2026年6月5日，剑桥大学（University of Cambridge）宣布，其研发的一款由人工智能（AI）完全设计抗原的疫苗在首次人体试验中取得积极结果。该疫苗的活性成分——抗原全部由计算机算法设计，这是全球首次将AI设计的疫苗成分用于人体临床试验。试验入组39名18至50岁的健康志愿者，分别在南安普顿和剑桥的医疗中心进行接种与随访。初步结果显示，疫苗未引发任何严重不良事件，并成功激发了针对Sarbeco冠状病毒的保护性免疫反应。
研究人员将这种抗原称为“超级抗原”，意指其能够诱导针对多种Sarbeco冠状病毒亚属（Sarbecovirus）的广泛免疫应答，涵盖导致COVID-19的SARS-CoV-2、2003年暴发的SARS病毒，以及目前仅存在于蝙蝠体内但可能跨种传播的多种冠状病毒。研究团队表示，基于AI的设计原理使该疫苗同样能够对尚未出现的新型冠状病毒提供保护，这正是“通用疫苗”的核心目标。
试验详情与初步结果
此次I期临床试验于2025年至2026年间在英国两所临床机构开展。所有志愿者在知情后接受疫苗注射，随后进入为期数月的安全性监测和免疫原性评估。研究团队报告，全部志愿者均完成随访，未出现疫苗相关的严重不良事件；局部反应（如注射部位疼痛）和全身反应（如短暂低热）均为轻中度，且很快消退。安全性表现与目前已上市疫苗的早期数据相当。
在免疫反应方面，研究人员通过血清中和试验和细胞免疫检测证实，所有受试者均产生了高滴度的中和抗体。更重要的是，这些抗体能够中和实验室测试的所有Sarbeco病毒毒株，包括SARS-CoV-2（含多种变异株）、SARS病毒以及多种蝙蝠Sarbeco病毒。同时，疫苗还激活了病毒特异性T细胞，其中CD4+和CD8+ T细胞均出现应答，增强了对病毒感染的长期防御能力。研究者认为，这种广谱中和能力是AI设计抗原的最大优势。
传统疫苗往往基于单一病毒株的刺突蛋白等靶点设计，一旦病毒关键区域发生突变，保护效力便会下降。而AI设计的抗原集合了Sarbeco冠状病毒亚属所有已知病毒共有的保守序列，因此能够激发针对整个亚属的免疫应答。研究负责人、剑桥大学兽医系病毒人畜共患病实验室教授Jonathan Heeney表示：“我们已将疫苗开发从反应式转变为未来防护式。即使病毒发生变异，我们的疫苗仍然有效。”
AI抗原设计原理
该疫苗的抗原设计完全依赖于机器学习算法。研究团队首先从全球公共卫生监测系统收集了所有已知Sarbeco冠状病毒的基因序列数据——涵盖从COVID-19大流行至今全球各地上传的数万条完整基因组。这些序列被输入到研究团队自主开发的机器学习模型中。模型通过比对分析序列的保守性，自动定位在进化压力下高度稳定、不易发生变化的基因区域。这些区域往往对应病毒生存和复制所必需的核心蛋白片段，因此是疫苗设计的理想靶点。
在识别出保守区域后，AI模型进一步预测这些区域的三维空间构象，并设计出一个既能激发免疫系统识别、又能诱导广谱中和抗体的重组抗原蛋白。整个过程不需要人工干预，从输入序列到输出候选抗原仅需计算时间，而传统的实验筛选与优化周期则需要数月甚至数年。本次人体试验所用的抗原，正是AI从零开始设计的产物。剑桥大学强调，这是药物开发史上首次由计算机设计的关键组分直接进入人体试验。
“这个平台的优势在于主动性和速度。”Heeney教授在新闻稿中指出，“我们不再被动地等病毒变异后再去修改疫苗，而是预先准备好能覆盖整个病毒家族的武器。这就像狗追尾巴的循环被打破了一样。”
通用疫苗的潜力与挑战
如果该疫苗在后续II、III期试验中同样表现安全有效，这种AI预先设计的思路将重塑大流行病的防控策略。当前多数疫苗均在疫情暴发后才紧急启动研发，往往需要数年才能投入使用；即使采用mRNA等快速平台，从序列发布到可供大规模接种也需数月时间，且难以应对持续出现的免疫逃逸变异株。而基于AI设计、针对整个病毒属的“通用疫苗”可在疫情前储备，一旦新病毒出现即可快速启动临床试验或紧急使用。
不过，此次试验仅是概念验证的第一步。39名志愿者的样本量较小，且年龄范围限制在18至50岁，无法评估对儿童、老年人和免疫低下人群的保护效果。研究团队已规划II期试验，计划招募数百名来自不同年龄层和地区的人群，包括既往感染过或接种过其他疫苗的个体。此外，还将探索最佳接种剂量与接种程序，并持续监测免疫持久性。
研究团队还透露，同样的AI设计平台可以快速移植到其他病毒领域。他们正在筹备针对流感病毒、埃博拉病毒等高变异病原体的类似项目。如果通用疫苗的概念被后续研究验证，人类应对大流行的能力将得到根本性提升。
从产业角度，这项试验首次证明了AI可以从头设计出具有生物学活性的人用疫苗组分。它标志着AI在药物研发中的地位从辅助工具上升为核心创新引擎。近年来，AI辅助药物发现逐渐成为热潮，但大多数成果仍停留在计算预测阶段，实际进入临床的极少。剑桥大学的此次突破，为AI制药领域注入了关键信心。
名词解释与规格科普
超级抗原（Super-antigen）： 本文中指剑桥大学通过AI设计的、包含多个Sarbeco冠状病毒保守表位、能诱导广谱保护性免疫的人工抗原。它区别于传统免疫学概念中具有超强T细胞激活能力的超级抗原，其核心设计目标是“通用”而非“超强”。
Sarbeco冠状病毒（Sarbecovirus）： 乙型冠状病毒（Betacoronavirus）属下的一个亚属，包含导致人类重症呼吸道疾病的病毒，如SARS-CoV-2、SARS-CoV，以及多种存在于蝙蝠中的相关病毒。该亚属病毒因遗传相似性较高，是设计跨病毒通用疫苗的理想靶标。
机器学习抗原设计： 指利用监督或无监督机器学习模型，从大量病毒基因序列中自动学习保守模式，并生成具有预期免疫原性的蛋白质序列的方法。该技术可大幅减少人工筛选工作量，缩短抗原设计周期，是AI在疫苗研发中最直接的应用之一。
参考来源：Engadget、剑桥大学官方新闻
本文参考来源：Engadget
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