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劍橋團隊運用 AI 開發廣譜冠狀病毒通用疫苗
💡首個由 AI 設計抗原的疫苗進入人體試驗，是生成式生物學領域的重大突破。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
首個由 AI 設計抗原的疫苗進入人體臨床試驗
為什麼重要
這標誌著生成式生物學的一個里程碑，證明了 AI 能夠成功處理複雜的蛋白質摺疊與抗原設計，並應用於醫療領域。
下一步行動
探索 AlphaFold 3 或 ProteinMPNN 等蛋白質設計框架，了解生成式模型如何改變藥物研發流程。
誰應關注：Researchers & Academics
關鍵要點
- •首個由 AI 設計抗原的疫苗進入人體臨床試驗
- •專注於針對多種冠狀病毒的廣譜保護
- •目標涵蓋現有變異株及未來潛在的跨物種病毒爆發
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 16 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •該疫苗被命名為pEVAC-PS，是一種基於DNA質粒的無針疫苗，透過微流體噴射系統給藥，為害怕針頭注射的人提供替代方案。
- •此疫苗利用AI設計的「超級抗原」，結合了全球監測計畫中所有可用的沙貝克冠狀病毒基因序列數據，以識別該病毒家族的共同特徵，包括尚未出現的變異株。
- •DIOSynVax的技術被設計為「載體無關」，意味著其疫苗抗原有效載荷（VAPs）可以部署在多種疫苗遞送平台中，例如DNA、mRNA或病毒載體疫苗。
- •第一階段人體臨床試驗涉及39名（部分資料顯示49名）18至50歲的健康志願者，結果證實疫苗安全，並對SARS-CoV-2、SARS-CoV-1及相關蝙蝠冠狀病毒產生免疫反應。
- •一項更大規模的第二階段試驗已規劃進行，旨在評估疫苗在更廣泛和多樣化人群中誘導免疫反應的能力，並確認其產生強大、廣譜保護性免疫反應的效果。
🛠️ 技術深入
- AI/機器學習演算法： DIOSynVax利用機器學習分析來自各種冠狀病毒的基因序列數據，以識別病毒家族中基本且不變的元素。
- 抗原設計： 透過計算建模，將關鍵免疫靶點中富含表位的區域嫁接到單一「超級抗原」結構中。
- 數據來源： AI分析全球監測計畫中所有可用的沙貝克冠狀病毒基因序列數據。
- 平台技術： 該技術被描述為一種「多步驟疫苗平台技術」，採用「自我改進演算法」，隨著時間和經驗的累積而變得更智能。
- 疫苗抗原有效載荷 (VAPs)： AI設計的VAPs是客製化的合成新型抗原，旨在提供廣泛而深入的保護。
- 遞送方式： pEVAC-PS疫苗以DNA疫苗形式，透過無針微流體噴射系統（PharmaJet Tropis® 皮內無針注射系統）進行給藥。
- 作用機制： VAPs指導免疫系統產生中和抗體和T細胞。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
該技術有望實現主動式大流行預防。
透過在病毒爆發前開發針對未知病原體（如「疾病X」）的疫苗，可以潛在地挽救數百萬生命並避免封鎖。
「超級抗原」方法可應用於其他病毒家族。
這項技術的設計原則可擴展至伊波拉病毒和流感等其他病毒家族，從而減少頻繁重新配製疫苗的需求。
疫苗開發模式將從被動轉為主動。
這種AI驅動的方法代表著疫苗開發從被動追逐病毒變異轉變為一種主動的、「面向未來」的系統。
⏳ 時間線
2017
DIOSynVax作為劍橋大學的衍生公司成立。
2021-12-14
劍橋主導的疫苗（DIOS-CoVax）在南安普敦開始第一階段安全試驗。
2022-03-08
流行病防範創新聯盟（CEPI）宣布向DIOSynVax投資高達4200萬美元，用於開發廣譜Betacoronavirus mRNA疫苗。
2023-09-25
DIOSynVax與Ethris在《自然生物醫學工程》上發表了其廣譜保護性疫苗技術的臨床前概念驗證結果。
2025-12-24
DIOSynVax在後期風險投資交易中籌集了807萬美元。
2026-06-05
AI設計的廣譜沙貝克冠狀病毒疫苗（pEVAC-PS）的第一階段人體臨床試驗結果公布，證實其安全性和廣泛免疫反應。
📎 來源 (16)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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