BioTender · 前沿快讯 · 编译自 BBC

全球首个 AI 设计抗原
进入人体试验!!

剑桥团队第一次让 AI 亲手设计疫苗里最关键的零件——目标是一次性对付所有冠状病毒,包括今天还没出现的那些。

BBC News 报道
BBC News, James Gallagher, 2026 年 6 月 5 日

人类追病毒,追了 20 多年。

2003 年是 SARS,2012 年是 MERS,2019 年是新冠。每一次,疫苗都从零开始造;每一次,等疫苗追上,病毒又变了新样子。

剑桥大学的乔纳森·希尼(Jonathan Heeney)教授把这种状态总结成一句话:

我们一直都处于落后的状态。 —— Prof. Jonathan Heeney,剑桥大学

他想干一件事——走到病毒前面。工具是 AI。

AI 怎么"设计"一支疫苗?

冠状病毒特别擅长整容——表面那根叫"刺突蛋白"的钥匙每变异一次就换一副新模样,旧抗体很快失效。这就是新冠和流感疫苗每年都得更新的原因。

SARS-CoV-2 病毒结构
SARS-CoV-2 病毒结构:表面突起的就是刺突蛋白(Spike)
刺突蛋白与人类 ACE2 受体结合
刺突蛋白(红)通过受体结合域 RBD 锁定人类 ACE2(蓝)——病毒入侵的钥匙

剑桥团队的思路反过来:与其追着病毒的脸换通缉令,不如找出病毒永远变不了的地方。

他们让 AI 把几十种冠状病毒的基因数据全部读一遍,从里面挑出那些所有冠状病毒都共享、而且很难变异的关键部位——再怎么变也改不了的"指纹"。AI 把这些指纹组合成一个自然界并不存在的人造抗原,团队称之为"超级抗原"。

📄 论文原文 · J Infect 2026
论文原文截图

"…utilising antigen libraries for screening to identify conserved sub-structures within the receptor binding domain of the spike protein found in sarbecoviruses."

理论上,免疫系统学会认这个超级抗原后,就能同时认出 SARS、新冠、还有蝙蝠身上那些可能在未来跳到人身上的近亲病毒。

希尼对 BBC 说:

这关乎打造能保护我们的疫苗——不仅是对抗今天的病毒,也能预防未来可能引发疫情的新病毒。

这标志着我们应对疫情方式的根本转变。 —— Prof. Jonathan Heeney,对 BBC News
📰 BBC News 原文
BBC 原文 Heeney 引语

39 个人,无针打进皮肤

试验在英国南安普顿和剑桥的 NIHR 临床研究中心进行,2021 年 12 月开始,2023 年 9 月结束,39 名 18 到 50 岁的健康志愿者,剂量分四组爬坡(0.2 / 0.4 / 0.8 / 1.2 mg),每人两针。

CONSORT 试验流程图
试验入组流程:180 人筛选 → 39 人入组 → 4 组剂量爬坡
📄 论文原文 · Abstract Findings
论文 abstract 原文

两个细节值得一提:这是 DNA 疫苗,不是 mRNA——不需要超低温冷链,常温就能放,特别适合送到没有完善冷链的地方。而且不用针——用的是一种叫 PharmaJet Tropis 的无针注射器,把疫苗直接送进皮肤表层。

PharmaJet Tropis 无针注射器 PharmaJet Tropis 持握示意
PharmaJet Tropis 无针注射器——pEVAC-PS 的递送装置

安全性这一关,过了:四个剂量都没有严重副作用,第二针的不良反应明显比第一针少(grade 2 反应从 14 起降到 3 起)。

📄 论文原文 · Reactogenicity
第二针反应少于第一针 grade 2 不良反应对比

免疫反应"温和",
但关键信号出现了

总体免疫反应比较温和。原因不复杂:试验那两年正好赶上 Omicron 一波接一波,很多志愿者中途感染了新冠,加上每个人之前打的疫苗剂数都不一样——大家的免疫"起跑线"完全不齐,本来就很难看出疫苗到底加了多少新东西。

