2026 年 6 月，剑桥大学团队在《Journal of Infection》上发表了一项注定被写进疫苗史的研究：一种全部由 AI 设计的通用冠状病毒疫苗——pEVAC-PS——在 39 名健康志愿者中完成了首次人体临床试验。安全，耐受良好，未出现严重不良反应。更重要的是，它同时对 SARS-CoV-2、SARS 病毒以及尚未感染人类的蝙蝠冠状病毒产生了免疫应答。
这是人类历史上第一次将 AI 完全设计的抗原注射到人体中。此前 AI 在疫苗开发中承担的是辅助角色——预测结构、筛选靶点、优化序列——但这一次，AI 从头创造了疫苗的核心活性成分。那个被称为「超级抗原」的合成蛋白，没有天然模板，不来自任何一株已知病毒，而是机器学习在全球沙贝冠状病毒（sarbecoviruses）基因数据中「读」出来的共识。
从「追着尾巴跑」到「提前布防」
传统疫苗的逻辑是反应式的：某株病毒在人群中流行，科学家分离出它的抗原，做成疫苗，推入市场。但病毒在变异，疫苗就得更新——流感疫苗每年更新，COVID-19 疫苗也经历了多轮迭代。剑桥大学兽医学系病毒人畜共患病实验室的 Jonathan Heeney 教授打了个比方：这就像「狗追着自己的尾巴跑」。
Heeney 团队的思路截然不同。他们不问「当前流行哪一株」，而是问「这个病毒家族有什么共同特征」。研究者收集了全球监测计划中所有沙贝冠状病毒的基因序列数据，用机器学习识别出跨病毒株的保守特征，然后设计了一个包含这些共享特征的合成抗原。这个「超级抗原」理论上可以覆盖整个沙贝冠状病毒家族——包括已知的 SARS-CoV-2、SARS-CoV-1，以及仍在蝙蝠种群中传播、尚未跨越物种屏障的未知病毒。
「我们从根本上改变了疫苗研发的性质，从被动反应变成了面向未来，」Heeney 在剑桥大学的新闻稿中说。「我们的疫苗会在病毒变异成新毒株后继续提供保护。」
Phase 1 数据：安全过关，免疫应答「适度」
试验在 NIHR（英国国家健康与护理研究所）位于南安普顿和剑桥的临床研究设施中进行，由南安普顿大学医院 NHS 基金会信托（UHSFT）赞助。39 名 18 至 50 岁的健康志愿者参与了这项开放标签的剂量递增研究，所有受试者此前均已接种过 COVID-19 疫苗。
疫苗通过 PharmaJet Tropis 无针微流控喷射系统进行皮内给药——不使用针头，而是用高压流体将 DNA 质粒疫苗穿过皮肤推送至体内。这种无针递送方式不仅对恐针人群友好，在医疗资源有限、针头储存和处理困难的地区也具备物流优势。
安全性方面，pEVAC-PS 在四个剂量组（0.2 mg、0.4 mg、0.8 mg、1.2 mg）中均表现出良好的耐受性，未出现严重不良事件。大多数报告的反应为轻度至中度，主要为注射部位酸痛或流感样症状，第二次接种后反应比第一次更少。一例低剂量组受试者出现七项中重度反应，后经确认与疫苗接种窗口期内发生的 COVID-19 感染有关，与疫苗本身无关。
免疫原性方面，结果则更加复杂。研究作者在论文中坦承，免疫应答是「适度且可变的」（modest but variable）。抗体水平整体不高，且未随剂量增长呈现清晰的量效关系。pEVAC-PS 未展现出「广泛或强劲的中和活性」，但确实产生了针对多种沙贝冠状病毒抗原的交叉反应性结合抗体——包括对 Omicron BA.1 和 Delta 变体的部分中和活性提升。
论文的详细分析显示，一部分受试者的抗体反应靶向了病毒的关键功能区，包括一个被广谱中和单克隆抗体 S309 识别的区域。这意味着疫苗确实在引导免疫系统「瞄准正确的方向」——即便当前的「火力」还不够强。
试验还有一个不可忽视的混杂因素：招募期横跨 2021 年 12 月至 2023 年 9 月，恰好与 Omicron 主要流行波重叠。不同剂量组的受试者入组时间不同，基线抗体水平差异显著，这使得评估疫苗本身的免疫增强效果变得困难。此外，试验未设立标准疫苗对照组，免疫检测方法为内部开发而非外部标准化，样本量也较小。
为什么这件事意义重大
抛开「适度」的免疫应答不论，pEVAC-PS 的 Phase 1 试验完成了一个更根本的概念验证：AI 可以从零开始，创造一个在人体中安全有效的生物活性分子。
这不是一个渐进式的改进。在疫苗研发史上，AI 的角色此前一直停留在「辅助分析」层面——帮助预测蛋白结构、优化 mRNA 序列、筛选候选抗原。但 pEVAC-PS 的抗原并非来自任何天然病毒，而是纯粹由机器学习算法在计算空间中「设计」出来的。它被注射到人体中，被免疫系统识别，产生了针对多种真实病毒的交叉反应——这一切都证明，AI 创造的核心抗原是一种可行的疫苗设计范式。
「这个 AI 设计的『超级抗原』试验的卓越成功，标志着我们在提供广泛、持久的病毒保护能力方面迈出了关键一步，」NIHR 基础设施科学主任 Marian Knight 教授评价道。
通用疫苗的想象空间
如果这一技术路线被验证可推广，其影响将远超冠状病毒。
DIOSynVax（Digitally Immune Optimised Synthetic Vaccines，数字免疫优化合成疫苗）是剑桥大学 2017 年孵化的衍生公司，其管线中还包括针对季节性流感、大流行流感、出血热病毒以及冠状病毒的候选疫苗。Heeney 团队认为，同样的「超级抗原」策略可以应用于埃博拉病毒家族和流感病毒家族。
想象一下这个场景：在一种新病毒从动物跳跃到人类之前，针对其所属病毒家族的通用疫苗就已经完成储备。大流行不再是「等待发生」，而是「提前布防」。正如试验首席研究员、南安普顿大学的 Saul Faust 教授所说：「如果我们能在病毒爆发开始之前开发和临床推进这类新型疫苗，数百万人的生命可以得到挽救，封锁可以避免，经济可以保全。」
这句话放在 2026 年的语境下，分量不言自明。
漫长的路还在前面
Phase 1 试验的核心目标是安全性，而非有效性。pEVAC-PS 在这方面交出了令人满意的答卷，但「适度」的免疫应答意味着后续还有大量工作。
更大规模的 Phase 2 试验已在计划中，目标是在更广泛、更多样化的人群中评估免疫应答，并确认疫苗能否产生足够强劲的广谱保护。免疫应答强度需要提升——这可能涉及优化剂量、更换递送平台（超级抗原兼容多种疫苗递送系统），或调整抗原设计本身。
论文作者们坦率地列出了研究的诸多局限：小样本量、窄入组标准、缺乏对照组、免疫检测方法的内部标准化问题、以及大流行期间受试者暴露史差异带来的混杂。这些都是 Phase 1 研究的典型特征，而非致命缺陷。
但一个事实已经确立：AI 设计的抗原可以在人体中安全使用，并引发预期的免疫应答。这扇门一旦打开，就不会再关上。
参考：Munro, A.P.S. et al. "A phase I, needle free, dose escalation clinical trial of pEVAC-PS, a candidate pan-Sarbecovirus Vaccine." Journal of Infection, Volume 92, 2026, Article 106759. DOI: 10.1016/j.jinf.2026.106759
