人工智能已助力科学家发现新药物、预测蛋白质结构并加速医学研究。如今，它又达到了一个新的里程碑：帮助设计出首个在人体上进行测试的疫苗。
研究人员已在《感染杂志》上发表了关于pEVAC-PS的I期临床试验结果。pEVAC-PS是一种利用人工智能和计算建模设计的实验性疫苗。
他们的目标雄心勃勃：研发一种疫苗，不仅能抵御当前的冠状病毒，还能预防未来可能出现的新型病毒。
这听起来可能难以置信，但它解决了疫苗开发中最大的挑战之一。
传统疫苗旨在识别特定病毒。它们效果显著，直到病毒发生变异。我们在流感中反复看到这一点，最近在新冠疫情中也是如此，新变种的出现速度超过了疫苗更新和分发的速度。
这个团队采用了截然不同的方法。
他们没有专注于单一病毒，而是利用人工智能和计算筛选工具，分析了数千种相关冠状病毒，包括SARS、COVID-19以及许多未来可能跨越到人类身上的蝙蝠病毒。算法寻找这些病毒中在不同毒株和时间上保持显著一致的区域。这些保守区域通常对病毒的生存至关重要，因此不太可能发生突变。
结果产生了一种合成疫苗抗原，旨在训练免疫系统识别整个病毒家族的共同特征，而非某一特定毒株。
与新冠疫情期间人们熟悉的mRNA疫苗不同，pEVAC-PS是一种DNA疫苗。DNA疫苗具有多项实用优势：通常更稳定、更易于储存，且对超低温冷藏的依赖性较低。
该疫苗也无需使用针头注射。研究人员采用高压设备，通过细小的液流将疫苗注入皮肤。无针输送可减少锐器废物，提高疫苗接受度，并可能简化未来疫情爆发时的大规模部署。
I期试验招募了39名已接种过新冠疫苗的健康志愿者。主要目的不是确定疫苗是否能预防疾病，而是回答两个基本问题：它安全吗？以及它能否触发免疫反应？
好消息是，从安全性角度看，该疫苗表现良好。在四个不同剂量水平下，研究人员未发现严重安全问题，也无证据表明高剂量会产生更显著的副作用。总体而言，该疫苗被描述为安全且耐受性良好。
详细分析显示，某些抗体针对病毒中科学家认为对冠状病毒家族广泛保护至关重要的区域。这是一个令人鼓舞的迹象，因为它表明AI指导的设计策略正在识别具有生物学意义的靶点。
然而，整体免疫反应较为温和。抗体水平通常保持在与现有水平相近的水平，中和抗体的增加相对较小。换句话说，它尚未产生研究人员最终希望实现的强有力且广泛的保护效果。
这并不意味着这种方法失败了。
I期试验主要旨在确立安全性和提供生物活性的早期信号。在这种情况下，该研究表明，使用计算方法和人工智能设计的疫苗可以安全地给予人类，并能刺激针对保守冠状病毒靶点的免疫反应。这是一个重要的概念验证。
更大的意义可能在于这对未来疫苗开发意味着什么。
几十年来，疫苗设计主要是被动应对：新病毒出现，科学家研究它，然后创建疫苗。人工智能提供了更加主动的可能性。通过分析庞大的病毒基因组数据集、识别稳定靶点并预测病毒可能如何演变，未来的疫苗可以在威胁出现之前就提供保护。
我们尚未达到这一目标。通用冠状病毒疫苗仍需数年时间，还需要进行更大规模的临床试验，以确定这种方法在现实世界中是否能提供有意义的保护。但这项研究为下一代疫苗设计提供了引人入胜的一瞥。
人工智能最终可能帮助我们在下一次大流行到来之前就做好准备，而不是被动追赶。
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