Cambridge successfully tests first AI-designed vaccine antigen

•劍橋大學與其分拆公司 DIOSynVax 合作開發了這款疫苗，其設計目標是作為一種「超級抗原」，能針對整個病毒家族提供廣泛保護，包括尚未出現的變異株和可能從動物傳播給人類的相關病毒，而非僅限於單一病毒株。
•這款疫苗在39名健康志願者中進行了第一階段人體臨床試驗，結果證實其安全性，並能引發針對SARS-CoV-2、SARS及相關蝙蝠冠狀病毒的免疫反應。
•疫苗採用無針微流體噴射系統給藥，將DNA疫苗材料直接送入皮膚細胞。
•該團隊正將此AI設計方法擴展至開發通用季節性流感疫苗和伊波拉病毒疫苗，旨在應對未來的疫情威脅。

📊 競品分析▸ Show

公司/機構	AI應用焦點	疫苗/抗原類型	開發階段/成果
劍橋大學 / DIOSynVax	AI設計「超級抗原」，針對整個病毒家族提供廣泛保護	DNA質體基礎的無針疫苗	第一階段人體臨床試驗成功，證實安全性和免疫反應
iosBio	AI輔助抗原設計，用於「電腦模擬」篩選和優化，增強免疫原性、穩定性和可製造性	OraPro-EBV疫苗的專利抗原	已開發專利抗原
貝勒醫學院 / Amity University	AI平台用於疫苗靶點發現，識別多表位疫苗候選物	針對COVID-19、查加斯病等40種病原體	平台成功測試，識別出多表位疫苗候選物
CEPI支持的科學家	AI技術設計H5N1免疫原，旨在快速開發針對未來病毒株的抗原	H5N1禽流感免疫原	旨在數天或數小時內設計抗原
俄勒岡州立大學 (LinearDesign AI工具)	AI優化mRNA序列，提高疫苗效力和穩定性	mRNA疫苗	COVID-19疫苗模型在小鼠中顯示效力，其中一項設計獲得寮國緊急使用授權

劍橋大學研究人員利用AI分析了全球監測計畫中所有可用的冠狀病毒基因序列數據。
AI設計出一個「超級抗原」，其包含冠狀病毒整個家族的共同抗原特徵，旨在提供廣泛保護，甚至針對尚未出現的變異株。
該疫苗為DNA質體基礎的無針疫苗，透過微流體噴射系統直接將疫苗材料遞送至皮膚細胞。
廣泛而言，AI在疫苗開發中應用包括機器學習演算法識別抗原靶點、預測蛋白質結構、模擬免疫反應、識別B細胞和T細胞表位，以及利用深度學習模型（如AlphaFold）進行從頭設計抗原。
具體AI模型可能包括用於多表位疫苗配方的生成對抗網路（GANs）和用於抗原/表位預測的基於Transformer的深度學習。

AI將大幅加速疫苗開發週期，從數年縮短至數月。

AI能夠快速分析大量基因組數據、預測蛋白質結構和免疫反應，並優化臨床試驗設計，顯著提高效率。

AI將促成「通用型」或「廣譜型」疫苗的開發，能對抗整個病毒家族及其未來變異。

透過AI設計「超級抗原」以識別病毒家族的共同特徵，可減少頻繁更新疫苗的需求，並增強對新興病原體的防禦能力。

AI將推動個人化疫苗的發展。

AI能夠分析個體基因和免疫差異，設計更具針對性的免疫策略，從而提高特定人群的疫苗有效性。

2017

DIOSynVax 成立，作為劍橋大學的分拆公司，專注於疫苗開發。

2021-07

NVIDIA 推出 Cambridge-1 超級電腦，旨在支援英國的AI藥物開發和醫療科學研究，包括與藥廠合作研發疫苗。

2026-06

劍橋大學與 DIOSynVax 合作開發的首款完全由AI設計的疫苗抗原，成功完成第一階段人體臨床試驗，證實其安全性和免疫反應。

劍橋大學成功測試首款由 AI 設計的疫苗抗原