2026年3月22日，北京的图灵—达尔文实验室副主任赵宇跟我们聊了聊最近挺火的“手搓”疫苗，到底是咋回事。那个澳大利亚人用AlphaFold给自家病狗设计出肿瘤疫苗的事儿大家都知道了。现在让AI来搞科研，真能把制药业给颠覆了？科技日报的张佳星给了个分析。 其实这个过程就是三步：先给狗做癌细胞测序，然后用AlphaFold预测出癌细胞表面那些独特的蛋白质，最后再针对这些蛋白设计个mRNA疫苗，找地方加工一下打进去，肿瘤就变小了。 郭晋疆是全球健康药物研发中心数据科学部的，他说这事看着挺悬，成功全靠运气。因为这是在做个体化尝试，不是标准流程。疫苗开发时间能被压缩这么狠，其实是因为AI帮我们快速串联了测序、预测这些环节，还绕过了最费时间的安全性验证和临床试验。所以这种方式现在没法大规模复制。 赵宇也觉得这里面有偶然性。他说AlphaFold虽然能算出蛋白质的静态结构，但身体里的病可没那么简单，是动态的。就像现在癌症治疗搞药物联用一样，得系统地研究才能看出门道。单纯针对一个靶点让肿瘤缩小，真的有那么简单吗？ 郭晋疆解释说，现在的AI已经把以前靠试错的实验过程变成了大规模计算。以前得花好几年才能筛选出来的东西，现在几个月就能搞定。不过新药研发不光是时间短这么回事。新药创制的核心是要理解疾病机制，光靠AI提升合成速度不行，得找准靶点才行。 赵宇觉得以后真正能实现“手搓”疫苗的关键在于用AI去找到复杂疾病的正确干预网络。只有先把疾病搞懂了，后续的分子设计才更靠谱，临床验证成功率才能提高。 关于AI会不会颠覆整个行业？郭晋疆说它现在在早期环节提升了效率，但还没到颠覆整个行业的程度。摩根士丹利2026年的报告也提到了这个情况：虽然分子设计这些环节AI做得好，但解码复杂疾病系统的能力才是未来核心。 郭晋疆也认同这一点：决定药物成功的还是对复杂生物机制的理解和临床试验。现在这种个性化案例对改变同质化竞争有启示意义。不过赵宇强调推动AI的任务要从“怎么快”转到“该做啥”，这才是药物创新的关键所在。