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-网传“AI治愈狗癌症”的说法,过度简化了一项本质上复杂的科学工作。患癌小狗Rosie的基因测序、mRNA疫苗的设计与制作,以及治疗的实施,都是由新南威尔士大学的科研人员完成,并非人工智能。整个过程中,AI工具仅在研究规划、文献梳理和数据探索等辅助环节发挥作用,并未直接设计或执行癌症疗法。这类个性化mRNA疫苗的研发仍面临伦理审批、长期安全性验证、临床试验数据不足等多重挑战。
-目前,Rosie已接受第一代疫苗治疗,部分肿瘤明显缩小,但仍存在未响应的肿瘤残余,科学家正计划进一步优化第二代疫苗。

保罗使用3D建模技术绘制的Rosie患癌的影像。
事件背景
近日,澳大利亚程序员保罗·康宁哈姆(Paul Conyngham)借助AI开发“定制癌症疫苗”,成功救治晚期患癌爱犬Rosie的故事在社交平台上广泛传播。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帮助普通人跨越专业壁垒”的里程碑案例。
在AI和医学圈热议的同时,一些更为夸张的说法也迅速扩散,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”对事件经过及AI在其中的真实作用进行了梳理与核查。



网传说法截图。
明查
Rosie是怎么活下来的?
据《澳大利亚人报》报道,2019年,保罗在悉尼一家动物收容所收养了沙皮狗Rosie。
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,通常难以通过传统手段治愈。在经历手术、化疗和免疫治疗效果不佳后,兽医判断其生存期仅剩6至12个月。面对这一结果,保罗决定尝试借助AI寻找新的治疗路径。

《澳大利亚人报》相关报道截图。
在ChatGPT的建议下,保罗首先进行了基因组测序:分别采集健康组织与肿瘤组织样本,并寻找具备测序能力的研究机构和设备。
随后,保罗联系了澳洲新南威尔士大学的Ramaciotti基因组学中心的负责人Martin Smith博士,以3000澳元(约合15000元人民币)对Rosie的健康DNA和肿瘤DNA进行全基因组测序。

新南威尔士大学Ramaciotti基因组学中心负责人 Martin Smith博士在实验室工作。
在获得数据后,保罗借助AlphaFold对Rosie的c-KIT蛋白进行结构建模,并将其与健康对照组进行对比。结果显示,Rosie的c-KIT结构存在异常。
保罗从公开文献中了解到,c-KIT是导致犬类肥大细胞瘤的主要蛋白质之一,因此决定将研究重点锁定在这一靶点上。
借助AI工具对数据进行整理与筛选,保罗最终形成了一份简化的mRNA序列设计蓝图,即所谓“疫苗配方”。

保罗用于创建mRNA治疗方法的部分代码。
随后,在新南威尔士大学RNA研究所所长 Palli Thordarson教授的带领下,研究人员基于这些数据,利用mRNA 技术开发了一款个性化癌症疫苗。
2025年12月,Rosie接受首剂疫苗注射。数周后,其腿部肿瘤缩小约75%。虽然主肿瘤大幅萎缩,Rosie仍有部分肿瘤未对治疗产生明显反应。
AI的扮演的角色
根据保罗在X平台发布的帖文:MartinSmith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,PalliThordarson教授则带领团队完成mRNA疫苗的设计与组装。PalliThordarson教授本人也在社交平台上证实了这一点,并表示:“RNA技术、基因组学与AI的交汇,为医学实践带来了改变的可能,也让医疗更加公平。”


保罗在X平台发布推文截图。

Palli Thordarson教授在X平台发布推文截图。
与保罗不同,MartinSmith博士和PalliThordarson教授并非只是“AI的操作者”。前者作为大学基因组中心负责人,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研究所所长,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。

