大家都在聊AI能不能颠覆制药业，说有个澳大利亚的人用机器学习自己设计肿瘤疫苗，还治好了自家病犬，这事儿火了。这新闻不光看新闻，还得看那个老板不是学医的，也不在医院工作，关键是疫苗以前搞那么多年的，现在AI几个月就搞定了，有点吓人。 所谓的“手搓”疫苗大概分三步：先给狗身上的癌细胞做个基因测序，然后把这些数据喂给那个蛋白质设计的AI大模型（AlphaFold），让它帮忙找癌细胞表面那些独特的蛋白质抗原。最后针对这些抗原设计RNA疫苗，再找别人代工生产出来，打给狗狗肿瘤就变小了。 科技日报的记者3月22日去采访了两个专家，一个是全球健康药物研发中心数据科学部的郭晋疆，另一个是中科计算技术西部研究院图灵—达尔文实验室的赵宇。 先问第一点：“手搓”疫苗现在可行吗？郭晋疆说这事得看怎么说，按技术路线确实走得通。但这种模式属于个性化的实验尝试，不是做标准化药的路子。顺顺当当走下来，基因测序、预测抗原、设计RNA和外包生产这些环节都得跟上。他觉得研发时间能压这么短，主要靠AI高效地把这几个环节串起来，更重要的是它跳过了安全性和临床验证这两个最费时间的大坎。 赵宇也觉得这种成功有偶然性。他说那个AlphaFold能算出蛋白的3D静态结构，但身体里的病不是静态的，得动态系统地看才行。现在医院里也常用好几种药一起用治肿瘤，这就是个动态系统性研究的例子。所以光靠打一针针对一个靶点的药就把肿瘤缩小了，这事儿多少有点运气成分。 再问第二点：这能让新药研发更快吗？郭晋疆说AI现在把原来靠试错和经验的活变成了用大数据计算来做筛选和设计。通过快速解析测序数据、预测结构、识别抗原，AI能在短时间里缩小筛选范围并优化RNA序列。以前得在实验室一个一个试错，现在变成了计算上的高通量筛选，时间从几年压到了几个月。 既然这么厉害，为啥精准针对疾病的新药还没出来？赵宇说开发链条太长了。分子筛选只是其中一环，核心是要弄清楚病是怎么来的。如果靶点找错了或者对病理解读错了，光靠AI加快合成速度可能会背道而驰。“未来真正要实现‘手搓’疫苗或者药物，关键是要用AI找到那些能干预疾病的复杂网络。” 他强调先得搞懂疾病的原理，然后才能做分子设计、搞源头创新，画出精准的图谱来提高成功率。“缩短验证周期”才是让新药创制接近“手搓”的关键。 最后问第三点：AI会把整个医药行业颠覆掉吗？郭晋疆说现在还没到那一步。AI确实在靶点发现、动力学预测这些早期环节帮了大忙，但没完全改变行业运行方式。摩根士丹利在2026年的报告里也提到，用AI优化分子设计和性质预测已经是商业化的主力了。 但赵宇补充说报告还说了解码复杂疾病系统才是未来的核心应用。药物成功还是得靠对机制的理解和临床验证，这些还得靠长期实验和高质量的数据。“‘手搓’疫苗这种个性化案例或许能打破现在大家都盯着一个方向竞争的僵局。”不过他还是提醒大家得把重心从“怎么开发得更快”转移到“该开发什么”上来。