准确率超越WHO建议毒株 展现智能医疗新突破 MIT利用AI预测流感病毒 (准确率是)
世界卫生组织（WHO）定期召集专家团队，每年两次召开会议，为即将到来的流感季节筛选并推荐合适的疫苗毒株。该过程的核心目标在于提升疫苗的有效性，即通过比较接种人群与未接种人群的感染率差异，评估疫苗在降低流感传播风险方面的实际效果。每个流感季结束后，诸如美国疾病控制与预防中心（CDC）等机构会采用测试阴性设计这一观察性研究方法，对疫苗的实际保护效力进行回顾性分析。若疫苗株与当季流行株匹配良好，传统灭活流感疫苗的有效率通常可达40%至60%之间。尽管如此，即便历经数十年在疾病预防与病毒监测方面的努力，现有流感疫苗的保护水平仍存在明显局限。
为应对这一挑战，麻省理工学院的科研团队致力于提升疫苗株选择的科学性与前瞻性，开发了一款名为VaxSeer的人工智能辅助工具。该系统旨在提前数月预测优势流行毒株，并筛选出最具保护潜力的候选疫苗株。其技术基础为深度学习模型，该模型依托数十年的病毒基因序列数据及实验室血清学测试结果进行训练，能够模拟流感病毒的进化路径以及免疫系统对疫苗的应答机制。相关研究成果已发表于国际知名期刊《Nature Medicine》。
与传统的进化建模方法——通常侧重于分析单个氨基酸突变的影响——不同，VaxSeer采用基于大规模蛋白质语言模型的架构，以学习病毒传播优势与突变组合效应之间的复杂关系。该研究的第一作者Wenxian Shi指出，现有许多蛋白质语言模型假设病毒变异呈静态分布，而VaxSeer独特之处在于其能够模拟病毒优势群体的动态变迁，因此更适用于流感这类高变异RNA病毒的实际场景。
VaxSeer系统架构包含两个核心预测模块：其一评估各病毒株成为主导流行株的潜力（即传播主导性），其二则预测疫苗诱导的免疫反应对该病毒株的中和能力（即抗原性）。两者协同工作，生成一项称为“预测覆盖率”的综合指标，该指标可前瞻性地反映某疫苗株对抗未来流行病毒的潜在效力。覆盖率得分理论区间为负无穷至0，数值越接近零，代表疫苗株与流行株之间的抗原匹配度越高，保护效果预期越好。
在一项长达十年的回顾性验证研究中，研究人员将VaxSeer的推荐结果与世界卫生组织针对甲型H3N2和H1N1两种主要流感亚型的实际选择进行比对。就H3N2亚型而言，在十个流感季中，VaxSeer有九季的推荐毒株在实证覆盖率指标上优于WHO的选择；而在H1N1亚型中，其表现也在六季中达到相当或更优的水平。值得注意的是，该团队选用覆盖率作为评估标准，是因实际疫苗有效性数据需依赖大规模接种后的流行病学调查，难以在毒株选择阶段即时获取。
从机制角度看，VaxSeer首先借助蛋白质语言模型估算各毒株随时间推移的传播速率，再通过种群竞争动态推断其成为优势株的可能性。随后，该系统将上述预测结果嵌入一个基于常微分方程的数学框架，以模拟病毒在人群中的动态传播过程。在抗原性评估方面，模型借鉴血凝抑制实验（HI试验）的逻辑——该试验通过衡量抗体阻断病毒结合红细胞的能力，成为衡量抗原相似度的金标准——从而对疫苗株的中和效果做出量化推断。
正如Wenxian Shi所强调的，通过人工智能工具模拟病毒进化与免疫互作过程，VaxSeer有望帮助公共卫生机构做出更迅速、更精准的疫苗株决策，从而在病原体与免疫的竞赛中抢占先机。目前，VaxSeer仍集中于流感病毒血凝素（HA）蛋白的分析，未来或可拓展至神经氨酸酶（NA）等其他抗原蛋白，并纳入免疫背景、生产工艺及剂量等因素的影响。
尽管将该系统推广至其他病毒面临挑战——主要源于高质量、长时序的病毒进化与免疫反应数据的缺乏——研究团队已在探索基于病毒科属通用特征的低数据需求预测方法。麻省理工学院人工智能与健康特聘教授、CSAIL首席研究员Regina Barzilay指出，“鉴于病毒进化速度常超越治疗研发进程，VaxSeer代表了一种逆势追赶的策略尝试”。麦克马斯特大学生物化学与生物医学系助理教授Jon Stokes进一步评价称，该项研究的意义远超流感领域本身，其建模思想为应对快速变异的病原体提供了全新思路，使得人类有望在病毒发生重大抗原逃逸之前提前部署临床干预措施，从而重塑传染性疾病的防控范式。
参考文献：
1.
相关标签： 甲型、 流感病毒、 毒株、 艾滋病疫苗、 抗原性、
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