- 网传“AI治愈狗癌症”的说法 ，过度简化了一项性质上复杂的科学工作�；及┯坠稲osie 的基因测序、mRNA 疫苗的设计与造作 ，以及医治的执行 ，都是由新南威尔士大学的科研人员实现 ，并非人为智能。整个过程中 ，AI 工具仅在钻研规划、文件梳理和数据索求等辅助环节阐扬作用 ，并未直接设计或执行癌症疗法。这类个性化mRNA疫苗的研发仍面对伦理审批、持久安全性验证、临床试验数据不及等多沉挑战。
近日 ，澳大利亚法式员保罗·康宁哈姆（Paul Conyngham）借助AI开发“定造癌症疫苗” ，成功救治晚期患癌爱犬Rosie的故事在社交平台上宽泛传布。OpenAI总裁Greg Brockman、DeepMind CEO Demis Hassabis等科技界人士相继转发 ，并将其称为“AI援手通常人逾越专业壁垒”的里程碑案例。
在AI和医学圈热议的同时 ，一些更为夸大的说法也迅快扩散 ，例如“ChatGPT设计疫苗直接救命”“只靠AI就能突破医学门槛”等。针对这些表述 ，“澎湃明查”对事务经过及AI在其中的真实作用进行了梳理与核查。
5年后 ，Rosie被诊断患有晚期肥大细胞瘤——这是犬类最常见的皮肤癌之一 ，通常难以通过传统伎俩治愈。在经历手术、化疗和免疫医治成效欠安后 ，兽医判断其生计期仅剩6至12个月。面对这一了局 ，保罗决定尝试借助AI寻找新的医治蹊径。
随后 ，保罗联系了澳洲新南威尔士大学的Ramaciotti基因组学中心的掌管人Martin Smith博士 ，以3000澳元（约合15000元人民币）对Rosie的健全DNA和肿瘤DNA进行全基因组测序。
凭据保罗在X平台颁布的帖文：Martin Smith博士进行了DNA/RNA测序 ，将Rosie的生物组织转化为可分析的原始数据 ，Palli Thordarson教授则携带团队实现mRNA疫苗的设计与组装。Palli Thordarson教授自己也在社交平台上证实了这一点 ，并暗示：“RNA技术、基因组学与AI的交汇 ，为医学实际带来了扭转的可能 ，也让医疗越发平正。”
与保罗分歧 ，Martin Smith博士和Palli Thordarson教授并非只是“AI的操作者”。前者作为大学基因组中心掌管人 ，承担关键的测序工作 ，将生物样本转化为基础数据；后者作为RNA钻研所所长 ，则主导疫苗设计、技术实现与科研方向把控 ，他们做着一名科学家的本职工作。
此表 ，保罗还在 X 平台公开了最终的疫苗序列（Vaccine Construct） ，即现实写入 mRNA 的分子设计图。在整个研发过程中 ，ChatGPT与Gemini重要承担整体工作流程规划、故障排查、医治规划设计 ，以及多学科知识进建和伦理文件撰写；而Grok则专一于筛选抗原候选 ，并天生最终的mRNA序列 ，蕴含序列优化和结构设计。相比之下 ，AlphaFold只掌管蛋白质结构预测 ，不参加整个研发流程和临床规划设计。
至此 ，不难看出 ，蕴含ChatGPT在内的多种AI模型更靠近于“科研辅助系统”或“智囊团” ，其重要作用在于协助造订钻研蹊径、梳理大量科学文件与医学知识 ，以及匹配潜在的技术资源与合作对象。这与现实实现基因测序、疫苗设计与尝试验证的科学工作 ，存在性质区别。
AlphaFold表演的则是“结构预测工具”的角色。这款荣获2024年诺贝尔奖认可的AI工具可能对蛋白质三维结构进行较为精准的建模 ，援手钻研者分析Rosie肿瘤中突变蛋白的构象 ，从而筛选可能激活免疫反映的潜在新抗原。
不外 ，这一技术并非绝对靠得住 ，其每次建模了局城市附带“相信度”评分 ，用以衡量预测正确性。在本案例中 ，针对c-KIT蛋白的建模相信度为54.55。新南威尔士大学结构生物学家Kate Michie教授指出 ，这一分数偏低 ，意味着模型存在较大不确定性 ，有关结论仍需通过尝试验证。同时 ，Martin Smith博士也确认 ，AlphaFold并未直接参加mRNA疫苗的设计过程。
