“手搓”疫苗救回患癌小狗讓全網狂歡：AI到底立了多大功？

近日，一位澳大利亞企業家在大語言模型（LLM）和機器學習（machine learning）等人工智能應用程序的幫助下爲自己生病的愛犬手搓疫苗。

這位企業家名叫保羅·康寧漢姆（Paul Conyngham），是一家人工智能諮詢公司的創始人。他的專業是機器學習，從沒接受過正規的生物學訓練。當他的愛犬Rosie於2023年被發現得了肥大細胞瘤（MCT）時，他的第一反應和大多數人一樣，那就是動手術加化療。不過當醫生建議切掉Rosie患病的一條腿時，康寧漢姆沒有答應。

圖源：Paul Conyngham社交媒體

之後，他又以價格太貴爲理由拒絕繼續化療，而是轉向ChatGPT求助，看看有沒有什麼更好的治療方案。ChatGPT給他的第一個建議是基因測序，於是他把Rosie的一部分腫瘤組織送到新南威爾士大學（UNSW），花了3000澳元請該校的DNA測序中心完成了對癌細胞和正常細胞的基因測序。

至此一切正常，ChatGPT給出的建議似乎也沒有問題，和大部分人類科學家的意見一致。考慮到康寧漢姆沒有生物學背景，諮詢一下AI實屬人之常情。不過，這一步的關鍵就是DNA測序，這可是任何AI程序都無法做到的，必須請人類科學家幫忙。另外，雖然DNA測序的成本已經大幅下降，但對於普通人來說仍然是一筆不小的投資，而且這筆錢是無論如何也省不掉的。

拿到DNA序列後，康寧漢姆把數據輸給Gemini、Grok和ChatGPT，運用這3家主流AI程序找到了致癌基因c-KIT。這一步看似神奇，但通過對比DNA序列找出致癌基因這件事已經被科學家們搞得非常清楚了，對於專業遺傳學家來說根本不是問題。再加上c-KIT本來就是導致肥大細胞瘤最常見的基因突變，所以AI程序在這件事上並沒有顯示出任何獨特的威力。

在康寧漢姆看來，c-KIT基因突變意味着c-KIT基因編碼的蛋白質出了問題，所以一個很自然的想法就是找出一種化學藥物讓這個變異蛋白質失去活性。於是康寧漢姆想到了去年剛獲諾獎的AlphaFold，打算利用這個應用程序計算出c-KIT蛋白的三維結構，再用AI程序找出具有針對性的配體（ligand），把這個變異蛋白消滅掉。

《剝繭》劇照

但是，那幾個常見AI應用程序都沒有告訴康寧漢姆這個思路其實是不靠譜的，因爲用AlphaFold來計算蛋白質三維結構是一項很新的技術，其結果往往需要由科學家人工覈實才能確信。根據蛋白質三維結構設計配體同樣是一件非常複雜的任務，目前科學界尚未發展出一套通用的算法，所以也需經過科學實驗的驗證。於是，當康寧漢姆利用AI算出了c-KIT的三維結構之後，卻發現找出具有針對性的配體很可能需要好幾年的時間，Rosie是等不及的。

這個例子很好地說明了現有AI程序的弱點，那就是它們只能在人類科學家所獲成果的基礎上進行優化整合，對於科學家們尚無定論的領域，AI就無能爲力了。我相信AI應該是知道自己的這個弱點的，但是，要麼AI隱瞞了自己的弱點，要麼康寧漢姆沒有設計出合適的提示詞，反正最終的結果就是他試了一圈之後才發現這事不靠譜，白白浪費了不少時間。

還有一個小插曲很有意思，那就是康寧漢姆從一個數據庫裏找到了一個現成的配體，興許管用。但這個配體是另外一家公司找到的，已經申請了專利。經過一番磋商之後，對方最終還是拒絕把該專利產品免費交給康寧漢姆使用。不過我們也不能怪那家公司冷血，人家辛辛苦苦找到的配體，憑什麼免費給你使用呢？

