疫苗屢陷羅生門，AI能為疫苗做點什么？

原標題：疫苗屢陷羅生門，AI能為疫苗做點什么？

文 | 楊蘇穎

來源 | 智能相對論（ID：aixdlun）

疫苗到底是一筆好生意，還是關乎生命的良心事業(yè)？

日前，長生生物疫苗案引發(fā)新一輪的拷問，兩位微博大V謝娜、章子怡以寶媽的身份在微博發(fā)問，事件開始進入二次發(fā)酵，“怎么能出現(xiàn)問題疫苗？怎么能這樣？”

幾年前的山東“毒疫苗”陰影還沒完全過去，幾年后的今天有關疫苗造假的事情又重新上演。到底如何才能為疫苗產業(yè)真正做點實事？

從癌癥疫苗之殤到個體化癌癥疫苗

2006年6月，美國食品及藥品管理局（FDA）的顧問委員會全票通過允許默沙東公司宮頸癌疫苗上市的建議，標志人類抗癌戰(zhàn)爭進入一個全新階段。

打開百度搜索“癌癥疫苗”四字，我們所看到的新聞基本上都在標榜癌癥疫苗的神奇功效，“癌癥疫苗獲重大成功”、“100%破壞癌變細胞”，“治愈率高達97%”之類的標題比比皆是。然而事實卻并非如此，傳統(tǒng)意義上的“癌癥疫苗”從早期概念到目前的臨床實驗已經經過了半個多世紀的努力。但和其他免疫治療方法相比，癌癥疫苗的臨床實驗結果仍然并不理想。

科研人員面臨的一大瓶頸是許多癌細胞的突變具有“患者特異性”，這也就是說，在A患者身上出現(xiàn)的突變，可能根本不會在B患者身上重現(xiàn)。因此，僅僅針對癌細胞的“共通性突變”研發(fā)出來的疫苗，實際效果往往不如人意。精準醫(yī)療的概念討論了已經不是一天兩天，而免疫治療又是人類預防疾病最重要的手段之一，設想如果能把二者結合起來開發(fā)出一項個體化癌癥疫苗豈不是能大大提高癌癥疫苗的效果？

目前，在實驗室里以下一代測序（NGS）技術作為基礎，科學家們已經能夠了解小白鼠的特異性突變，而且這些突變所產生的新表位（抗原和抗體結合的部位）基本上都能被CD4和輔助性T細胞（免疫細胞的一種）所識別。實驗結果表明，在小鼠模型當中，針對這些新表位所開發(fā)出來的疫苗被證明能夠有效控制小鼠的晚期腫瘤。

圖片來源：K.SUTLIFE/SCIENCE

AI進入，個體化癌癥疫苗還需要跨過什么？

在小鼠身上的成功試驗，引發(fā)了一大波生物公司對癌癥疫苗的興趣。但是從實驗室走向臨床的這一過程，卻相當漫長。那么，從小鼠到人類，疫苗的轉化到底需要跨過的是什么？

1、人類癌癥腫瘤細胞的突變過于復雜

如何尋找癌癥細胞的突變部分？有人提出先用基因測序的方法來全面測定癌細胞的基

因譜，然后再將癌細胞的基因譜與正常細胞的基因譜做比對，從而鑒別出突變部分。雖然這一方式聽上去可行，但是實際操作起來卻不是那么回事兒。這主要是因為一來癌癥腫瘤本身就是一種基因病，腫瘤細胞的基因會不停的發(fā)生突變，因此，不同時期所測的基因組各不相同，所以難以統(tǒng)計得到一個準確的細胞突變數(shù)；二來就算能夠準確地找到突變，我們也無法知道在成百上千的突變之中到底哪些能夠激活免疫細胞分泌抗體，進而抑制癌細胞生長。

癌癥腫瘤細胞的突變之復雜已經完全到達了人力解決不了的程度。因此，如果我們想知道到底哪種突變能夠為制造疫苗所用，也許機器算法能夠派上用場。目前AI預測死亡、AI預測乳腺癌等預測算法不斷出現(xiàn)，而且精準度一直在朝著越來越高的方向發(fā)展，能否把預測算法運用到癌癥疫苗的開發(fā)當中來成為了解決問題的關鍵。美國的派克腫瘤免疫治療研究所和紐約市癌癥研究所引入機器算法，并籌劃了一場計算機程序的對抗賽，目的就是為了探究在腫瘤患者的數(shù)百個癌變信號中，哪些在未來是有可能發(fā)展成為引發(fā)免疫系統(tǒng)攻擊腫瘤細胞的關鍵因子的。

但是目前據(jù)有關專家估計，這套預測算法的準確性不會超過40%。行業(yè)內對于算法預測的規(guī)則現(xiàn)在知道的也還不夠多，而且鑒于機器學習的“黑匣子”問題，沒人有資格保證最后研發(fā)出來的預測算法能放諸四海而皆準。

