“問兩句 AI” 就能開發抗癌疫苗？真相可不是這樣
近幾天，網上有不少類似的熱帖，情節大致是愛犬患癌行將不治，素人鏟屎官誓不低頭，求助 AI 手搓神藥逆天改命。狗、絕症、AI、逆襲各種爽點要素拉滿，難怪廣爲流傳，除了讓人感嘆現在 AI 無所不能之外，也有人開始認爲新藥開發將變成一件很簡單的事情。
然而事情真的是這樣嗎？網上流傳的這個主人救狗的故事，並非完全虛構，但也不是全部的真相，如果讀者不瞭解事件全貌，既可能對癌症治療抱有不切實際的樂觀，還有被騙子趁虛而入的風險，接下來我們就詳細說說。
狗的主人叫保羅（Paul），是悉尼一位從業 17 年的機器學習領域的科技企業家。他收養了一隻名爲羅茜（Rosie）的狗，他們倆感情十分深厚。2024 年，羅茜被確診爲肥大細胞瘤——這是犬類最常見的皮膚癌，通常無法治癒。在手術、化療及免疫療法均告無效後，醫生給出了殘酷的生存預期：羅茜的生命僅剩 1 到 6 個月。
保羅和羅茜
很多人碰到這種目前醫學也無力迴天的情況時，或許不得不接受現實。但保羅則另闢蹊徑——用 AI 拯救羅茜的生命。好消息是，在一羣人的幫助下，他成功了。
羅茜是怎麼活下來的？
保羅先是花費 3000 澳元（約合不到15000元人民幣），對羅茜的腫瘤進行了 DNA 測序，拿到了 DNA 序列。隨後，他將這些數據輸入 ChatGPT 和 AlphaFold。
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其中，ChatGPT 扮演的是研究助理：協助保羅規劃研究策略，梳理海量醫學知識，告訴他接下來該怎麼做 。
而 AlphaFold 則是結構預測員——這款榮獲 2024 年諾貝爾獎認可的 AI 工具，能夠較爲精準地預測蛋白質的 3D 結構。保羅能借助它來分析羅茜腫瘤中突變蛋白的三維構象，旨在尋找那些能強效激活免疫系統、卻不誤傷正常細胞的新抗原。
爲什麼要這麼做呢？原來，癌症之所以難治，其中一個主要原因是癌細胞極善僞裝，在免疫系統看來和正常細胞幾乎一樣，讓免疫系統難以分辨敵我、無從下手。而如果能夠發現只有癌細胞纔有的新抗原，就無異於爲免疫系統繪製了一張精準的通緝令，可以精準殺傷癌細胞而不傷及無辜。
儘管有很多報道都爲了戲劇性簡化了過程，讓保羅看起來好像孤膽英雄一般拯救了愛犬，但實際上，所謂術業有專攻，製藥的環節還得專業人士的幫助。
拿着 AI 生成的分析報告，保羅找到了新南威爾士大學相關領域的研究人員。起初，研究人員是猶豫的，一個沒有生物醫學背景的程序員，帶着 AI 的報告，說要給狗設計個性化癌症疫苗？這太瘋狂了。
然而，保羅的努力和專業的結果終於說服了他們，這些專家親自操刀，基於 AI 篩選的靶點，設計並生產了爲羅茜定製的 mRNA 疫苗。從構想到疫苗製備完成，僅用了不到兩個月。
保羅在社交媒體上展示疫苗療效
2025 年 12 月，羅茜接受了第一針注射。一個月後，效果驚人——它的主要腫瘤顯著縮小。那隻曾經奄奄一息的狗，又開始活蹦亂跳地追兔子了。
我也能在家手搓癌症疫苗？
這個故事在網絡上迅速引爆，帶給很多人一種錯覺——一個人+AI 就能顛覆製藥業！但事實並非如此。主人的愛，加上AI和生物技術創造奇蹟的做法其實難以簡單複製。
首先，儘管普通人逆襲的劇本最喜聞樂見，但我們必須認識到故事中那些“不普通”的因素。
