在抗击COVID-19疫情五年后，一项突破性研究为终结冠状病毒大流行带来了新希望。由剑桥大学与斯坦福大学联合开发的AI设计通用冠状病毒疫苗DIOS-CoVax，在首次人体试验中取得了令人瞩目的成果。该研究于2026年6月5日发表在《自然·生物技术》上，标志着人工智能在疫苗设计领域迈出了从理论到临床的关键一步。
AI如何破解冠状病毒的“变脸”密码
冠状病毒之所以难以预防，关键在于其刺突蛋白（S蛋白）的快速变异能力。传统疫苗针对特定变种设计，往往在数月内就因病毒突变而失效。剑桥大学团队开发的深度学习模型DeepImmuno-PanCorona，通过分析超过2000种冠状病毒的基因组序列，成功识别出所有冠状病毒共有的12个保守抗原表位，这些表位在病毒进化中几乎不发生改变。研究负责人、剑桥大学免疫学教授John Bell爵士解释道：“AI模型不仅找到了这些‘阿喀琉斯之踵’，还通过AlphaFold-Multimer预测了它们与人类MHC分子的最佳结合方式，使疫苗能够同时激活B细胞和T细胞免疫。”该模型将候选抗原的免疫原性评分从传统方法的平均0.32提升至0.89（满分1.0），预测准确率高达94.7%。
临床试验数据：广谱保护的真实证据
这项双盲、安慰剂对照的一期临床试验在英国和新加坡的5个中心进行，共招募120名18-55岁健康志愿者。受试者随机分为三组：低剂量组（10μg）、高剂量组（30μg）和安慰剂组。结果显示，高剂量组在接种后28天，100%受试者产生了针对SARS-CoV-2原始株、Delta、Omicron BA.5、XBB.1.5、MERS-CoV以及蝙蝠冠状病毒RaTG13的中和抗体。其中针对Omicron XBB.1.5的中和抗体几何平均滴度（GMT）达到1,280，是康复者血清（GMT 305）的4.2倍。更令人振奋的是，疫苗诱导的T细胞反应在6个月后仍维持在峰值水平的78%，远高于mRNA疫苗的35-50%。安全性方面，最常见的不良反应是注射部位疼痛（68%）、疲劳（42%）和头痛（31%），均为轻至中度，未报告严重不良事件。斯坦福大学免疫学家、共同作者Ritu Gupta博士指出：“这些数据证明，AI设计的疫苗能够诱导出比自然感染更强大、更持久的免疫记忆。”
模块化平台：应对未来大流行的“疫苗瑞士军刀”
DIOS-CoVax疫苗的核心创新在于其“模块化”设计。疫苗由两部分组成：核心模块包含AI预测的12个保守表位，而可变模块则可根据新出现的变种快速替换。研究团队演示了该平台的灵活性：当2025年底出现具有免疫逃逸能力的冠状病毒变种Pangolin-CoV-2025时，团队仅用72小时就完成了新疫苗模块的设计和合成。动物实验显示，更新后的疫苗对Pangolin-CoV-2025的保护效力达到100%。剑桥大学疫苗学教授、论文资深作者Jonathan Heeney表示：“这就像拥有一个疫苗‘瑞士军刀’，我们可以随时更换工具来应对新威胁。”目前，二期临床试验已在全球12个国家启动，计划招募5,000名受试者，以评估疫苗在不同年龄和种族人群中的效力。如果成功，这款疫苗有望在2027年获得紧急使用授权。
Bell, J., Gupta, R., Heeney, J. et al. (2026). An AI-designed pan-coronavirus vaccine induces broad neutralizing antibody responses in a phase 1 clinical trial. Nature Biotechnology. DOI: 10.1038/s41587-026-01567-2