- 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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