，不再是一大块已经长成的晚期肿瘤，而是那些手术之后仍可能潜伏在身体里的残余癌细胞。

它要做的，是趁肿瘤还没有卷土重来之前，把残余的癌症细胞找出来。

在这项随机、双盲试验中，一组患者接受Intismeran与K药，另一组接受安慰剂与K药。

最终，预设中期分析显示，联合治疗同时改善了无复发生存期和无远处转移生存期，并且都达到了统计学显著性和临床意义。

目前，莫德纳和默沙东还没有公布完整的Ⅲ期数据，总生存期也仍在继续观察。

但这并不是Intismeran第一次交出积极结果。

此前Ⅱb期五年随访数据显示，与单独使用K药相比，Intismeran+K药将患者复发或死亡的相对风险降低49%，将远处转移或死亡的相对风险降低59%。

当然，这两个数字既不是“治愈率”，也不能代替最终的Ⅲ期数据。

但它至少解释了一件事：为什么整个癌症疫苗行业，都在等这一次结果。

因为过去几十年，个体化癌症疫苗一直停留在“很有希望”。而现在，它第一次在一项超过1000名患者参加的Ⅲ期临床里，真正迈过了最关键的一道坎。

癌症疫苗，终于不只是一个实验室里的好故事了。

还不是ChatGPT式AI制药

最后，相比这两天炒得火热的“AI治愈癌症”，这里可能还是要先浇一盆冷水。

虽然AI几乎贯穿了Intismeran从设计到生产的整个流程，但这里的AI，并不是今天大家更熟悉的、以大语言模型为核心的生成式AI。

早在2023年11月举行的第二届数字投资者活动上，莫德纳就披露，公司从2014年开始利用机器学习优化mRNA序列；到2016年，又进一步为个体化新抗原疗法建立了专门的药物设计算法。

患者完成肿瘤组织和正常样本测序后，系统中的多个组件和AI算法会接力处理这些数据：

先找出肿瘤特有的突变，再预测哪些突变最有可能形成能够激发免疫反应的新抗原，从中筛出最多34个目标，最后设计出对应的mRNA序列。

按照莫德纳的说法，从测序数据进入系统，到最终生成药物设计，这套流程已经可以自动完成，中间不需要人工逐个介入。

而AI的作用还不止于“设计疫苗”。

因为每名患者拿到的都是一支单独生产的疫苗，再加上mRNA药物对生产、储存和运输条件要求极高，背后其实还藏着一套复杂的供应链问题。

莫德纳的排程系统会为每一名患者安排生产、质检、运输和给药时间。

任何一个环节发生延期，系统都会重新计算后续计划。临床阶段的目标，是在大约六周内，把一名患者的肿瘤样本，变成最终可以交付的个体化药物。

所以严格来说，Intismeran背后的AI，更像是一套由生物信息学、机器学习和生产优化算法共同组成的专业系统。

它不会像ChatGPT一样写文章、画图片。

它真正做的，是另一件更具体，也更重要的事情：

从海量突变中找出最值得攻击的靶点，再把一名患者独一无二的癌症信息，变成一支真正可以被生产出来的药。

而这可能也是Intismeran真正值得关注的地方。

过去几年，AI给普通人带来的最大变化之一，是让原本昂贵、稀缺的知识和能力开始走向“智慧平权”。

但在医疗领域，真正更难的一步才刚刚开始。

当AI已经有能力参与设计一支专属于某个人的癌症疫苗之后，下一个问题就不再只是——我们能不能造出来。

更本质的是：这么好的药，最终能不能让更多人用得起。

癌症的天已经被AI捅开，接下来就要看看，门槛被踏平，还需要多长时间。

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