在疗效表述上 ，科研人员同样维持审慎态度。Palli Thordarson教授暗示 ，目前尚不能称Rosie “被治愈” ，更正确的说法是医治在肯定水平上耽搁了其生计功夫 ，且部门肿瘤尚未产生反映。
值得一提的是 ，保罗自身并非零基础用户。他是悉尼AI公司Core Intelligence Technologies的结合首创人 ，该公司是澳大利亚国防部定造化AI解决规划服务商。他还担任过澳大利亚数据科学与AI协会（DSAI）董事 ，这是一个在澳洲推动AI技术规范与遍及的沉要行业组织。此表 ，他还占有约17年机械进建、数据分析和深层神经网络研发的经验。
从医学角度看 ，该病例也远非齐全成功。依照肿瘤学尺度 ，通常必要数年的无复发期能力评估是否达到“治愈” ，而Rosie接受医治仅数月。
细胞与基因医治钻研员Patrick Heizer在接受德国科技媒体《The Decoder》采访时也提醒 ，应预防过度乐观。他指出 ，药物研发需验证至少五年以上的持久安全性 ，而这在性命周期较短的尝试室动物身上是无法得出结论的。
据美国科技媒体Decrypt报路 ，2017年 ，美国科技公司IBM的内部文件披露 ，其开发的肿瘤诊疗系统Watson for Oncology现实天生了一些被其自身工程师象征为“不安全且不正确”的医治建议 ，该系统此前一度被宣传为可能提供优于人类肿瘤学家的医治规划。
在投入约6200万美元后 ，美国得州大学安德森癌症中心（MD Anderson Cancer Center）最终烧毁了该项目。IBM也于2022年整体销售了其Watson Health业务。这一案例显示 ，AI在医疗决策中的利用仍存在显著局限 ，远未达到可代替专业判断的水平。
回到Rosie的案例 ，其自身并不属于AI利用失败的情景：没有个别因而受到中伤 ，所依附的基础科学蹊径成熟 ，参加的科研人员也具备公认的专业资质 ，mRNA技术平台亦有临床钻研支持。然而 ，引发争议的关键更多在于这一事务被若何叙述。当AI工具被赋予本应属于科学家和钻研机构的业绩时 ，公家对其真实能力的认知可能被放大甚至扭曲 ，而那些实现测序、疫苗研发及安全把控的钻研人员 ，反而面对被“隐形化”的风险。
据《澳大利亚人报》报路 ，为了可能合法地在Rosie身上试验这一尚无先例的医治规划 ，保罗每天破费约两幼时撰写有关资料 ，最终提交了一份长达100页的伦理审批申请。他坦言 ，这一系列审批流程的复杂水平 ，甚至超过了疫苗研发自身。
此表 ，现有学术综述指出 ，目前尚无由AI主导发现的新药获得美国食品药品监督治理局（FDA）核准上市 ，无数有关候选药物仍处于临床试验阶段。药物从发现到上市需经历严格而漫长的流程 ，蕴含安全性与有效性的系统验证 ，而AI可能加快的 ，仅是其中部门环节。
与此同时 ，Rosie的医治仍在推动中。保罗正尝试借助AI沉新设计新的抗原靶点 ，为其开发“第二代”个性化疫苗 ，以进一步针对尚未解除的肿瘤病灶。
综上所述 ，网传“AI治愈狗癌症”的说法 ，过度简化了一项性质上复杂的科学工作。现实上 ，Rosie 的基因测序、mRNA 疫苗的设计与造作 ，以及医治的执行 ，都是由新南威尔士大学的科研人员实现 ，并非人为智能。整个过程中 ，AI 工具仅在钻研规划、文件梳理和数据索求等辅助环节阐扬作用 ，并未直接设计或执行癌症疗法。
此表 ，这类个性化mRNA疫苗的研发仍面对伦理审批、持久安全性验证、临床试验数据不及等多沉挑战；目前 ，Rosie 已接受第一代疫苗医治 ，部门肿瘤显著缩幼 ，但仍存在未响应的肿瘤残存 ，科学家正打算进一步优化第二代疫苗。
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