一种由AI设计的疫苗抗原已从计算机模型进入人体测试阶段，在小型1期临床试验中成功通过了早期安全测试。
剑桥大学和生物技术公司DIOSynVax于2026年6月5日表示，他们设计的AI冠状病毒疫苗抗原在健康成年志愿者中耐受性良好。这一结果并不能证明该疫苗是否能够预防感染或疾病，但它标志着计算机设计的抗原能否通过受监管的临床研究的一个早期测试。
从计算机模型到人体试验
该试验测试了pEVAC-PS，一种旨在靶向sarbecovirus（沙贝克病毒属）的抗原，该冠状病毒家族包括SARS-CoV-2和具有大流行潜力的相关病毒。《感染杂志》的研究发现报告称，该候选疫苗在39名18至50岁的健康成年人中安全且耐受性良好。
志愿者在南安普顿和剑桥的NIHR临床研究设施接受了疫苗。该研究由南安普顿大学医院NHS基金会信托基金赞助，并使用PharmaJet Tropis设备进行无针皮内递送。
1期临床试验主要设计用于测试安全性，而非有效性。报告显示的免疫反应较为温和，这意味着后续试验需要确定该抗原是否能够对sarbecovirus产生更强、具有保护作用的免疫反应。
一种疫苗候选物可能在小型早期试验中表现安全，但在更大规模的研究中仍可能无法提供有意义的保护。目前，剑桥大学的结果仅显示该疫苗在狭窄的健康成年群体中具有耐受性，而非对当前或未来sarbecovirus的实际保护作用。
在剑桥大学的一份公告中，研究团队将该试验描述为首次对活性成分完全由计算机模拟设计的疫苗进行人体测试。这仍然是剑桥大学的说法，而非行业公认的里程碑。
AI能否帮助开发更广泛的疫情疫苗？
传统疫苗开发通常从已知病原体的生物材料开始，然后经过实验室测试、动物研究和人体试验。DIOSynVax的方法使用病毒基因数据的计算分析来设计抗原，旨在训练免疫系统对抗病毒家族的共享特征。
同样的数据优先模式正在生命科学领域兴起，包括旨在使复杂的生物数据集更易于使用的基因组组装AI工具。
对于企业级AI领导者而言，重要意义在于AI设计的生物成分已进入受监管的人体测试阶段，而非AI已生产出经过验证的疫苗。这为药物开发者、监管机构和投资者提供了一个具体案例，以观察AI如何更深入地进入高风险研发工作流程，其中医疗保健和生命科学中的可重复分析正成为核心信任问题。
该目标比单一冠状病毒毒株更广泛。研究人员表示，该抗原旨在触发针对sarbecovirus的免疫反应，而非针对单一循环变异体。如果后续试验显示在不同人群和病毒靶点上产生更强的免疫反应，这可能对疫情大流行准备至关重要。
但证据仍处于早期阶段。受试者群体规模较小且仅限于50岁以下的成年人，对老年人、免疫功能低下人群和其他高风险群体仍存在疑问。这提醒我们，AI在医疗保健领域的应用在数据丰富的领域发展最快，但临床标准仍然很高。
TechRadar报道称，计划中的第二阶段试验将涉及约200人。在那之前，剑桥大学的结果最好理解为AI设计抗原的一个有希望的早期临床测试，而非对未来防护疫苗的证明。
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