近日，一款个性化癌症疫苗的3期临床试验结果引发广泛关注，它通过肿瘤基因组测序找到“坏突变”，由AI设计mRNA序列，作为疫苗与现有疗法联合使用，显著降低复发转移风险。

　　这是mRNA癌症疫苗首次在大规模临床上获得积极结果。AI的深度嵌入，让癌症治疗实现了“一人一药”的定制。mRNA癌症疫苗能否打开临床应用的大门，开启癌症治疗的新时代？科技日报记者就此采访了多位业内专家。

　　第一问：治疗用的药物为什么叫疫苗？

　　对于大多数人来说，疫苗是“预防针”，预防疾病发生。mRNA疫苗为什么能够治疗疾病呢？

　　“疫苗中的‘疫’字表明免疫系统是它发挥作用的基础。mRNA进入细胞后，开启免疫‘递呈’之旅。”全球健康药物研发中心数据科学部负责人郭晋疆告诉记者，mRNA上的抗原信息会翻译为抗原并递呈给T细胞，让后者能够识别携带类似信息的癌细胞，启动免疫杀伤。通过向免疫系统提供抗原信息，诱导激活自身特异性免疫反应，用来防病或者治病的都叫疫苗。

　　“这次最大的特点在于，每个人使用的疫苗都不同。”郭晋疆解释，过去无论是预防传染病还是治疗癌症，新药开发需要找到“最大公约数”。例如，通过某癌种的大队列研究开展基因组学分析，确定共性突变、异常蛋白或抗原作为公共“靶点”。但不同患者的突变谱和免疫特征千差万别，共用靶点很难奏效。

　　在中科计算技术西部研究院研究员赵宇看来，传统基于“最大公约数”找候选药物，再通过临床试验验证效果的研发模式让患者付出了巨大的“试错”成本。

　　“先借助数字模型解析每一位患者独特的肿瘤免疫系统特征，基于系统认知定向设计疫苗方案，能够把‘试错’前置到数字世界里完成。”赵宇说，这是未来精准治疗的方向，此次临床验证让新模式落地成为可能。

　　第二问：AI起了哪些关键作用？

　　此次疫苗针对1000多名患者的不良变异开出“一人一方”，需要比对大量的基因组、转录组测序数据，AI在其中发挥了重要作用。

　　“第一步是把真正有意义的变异从背景噪声里‘捞出来’，甄别的能力考验AI模型的判断准确性。”赵宇说，但并不是所有的有价值变异都能被利用。mRNA进入患者体内后还要启动免疫“递呈”，起到“通缉”癌症细胞的作用，其打通胞内抗原加工、转运路径的能力都需要AI评估。

　　“从目前披露的信息看，研究团队构建的模型至少包括两部分，即基于疫苗研发、患者诊疗数据形成的模型，以及涵盖蛋白质三维构象、分子相互作用、亲和力预测的生物物理模型。”郭晋疆表示，两部分模型互为补充让个性化的靶点筛选更准确。

　　针对行业聚焦的纳米脂质体（LNP，用于mRNA包裹和递送）专利壁垒问题，AI技术有望带来转机。“传统LNP研发，很大程度依赖于人类已经探索过的材料，目前存在的2万—3万个材料配方只是对有效配方的微改构。”剂泰科技董事长兼CEO赖才达表示，依托现有材料的设计空间较小，无法绕开专利壁垒，但AI的赋能驱动，可以从头生成材料并进行性质预测和配方优化，有望产生千万量级的新配方，帮助mRNA更高效地抵达体内目标位置。

　　赵宇认为，行业应构建肿瘤免疫一体化动态系统模型，将肿瘤细胞、抗原递呈等放在统一框架下仿真推演，提升AI预测的准确性。

　　第三问：临床落地和扩大应用还要迈过哪些坎？

　　当前，一旦获批药物出现更换原料供应、优化工艺等改变时，需备案、重新评估验证，甚至按新药重新审批。可见，“一人一方”的mRNA在这一规则下很难闯过监管“关”。

　　“这次3期临床试验，不仅让我们看到诊疗效果的优秀数据，也看到了监管的创新可能。”赖才达表示，mRNA疫苗对于监管科学来说也是新事物。

　　个性化药物的监管规则建立，需要研发者、生产方以及监管部门等各方共同构建，以实现鼓励创新、安全有效诊疗的双赢。

　　“真正落地临床，还要闯过规模化放大‘关’。”郭晋疆认为，如果百万量级的个性化治疗方案需要设计、评估甚至监管，那么质量控制等环节还需各方持续创新探索。