一名悉尼科技创业者利用大型语言模型和蛋白质结构预测工具，自行设计出一款针对宠物狗肿瘤的 mRNA（信使核糖核酸） 疫苗。经过注射，狗腿上网球大小的肿瘤在数周内缩小约 75%，被参与研究的科学家称为“首例由 AI 参与设计的犬只个体化癌症疫苗”案例。
从诊断到设计
保罗·康宁汉（Paul Conyngham）是一名来自悉尼的技术创业者，经营着咨询公司 Core Intelligence，在机器学习和数据科学领域有 17 年经验，却没有接受过系统的生物学训练。2019 年，他从收容所领养了一只斯塔福郡斗牛梗与沙皮狗杂交犬，并给她取名“罗茜”（Rosie）。
2024 年，罗茜被诊断出患有肥大细胞瘤。常规治疗手段——包括手术、化疗以及免疫疗法——虽在一定程度上减缓了病情恶化，却始终未能有效缩小肿瘤体积。兽医给出的预期生存时间只有一到六个月。
面对有限的治疗选择，康宁汉决定把自己最熟悉的数字工具用到极致。他将 ChatGPT 当作研究助理，用来梳理和规划整个治疗流程：对肿瘤组织进行 DNA 测序，将其与罗茜的健康组织进行比对，找出推动癌细胞生长的关键突变，并据此设计出针对这些“新抗原”（neoantigen）的个体化疫苗方案。
在此基础上，他又借助谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 预测这些突变蛋白的三维结构，并结合自己编写的机器学习算法，对潜在新抗原进行筛选和优先级排序，最终锁定一组适合做成 mRNA 疫苗的靶标。正如他在接受《澳大利亚人报》采访时所说：“我们取了肿瘤样本，给它做 DNA 测序，把组织转化成数据，用这些数据找出 DNA 出了什么问题，再在此基础上开发相应的治疗方案。ChatGPT 在整个过程中都提供了帮助。”
真实案例，真实结果
这一项目并非在“车库实验室”里单打独斗，而是牵涉多家正式科研机构的协作。新南威尔士大学（UNSW）的 Ramaciotti 基因组中心参与了基因测序与数据分析工作。随后，UNSW RNA 研究所所长帕尔·索尔达松（Páll Thordarson）基于康宁汉提供的候选新抗原数据，在不到两个月时间里配制出一款定制化 mRNA 疫苗。“这是第一次为一条狗设计个性化癌症疫苗。”索尔达松评价说。
昆士兰大学的瑞秋·阿拉维纳（Rachel Allavena）则负责实验性兽医治疗的伦理审批与实际给药操作。2025 年 12 月，她为罗茜注射了第一针疫苗，随后又进行了加强针接种。大约一个月后，罗茜腿上最大的一块肿瘤体积出现了显著变化，肉眼可见明显变小。
参与项目的 UNSW 计算生物学副教授马丁·史密斯（Martin Smith）回忆起第一次随访的情景时毫不掩饰自己的惊讶：“看到影像结果的那一刻，我们的反应就是——‘天哪，它真的起作用了！’”
谨慎态度与未来方向
尽管罗茜的病情改善引发了巨大关注，但参与其中的科学家一再强调：这只是一个个案，尚不能视为临床证据，距离改变标准医疗实践还有很长的路要走。要证明这种 AI 辅助设计的个体化 mRNA 癌症疫苗在更大范围内具有安全性和有效性，仍需要严格设计的对照临床试验。
目前，康宁汉已经开始对罗茜另一处未对首轮疫苗产生明显反应的肿瘤进行再次测序，希望弄清这个肿瘤为何对同一套新抗原靶标不敏感，从而为下一步设计“第二代”疫苗提供线索。
这一案例出现的时间点颇具象征意义。制药巨头 Moderna 和默克（Merck）正在进行大规模三期临床试验，探索针对人类患者的个体化 mRNA 癌症疫苗方案。索尔达松直言，这条以罗茜为起点的路径，真正瞄准的是未来的人类医疗：“从长远看，我们的目标是用这套方法帮助人类患者。罗茜正在给我们的启示是：在 mRNA 技术的支撑下，个体化医疗不但有可能非常有效，而且可以在对时间高度敏感的情况下快速完成设计与实施。”
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