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截至 2024 年，全球已有超过 4000 万人被诊断出感染人类免疫缺陷病毒（HIV）。这种慢性且危及生命的感染仍然是全球主要的死亡原因之一。尽管 HIV 被发现已有数十年，它仍在夺去生命并挑战全球卫生系统。部分原因是科学家们由于数据量庞大，无法快速确定哪些实验性疫苗方法是有效的。
近日，斯克里普斯研究所的科学家们从斯克里普斯 HIV/AIDS 疫苗开发联盟（CHAVD）获得了 110 万美元的资金，用于购买高性能计算设备，以应对这一全球健康挑战。这些设备将通过增强的计算基础设施、减少数据处理瓶颈和先进的人工智能（AI）技术，加速识别更有效的 HIV 疫苗候选者。CHAVD 的支持由美国国立卫生研究院提供。
斯克里普斯研究所副教授、项目联合首席研究员 Bryan Briney 表示：“在过去的 10 年里，我们能够加速数据生成，但没有很好的方法来分析这些数据以了解这些疫苗是否有效。这种新的人工智能技术将极大地增强我们评估多达数百万种潜在疫苗设计的能力，这在以前只能研究几十种，使我们更接近找到更有希望的疫苗方法。”
开发有效的 HIV 疫苗仍然异常困难。要有效，它必须训练免疫系统产生抗体——能够中和超过 90% 的 HIV 病毒株的保护性蛋白质，并且在超过 90% 的人群中有效。这是一个异常高的标准，目前还没有任何疫苗达到。这一挑战是由 HIV 的显著突变能力驱动的，它不断改变其形态，使免疫系统难以识别和消灭病毒。
斯克里普斯研究所团队希望最终开发出一种长效疫苗，能够适应病毒的突变，并且可以单剂量给药。然而，Briney 及其合作者目前的目标是开发一系列能够适应病毒随时间变化的多种疫苗。为了应对保护超过 90% 的 HIV 病毒株的挑战，团队需要临床试验的实时反馈数据，这些数据揭示了疫苗的表现，并为系列中下一个版本的设计提供信息。
综合结构与计算生物学系教授、项目联合首席研究员 Andrew Ward 表示：“我们正在从试错转向智能预测。与其在实验室中花费数月测试每一个设计想法，我们可以通过计算筛选数十万种可能性，确定最佳候选者，并将我们的实验工作集中在最重要的地方。”
Ward、Briney 及其实验室将使用这笔资金购买新的人工智能技术，该技术将使斯克里普斯研究所的计算能力翻倍，并且运行速度比现有系统快四到五倍。这种新的计算带宽将使团队能够快速分析临床试验中接受实验性疫苗的人产生的抗体，并以分子精度确定他们是否在正确的轨道上。
Ward 表示：“这一新资源利用了我们实验室科学家的大量辛勤工作和创造力，我期待看到他们能将技术扩展到多远。”
当接种疫苗时，它可以训练免疫系统产生能够中和多种 HIV 病毒株的抗体——也称为广谱中和抗体。团队将评估这些疫苗诱导的抗体，同时测试多种场景，并在分子水平上模拟它们与病毒的相互作用，同时将分析时间从几周缩短到几天。被确定为对病毒特别有效的抗体被称为“抗体候选者”，它们构成了疫苗的下一个迭代。这种额外的处理能力还将支持斯克里普斯研究所其他团队在 HIV 不同方面的工作，如蛋白质工程——帮助从多个角度推动发现。
团队将首先在历史临床试验数据上训练 AI 系统，以开发一个全面的计算模型，能够快速识别最佳的抗体候选者。在实验室中，研究人员通常手动筛选数据，并应用自己的思维来确定哪种抗体可能最有效。然而，AI 模型已被证明能够识别研究人员最初忽视的有前途的候选者。
为了进一步开发这一 AI 框架，该团队将利用一种称为 StepwiseDesign 的方法，如其名称所示，它模拟了免疫系统通过小的、优化的迭代逐渐学习开发更有效抗体的过程。
这种方法已被证明非常成功：团队使用他们的 AI 系统分析了从未感染过 HIV 的人的约 2000 种抗体，寻找可能具有抗病毒潜力的稀有候选者。他们发现了一种能够实际中和 HIV 的抗体——这是首次在未感染者中发现这种抗体。这一发现意义重大，因为它表明一些人天生携带广谱保护性抗体的遗传起始材料，即使他们从未接触过 HIV。
成功的疫苗需要激活并训练这些稀有前体抗体，使其成熟为全效病毒战士。这一发现还验证了这种计算方法能够识别这些极其稀有的候选者——本质上是在生物干草堆中找到针——这使科学家们相信这些方法在评估已被实验性疫苗部分训练的抗体时效果会更好。
时机也非常理想：目前有几种 HIV 疫苗候选者正在人体试验中进行测试，产生了大量新数据。有了快速分析这些反应并改进后续疫苗的能力，研究人员可以显著缩短有效 HIV 疫苗的开发路径。
这一影响远远超出了 HIV 的范围。Ward 和 Briney 希望这种计算方法可以应用于各种具有挑战性的疫苗目标，如流感和疟疾。
Briney 补充道：“该项目展示了斯克里普斯研究所和 CHAVD 专家合作的力量。我们希望这一项目能够成为全球 HIV 研究人员使用的资源——最终为那些感染或易感 HIV 的人带来更好的健康结果。”