Omicron 变异株
Omicron(B.1.1.529)及其亚型 BA.1 / BA.2 / BA.5 / XBB 几乎贯穿了整个试验招募期

但即便在这种最不利的背景下,该出现的信号都出现了:

AI 瞄准的位置打中了。抗体识别到了 RBD 上的一个关键保守区域——对应于著名的 S309 表位,是已知的跨 sarbecovirus 广谱中和靶点。AI 的设计意图被免疫系统精准接收。
最高剂量组(1.2 mg)对疫苗抗原产生了统计学显著的抗体增量(p < 0.05)。
中等剂量组(0.8 mg)对 Omicron BA.1 假病毒的中和能力显著上升(p < 0.01)——而 BA.1 这个变异株,在这支疫苗的设计完成之后才出现。
📄 论文原文 · S309 表位
S309 表位识别原文

"…antibodies also recognized a conserved region corresponding to the epitope bound by the broadly neutralizing monoclonal antibody S309, consistent with the vaccine's design to elicit cross-sarbecovirus reactivity."

Saul Faust
Prof. Saul Faust
南安普顿大学,本研究共同首席研究员
这种 AI 设计的方式绝对有潜力,真的令人振奋。当病毒不断变化时,这项技术在设计应对潜在疫情的疫苗方面显然要优秀得多。 —— Prof. Saul Faust,对 BBC News

这不只是新冠的事

剑桥团队没打算停在 sarbecovirus 上。同一套 AI 平台正在攻关:

🦠 通用流感疫苗——目标是让一支疫苗覆盖未来若干年的流感变异,不再每年更新
🐔 H5N1 禽流感疫苗——为目前在鸟类中流行、被全球公卫界列为最高风险的"下一个大流行"候选病毒做准备
🩸 埃博拉等病毒性出血热疫苗——目前刚果民主共和国正在爆发的毒株,还没有可用疫苗

📰 BBC News · 后续研究方向
剑桥团队后续动物实验方向
Andy Pollard
Prof. Andy Pollard
牛津疫苗团队主任(未参与本研究)

没参与这项研究的牛津疫苗团队主任 Andy Pollard 教授对 BBC 表示,这项技术在动物实验中已经产生了"令人着迷的数据":

这些数据非常引人入胜——人们当初并没有预料到能引发这种免疫反应。 —— Prof. Andy Pollard,对 BBC News(评价动物实验数据)
📰 BBC News 原文 · Pollard 评语
Pollard 原文引语

Pollard 同时给出一个更大的判断:AI 会成为疫苗研究的"变局者"——能预测免疫系统对疫苗的反应,大幅加速整个开发流程,"拯救生命"。

英国国家健康与照护研究院(NIHR)科学主任 Marian Knight 教授说得更直接:这"标志着我们在提供广泛且持久病毒保护能力上的重大突破"。

下一阶段试验计划招募约 200 人,进一步评估这种 AI 设计的疫苗在更大样本下能训练出什么样的免疫反应。

📰 BBC News · 下一阶段试验
下一阶段 200 人试验

走在病毒前面

过去 20 年,冠状病毒已经引发了 3 次跨物种传播。蝙蝠身上还藏着大量能感染人的近亲——下一个会跳出来,不是"会不会"的问题,而是"什么时候"。

传统疫苗是事后追:病毒出现 → 分离 → 设计 → 制造 → 分发,最快也要几个月。希尼想做的事情是把这个流程颠倒过来——不等病毒出现,而是从所有可能病毒的共同结构里,提前反推出一支疫苗。

这条路过去 20 年很多团队尝试过,要么停在动物实验,要么在人体试验中失败。pEVAC-PS 是少数把"广谱设计"和"AI 抗原"两件事同时推进到人体首测的项目之一。

它的真正意义不在于这一支疫苗本身,而在于它证明了一件事:

让 AI 来设计疫苗这件事,
不是科幻,是真的可以走进人体的。

剩下的,是时间。