先是專業背景，保羅本人擁有 17 年的機器學習和數據科學經驗，深知如何使用 AI，以及如何篩選和解讀信息，而他專門編寫了算法大大加速了篩選過程，而這遠不是普通人使用 ChatGPT 問兩句那麼簡單。
然後是合作團隊，保羅對接的是新南威爾士大學的頂尖專業團隊，正是這些專家完成了最關鍵的分子設計與生產環節。而真正意義上的製藥工作，也由專業的科研團隊主導完成，AI 僅在其中提供了精準的方向指引。
最後，該疫苗對羅茜的其中一個腫瘤有效，但對其另一個腫瘤卻無效。這說明即便是個性化方案，也遠非萬能。此外，這僅是單一案例，未經嚴格的臨牀試驗驗證，尚不能證明其對大多數狗都有效。
因此，對普通人來說，這個故事的最大價值並不是教你如何親手製藥，而是讓你看到，目前的 AI 正以前所未有的速度，加速專業治療方案的研發。而且回顧近幾年的 AI 發展速度，我們確實有理由相信，以後可能會有更多的絕症被攻克。
一言蔽之，這個故事的重點不是“ AI 降低了專業門檻”，而是“ AI 放大了專業能力”。
目前 AI 在抗癌領域有哪些靠譜的應用？
其實，AI 在抗癌戰場上確實已取得了實質性進展，正逐步惠及普通人。以下幾個方向，是目前最可靠、最值得關注的：
1.AI 輔助診斷
這是目前應用最廣泛、最成熟的領域。比如肺癌、乳腺癌、皮膚癌等，AI 能通過分析 CT、病理切片等醫學影像，提高識別早期病竈的準確率。它可以作爲助手，幫醫生髮現那些容易被忽略的微小結節或可疑病變。對普通人來說，這意味着體檢報告可能更精準，早期癌症被漏診的概率在降低。
2.AI 加速新藥研發
其實類似前面提到的個性化 mRNA 癌症疫苗，已經在高危黑色素瘤的臨牀試驗中，預計會將患者的復發或死亡風險降低 49%（與PD-1抑制劑聯合使用）。這種疫苗的原理，和給羅茜做的幾乎一樣——先對患者的腫瘤測序，找到特定的突變，然後用 AI 快速設計出能訓練免疫系統攻擊癌細胞的疫苗。AI 在此過程中，把原本需要數年和數千萬美元成本的靶點篩選工作，壓縮到了幾周甚至幾天（但這只是整個新藥研發流程中的一小部分，後文會細說）。
3.AI 整合診療信息
像 ChatGPT 這樣的工具，如果用在專業醫生手裏，可以快速消化全球最新的癌症研究論文、臨牀試驗數據，幫助醫生爲複雜病症的患者制定更前沿、更個性化的綜合治療方案。
AI 能加速藥物研發，但快不了太多
許多人將 AI 想象得過於萬能和便捷，以爲輸入癌症信息就能輸出神藥。這完全是一種誤解。AI 在製藥流程中的作用，可以這樣理解：
1.AI 能影響的環節
靶點發現：從海量基因數據中快速鎖定導致癌症的關鍵靶點。
分子生成與篩選：像搭積木一樣，設計和生成成千上萬種可能的新藥分子，並預測哪些模型最有效、毒性最低。
老藥新用：分析現有藥物的數據，看看有沒有“意外驚喜”，比如某種降糖藥或許對某種癌症也有效。
2.AI 很難影響的環節
實驗室驗證：AI 預測出的結果，必須在真實的細胞、組織上進行生物實驗，證明它真的有效。這個實操環節，目前 AI 暫時還無法完全替代科學家。
動物實驗與臨牀試驗：這是最耗時、也是最燒錢的階段。一個藥對人的副作用有多大？長期安全性如何？在不同人羣身上效果一樣嗎？這些問題，必須通過真實的人體試驗來回答，靠的是志願者參與、醫生觀察、數據統計。AI 算得再快，也絕不可能讓患者一天之內就完成三個月的用藥觀察。
