疫苗前沿 | AI如何助力疫苗高效研发？

引言

过去几十年，全球疫苗开发长期遵循“靶点识别—序列验证—生产落地”的节奏。一款常规预防性疫苗从靶点发现到获批上市，平均耗时超过10年，投入超过10亿美元；即便是个性化癌症疫苗，传统流程中仅新抗原筛选环节就需要数周甚至数月。面对持续变异的病毒和不断演化的肿瘤细胞，疫苗研发长期面临一个共同难题：目标始终在变，从识别到设计的速度必须尽可能快。

AI没有改变疫苗科学的底层逻辑，但改变了其中的工作方式：大量原本需要在实验室里反复试错的环节，可以先在计算机中完成，实验资源由此更集中地投向经过预筛的少数候选。疫苗研发的节奏，由此开始从“靶点出现后被动应对”，逐步转向更早着手准备候选方案。

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从“逐个试错”到“先算再选”

传统疫苗研发的漫长周期，很大程度上来自实体实验室里的海量重复性试错：科研人员需要逐一验证成千上万种潜在抗原的免疫效果，耗时久且很容易错过最优候选方案。AI的介入，不是直接替代所有实验室工作，而是把最耗费时间的初筛环节，从实体湿实验前移到虚拟计算空间。通过分析海量病毒基因序列、蛋白结构和公开免疫应答数据，科研人员可以在较短时间内将候选抗原的范围大幅缩小，让实验资源更集中地投向经计算判断更有潜力的方向，减少无效试错的时间和成本。

这一思路的代表性验证案例，来自英国剑桥大学兽医系病毒人畜共患病实验室Jonathan Heeney教授团队与剑桥衍生企业DIOSynVax的联合研究，相关成果2026年发表于《Cell Reports Medicine》。该团队借助AI整合全球流感监测网络积累的禽流感病毒序列数据，提取多株变异毒株共有的保守抗原特征，设计出的广谱候选疫苗在动物实验中实现100%存活，而接种WHO现有标准大流行流感候选疫苗的对照组动物存活率仅约五成，所有受试毒株均有人类感染记录和潜在大流行风险。

这项研究的核心价值，不在于“AI凭空造出了一款完美疫苗”，而在于AI帮助科研人员找到了一种能覆盖多种变异株的抗原设计思路，并且在严谨的动物模型中验证了这一方向的可行性。

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广谱疫苗与个性化癌症疫苗

目前AI对疫苗研发的实际推动作用，已经落在两条进展明确、可验证的技术路径上。

第一条路径是广谱疫苗。传统的流感、禽流感疫苗严格针对特定流行毒株设计，一旦病毒发生关键位点变异，现有疫苗的防护效力就会快速下降，只能重新更新毒株配方。AI的思路是从大量不同变异株的序列数据中，提取所有毒株共有的保守抗原特征，让一款候选疫苗有可能覆盖更广范围的变异株，从而降低“追着变异跑”的被动更新频率。剑桥大学的禽流感疫苗研究正是这一方向的代表性成果。

第二条路径是个性化癌症疫苗。与预防性疫苗不同，这一方向的核心目标不是预防癌症发生，而是针对每一位患者体内肿瘤独有的基因突变，设计专属的治疗性疫苗。AI在这里的核心作用是完成新抗原预测：从患者的肿瘤基因测序数据中，判断哪些突变产生的肽段最有可能被人体免疫系统识别并触发特异性杀伤反应。传统方法在临床试验中真正验证有效的新抗原识别率通常不到5%，而AI辅助的预测流程在部分验证集中已展现出明显更高的识别效率。相关临床进展中，Evaxion公司AI辅助设计的肽疫苗EVX-01联合帕博利珠单抗，在晚期黑色素瘤II期试验中诱导出持续的新抗原特异性T细胞反应。

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AI打通疫苗落地最后一公里

一款疫苗研发成功后，从实验室走到接种台的最后一公里，AI同样能发挥作用。

在莫桑比克，由Zenysis公司与莫桑比克卫生部共同开发、全球疫苗免疫联盟（Gavi）支持的AI数据平台PAAD，将分散在十几个系统里的接种记录、库存和人口数据整合到一个分析环境中，帮助免疫团队看到哪些地区接种覆盖落后、资源应该投向何处。2026年9月官方公开数据显示，该平台覆盖区域的百白破第三针覆盖率两年内从55%提升到70%，为有限的疫苗资源投向缺口更大的区域提供了数据基础。

针对全球每年约25%的疫苗因冷链失效而浪费的痛点，2025年公开发表的系统生物学引导AI框架（SBg-AI），在非洲和东南亚的现场试验中，实现mRNA疫苗运输损耗降低22%，提升了欠发达地区现有疫苗的实际覆盖效率。

这些案例共同说明：AI在疫苗领域的价值不止于前端研发，它也能帮助实验室里产出的保护力更完整地抵达本该被覆盖的人群。

重要提醒：本文仅作行业政策与产业动态的客观介绍，不构成任何形式的医疗建议或商业推介。文中涉及的项目属于先行先试政策框架下的临床转化应用，不等同于正式获批上市的药品或医疗技术。如有需求，请通过正规渠道咨询具备资质的医疗机构。

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来源| 兴瑞生物

校稿| Alice编审| Hide / Blue sea

编辑 设计| Leon