好在康寧漢姆仍然沒有放棄，又和ChatGPT討論了一晚上，後者給出了另一個建議：mRNA疫苗。其實這個思路是AI程序最先應該想到的，因爲mRNA疫苗在經過新冠疫情的洗禮之後已經變成了一個遠比配體或者抗體更適合私人訂製的治療路線，原因就在於核酸要比蛋白質更容易操作，也更容易獲得精準的結果。

也許是因爲前面的經歷，這一次康寧漢姆學乖了，主動諮詢了一位人類科學家，對方也認同mRNA疫苗很可能是更合理的策略。於是康寧漢姆再次把Rosie的癌組織送到一家實驗室，對癌細胞的mRNA進行了測序，找出了7段潛在的疫苗靶點。之後，康寧漢姆把數據輸入Gemini 2 Pro，讓它幫忙構建出了一個mRNA疫苗結構圖，再用Grok 3對這個疫苗結構圖進行了優化，這才確定了最終的mRNA疫苗設計圖紙。

圖 | 保羅使用AI尋找療法的過程（來源：Paul Conyngham）

對於一個沒有受過專業訓練的人來說，獨立完成以上這幾個步驟確實很了不起。要知道，當初新冠病毒基因序列被測出來後，美國國家過敏與傳染病研究所（NIAID）的疫苗專家巴尼·格拉姆（Barney Graham）博士花了3天時間才計算出了疫苗的最佳靶點。不過，隨着莫德納（Moderna）和阿斯利康（AstraZeneca）等醫藥公司在新冠疫苗上的成功，mRNA疫苗領域取得了長足的進步，今天的科學家已經可以在很短的時間內找出疫苗的最佳靶點了，其速度只會比AI更快，準確性也會比AI更高。

圖源：Paul Conyngham社交媒體

AI程序雖然可以設計出疫苗圖紙，但疫苗的生產還得靠人來做。於是康寧漢姆把圖紙交給了新南威爾士大學的科學家，對方花了6個星期的時間生產出了針對Rosie的治療性mRNA疫苗。這個疫苗的作用就是指導Rosie的體細胞合成出癌細胞特有的表面抗原，希望Rosie的免疫系統能夠識別出這些抗原，從而對癌細胞發起攻擊。

與此同時，康寧漢姆還利用AI程序幫助他起草了冗長的倫理申請。AI在這方面確實展現了獨特的優勢，因爲處理語言本來就是AI最擅長的事情，畢竟現有的AI程序都是基於大語言模型而被訓練出來的。

2025年底，Rosie在新南威爾士大學接受了mRNA疫苗注射。據康寧漢姆說，藥效非常顯著，注射不到一個月Rosie的腿部腫瘤體積就縮小了75%。注射前Rosie步履蹣跚，不到一個月就恢復到可以跳過柵欄追兔子了。

但後來曝光的信息顯示，Rosie接受的那針疫苗除了針對7段疫苗靶點的mRNA序列之外，還包括一種專門針對c-KIT基因突變的酪氨酸激酶抑制劑（tyrosine kinase inhibitor），以及一種免疫檢查點抑制劑PD-1。後者的作用就是激活被癌細胞抑制的免疫系統，重新對癌細胞發動攻擊。發明出PD-1抑制劑的美國免疫學家詹姆斯·阿里森（James Allison）教授早就於2018年獲得了諾貝爾醫學或生理學獎，他發明的免疫療法是相對廣譜的，也就是說任何一位滿足一定要求的病人都可以使用這種藥，藥效已經被無數案例證明過了。

換句話說，Rosie接受的那針mRNA疫苗包括了3種不同的藥物成分，其中任何一種都有可能產生類似的治療效果，醫生們沒辦法知道到底是哪種成分最終起到了關鍵作用。

對於康寧漢姆來說，他最應該做的其實就是從一開始就嘗試酪氨酸激酶抑制劑或者PD-1，這兩種藥物都是已經商品化的抗癌藥，隨時可用。如果他當初沒有過於相信自己的研究能力或者AI程序，而是聽從醫生的建議立刻注射PD-1抑制劑或者酪氨酸激酶抑制劑的話，也許Rosie本可以不用多受兩年的罪。