監管審批：FDA（美國食品藥品監督管理局）等機構有嚴格的審覈流程，要求數據真實、過程透明、結果可重複。這套爲人類健康負責的“保險槓”，是任何技術都無法逾越的。
而這些事情，普通人就算藉助 AI 也幾乎不可能獨立完成。爲了便於讓大家瞭解新藥從實驗室到上市的艱難，這裏再舉一個例子。
有一款針對特定基因突變肺癌的靶向藥，它的故事始於 2004 年（這裏你不妨先猜猜它最終上市是哪年）。一開始，科學家發現，有些肺癌患者的腫瘤細胞帶有一種特殊的突變，可以被當作藥物靶點來抑制癌細胞。
帶着這個發現，研究團隊與藥企合作，開始了漫長且充滿挑戰的臨牀前與臨牀試驗階段。萬幸各項研究開展得都很順利，不僅如此，基於優秀的臨牀試驗數據，美國食品藥品監督管理局（FDA）爲這款藥授予了突破性療法認定和優先審評資格，加速其審批流程。
最終，這款藥物在 2025 年 11 月正式獲批上市，用於治療特定類型的肺癌患者。從 2004 年的發現，到 2025 年成爲正式藥物，用了大約 21 年（如果從正式立項研發算起通常也需要十餘年，你猜對了嗎？）。沒辦法，應用在人體的新藥，往往必須慎之又慎，否則就可能帶來災難性的後果。
警惕“AI 治癌”成爲騙子的新幌子
對大多數人來說，新藥離我們有點遙遠，但騙子卻常常在門外晃悠……各種僞科學和騙術，從來都急不可耐地想打着新技術的旗號分一杯羹。
像保羅和羅茜這樣的傳奇故事，很容易被別有用心者利用。恐怕你可能將會看到（甚至已經看到）各種離譜的廣告：“量子 AI 基因療法，一針治癒所有癌症！ ”“居家 AI 治療儀，連接 ChatGPT，遠程清除癌細胞！ ”
那麼如何防止被騙呢？做決定之前，不妨關注下面這些問題：
這合理嗎？如果一個療法聲稱能“治癒所有癌症”、“無痛無副作用”、“完全替代正規治療”，那它 100%是騙局。
判斷依據是什麼？任何所謂“神奇”的療法，都必須有真實可靠的臨牀數據支撐。個案報道和患者自述均不足以作爲科學證據。是否有發表於正規醫學期刊的研究論文？是否在權威臨牀試驗註冊平臺登記備案？
誰在做這件事？如果對方吹噓全靠 AI，卻拿不出任何專業醫療機構、執業醫生或正規實驗室的參與證明，那基本可以斷定是個騙局。要知道本文開頭羅茜的案例，其核心治療環節正是由大學實驗室和分子腫瘤學中心完成的，甚至連它的鏟屎官都是個人工智能領域的工程師。
總之，請務必記住，至少在現階段，AI 只是醫生的強大工具和助手，它永遠無法替代正規醫院的規範診療。對於我們而言，最重要的是相信科學、尊重專業，同時保持理性與警惕。
在筆者看來，保羅與羅茜的故事最動人之處，並非所謂的技術奇蹟，而是一個普通人在死神即將奪走愛犬時的執着和堅守。他雖不瞭解製藥，卻不拋棄不放棄，運用自己掌握的AI技術取得初步進展，最終打動專業科研團隊，締造了一個小小的奇蹟。這個過程中技術以外的部分，或許纔是將來 AI 時代我們最該珍視的。而將這個故事簡化成“快看，AI 救了狗”的爽文，無疑是對爲此付出努力的人和技術本身的不尊重。
策劃製作
作者丨劉子琦 哈爾濱醫科大學附屬第一醫院主任藥師
審覈丨於乃功 北京工業大學教授 中國人工智能學會理事
潘戰和 廈門大學附屬中山醫院腫瘤內科主任醫師 福建省抗癌協會腫瘤科普專業委員會副主任委員