2、生產設計的癌癥疫苗難以輕易落地

首先，按照德勤的數(shù)據(jù)，2017年成功上市一個新藥的成本已經增加到20億美元。但通常留給藥企的盈利期只有6-10年，在盈利期當中，藥企必須賺夠足夠的利潤，否則后續(xù)的研發(fā)就會難以為繼。所以很自然，當個體化癌癥疫苗成為現(xiàn)實，大眾必然要為它高昂的價格買單。2008年，惠氏公司的7價肺炎球菌結合疫苗在中國上市，四針全部接種完畢需要3400元，價格在當時來說很貴，但為了小孩的健康，許多家長仍然愿意為其買單。而批量生產和定制生產其中的區(qū)別我想大家也都明白。過去我們所使用的疫苗都屬于批量生產，每個人拿到的疫苗都一模一樣。但若今后個體化癌癥疫苗到來，每一個人所享受的便是定制化的疫苗服務，每一支疫苗都各不相同，而這導致的價格上的差別可想而知。

另外，則是制造周期的問題。醫(yī)療機構要實現(xiàn)個體化癌癥疫苗服務就必須要針對接種者逐個進行精準的疫苗生產。所以，患者從發(fā)現(xiàn)細胞突變到使用上疫苗必然要經歷一段漫長的等待時間。從目前臨床試驗所獲得的數(shù)據(jù)來看，無論是哪種疫苗類型（包括多肽、RNA、DNA質粒等等），從發(fā)現(xiàn)突變到疫苗開發(fā)再到疫苗臨床施用，這一過程需要3～4個月的時間。研究人員稱期望將來把這一時間縮短為1個月。但是與來到醫(yī)院掛上號就能立馬打疫苗相比這一時間還是有點頗為漫長了。

3、個體化癌癥疫苗納入醫(yī)保短期沒可能

醫(yī)保的全稱叫做基本醫(yī)療保險，但大家往往只注意“醫(yī)保”二字，卻忘了“基本”在前。因此，這意味著高端醫(yī)療相關費用國家原則上是不給報銷的。那么回到癌癥疫苗，個體化的癌癥疫苗究竟算不算高端醫(yī)療呢？智能相對論（aixdlun）的分析師楊蘇穎認為“算”。至少在短期內算。第一，個體化癌癥疫苗使用的是AI技術、尖端生物技術等高端技術；第二，精準化的疫苗生產屬于高端服務。

另外，盡管在我國許多抗癌藥已經進入醫(yī)保范圍，但是目前抗癌新藥研發(fā)速度快，新藥上市很多，排隊等著進醫(yī)保的藥還有一大堆，所以就算個體化疫苗研發(fā)出來，醫(yī)保的跟進也需要很長一段時間。

而高端藥物進醫(yī)保為何如此艱難？其根本還是緣于我國在高端藥物這方面仍然沒有足夠的控價能力。只有那些自身擁有高端藥品研發(fā)水平的國家才有能力讓國家的抗癌藥品進入醫(yī)保，比如美國、瑞士、日本等。而反觀國內，目前我國只有一家制藥公司進入500強，而且主要仍是制造低端藥品。所以，這也就造就了一個很現(xiàn)實的局面，當國內沒有同類型的高端藥品可以對壘時，自然也就失去了扼價的資本。如果非要強行將一種新的高端藥品，比如未來可能出現(xiàn)個體化癌癥疫苗列入醫(yī)保，那么居民一個月的工資可能都負擔不起繳納醫(yī)保所需的費用。

疫苗接種Saas平臺：不要下一個三聚氰胺

技術層面的問題很單純，但除開技術以外的問題很復雜。疫苗流通和接種安全一直得不到有效的管理和控制，特別是人為管理因素導致的疫苗安全事件頻發(fā)，直接使公眾對疫苗接種的安全性產生質疑。尤其是對大眾信任的消耗過度，最終很容易導致企業(yè)陷入“塔西陀陷阱”。那么，以后就算是企業(yè)誠心誠意拿出真材實料，也會如同多年前的三鹿所給大眾造成的陰影一樣，彼時的大眾不會再選擇相信了。

大眾對疫苗事件本就尤為敏感，一點風吹草動就能掀起一場問責的浪潮，更何況是批次造假這樣的大事。如何目前化解民眾和公共衛(wèi)生行業(yè)之間的信任危機？或許未來我們不妨嘗試建立一個疫苗接種Saas平臺，規(guī)劃疫苗接種系統(tǒng)，打通B端和C端之間的溝通壁壘。這樣的Saas平臺能夠實現(xiàn)全天候、全樣本、全數(shù)據(jù)自動智能監(jiān)控核查，打破以往抽樣審查的弊端。另外，將一系列數(shù)據(jù)接入移動端，實現(xiàn)疫苗按批次號從疫苗生產企業(yè)、預防接種門診、到具體接種到哪個人的整個流程可追溯，也可以從根本上降低造假的可行性，同時消除大眾的心中疑慮。

誰都不想這次的疫苗事件發(fā)展成下一次三聚氰胺，疫苗羅生門后，唯愿疫苗變得更好而不是更壞。

【完】

智能相對論（微信id:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出vb深淺。重點關注領域：AI+醫(yī)療、機器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機交互等。

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