新南威尔士大学RNA研究所所长Palli Thordarson教授。
此外,保罗还在 X 平台公开了最终的疫苗序列(Vaccine Construct),即实际写入 mRNA 的分子设计图。在整个研发过程中,ChatGPT与Gemini主要承担整体工作流程规划、故障排查、治疗方案设计,以及多学科知识学习和伦理文件撰写;而Grok则专注于筛选抗原候选,并生成最终的mRNA序列,包括序列优化和结构设计。相比之下,AlphaFold只负责蛋白质结构预测,不参与整个研发流程和临床方案设计。
至此,不难看出,包括ChatGPT在内的多种AI模型更接近于“科研辅助系统”或“智囊团”,其主要作用在于协助制定研究路径、梳理大量科学文献与医学知识,以及匹配潜在的技术资源与合作对象。这与实际完成基因测序、疫苗设计与实验验证的科学工作,存在本质区别。
AlphaFold扮演的则是“结构预测工具”的角色。这款荣获2024年诺贝尔奖认可的AI工具能够对蛋白质三维结构进行较为精准的建模,帮助研究者分析Rosie肿瘤中突变蛋白的构象,从而筛选可能激活免疫反应的潜在新抗原。
不过,这一技术并非绝对可靠,其每次建模结果都会附带“置信度”评分,用以衡量预测准确性。在本案例中,针对c-KIT蛋白的建模置信度为54.55。新南威尔士大学结构生物学家KateMichie教授指出,这一分数偏低,意味着模型存在较大不确定性,相关结论仍需通过实验验证。同时,MartinSmith博士也确认,AlphaFold并未直接参与mRNA疫苗的设计过程。
在疗效表述上,科研人员同样保持谨慎态度。Palli Thordarson教授表示,目前尚不能称Rosie “被治愈” ,更准确的说法是治疗在一定程度上延长了其生存时间,且部分肿瘤尚未产生反应。
值得一提的是,保罗本身并非零基础用户。他是悉尼AI公司CoreIntelligenceTechnologies的联合创始人,该公司是澳大利亚国防部定制化AI解决方案服务商。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技术规范与普及的重要行业组织。此外,他还拥有约17年机器学习、数据分析和深层神经网络研发的经验。

2023年,保罗正在参加一场GPT创客挑战赛。
从医学角度看,该病例也远非完全成功。按照肿瘤学标准,通常需要数年的无复发期才能评估是否达到“治愈”,而Rosie接受治疗仅数月。
细胞与基因治疗研究员Patrick Heizer在接受德国科技媒体《The Decoder》采访时也提醒,应避免过度乐观。他指出,药物研发需验证至少五年以上的长期安全性,而这在生命周期较短的实验室动物身上是无法得出结论的。
AI并不完美
AI在癌症治疗中的应用,并非始终成功。
据美国科技媒体Decrypt报道,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WatsonforOncology实际生成了一些被其自身工程师标记为“不安全且不正确”的治疗建议,该系统此前一度被宣传为能够提供优于人类肿瘤学家的治疗方案。
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)最终放弃了该项目。IBM也于2022年整体出售了其Watson Health业务。这一案例显示,AI在医疗决策中的应用仍存在明显局限,远未达到可替代专业判断的程度。
回到Rosie的案例,其本身并不属于AI应用失败的情形:没有个体因此受到伤害,所依托的基础科学路径成熟,参与的科研人员也具备公认的专业资质,mRNA技术平台亦有临床研究支撑。然而,引发争议的关键更多在于这一事件被如何叙述。当AI工具被赋予本应属于科学家和研究机构的功劳时,公众对其真实能力的认知可能被放大甚至扭曲,而那些完成测序、疫苗研发及安全把控的研究人员,反而面临被“隐形化”的风险。
伦理问题
据《澳大利亚人报》报道,为了能够合法地在Rosie身上试验这一尚无先例的治疗方案,保罗每天花费约两小时撰写相关材料,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程度,甚至超过了疫苗研发本身。
此外,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管理局(FDA)批准上市,多数相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,包括安全性与有效性的系统验证,而AI能够加速的,仅是其中部分环节。

题为《制药行业的未来:人工智能在药物发现和研发中的应用》的综述论文截图。
与此同时,Rosie的治疗仍在推进中。保罗正尝试借助AI重新设计新的抗原靶点,为其开发“第二代”个性化疫苗,以进一步针对尚未消除的肿瘤病灶。
《澳大利亚人报》还称,预计在3月底,Rosie将接受新一轮检查,并可能进行第三次加强注射。
综上所述,网传“AI治愈狗癌症”的说法,过度简化了一项本质上复杂的科学工作。实际上,Rosie的基因测序、mRNA疫苗的设计与制作,以及治疗的实施,都是由新南威尔士大学的科研人员完成,并非人工智能。整个过程中,AI工具仅在研究规划、文献梳理和数据探索等辅助环节发挥作用,并未直接设计或执行癌症疗法。
此外,这类个性化mRNA疫苗的研发仍面临伦理审批、长期安全性验证、临床试验数据不足等多重挑战;目前,Rosie已接受第一代疫苗治疗,部分肿瘤明显缩小,但仍存在未响应的肿瘤残余,科学家正计划进一步优化第二代疫苗。
近日,美国加利福尼亚州总检察长罗伯・邦塔和特拉华州总检察长凯西・詹宁斯会见了OpenAI,并向公司发出公开信,表达了对ChatGPT安全性的担忧,特别是针对儿童和青少年的使用风险
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