Moderna背后，中国AI制药正在弯道超车-国际原油_正大期货-香港正大国际期货-官网

 

2026年8月19日，mRNA癌症治疗领域迎来历史性一刻。

Moderna与默沙东联合宣布，其个性化肿瘤疫苗（PCV）intismeran autogene（V940/mRNA-4157）在III期临床INTerpath-001中达到主要终点。消息公布后，Moderna当日市值飙升超400亿美金。资本市场的积极反馈，也体现了市场对于个性化癌症疫苗技术路线商业潜力的高度关注。

这不是一款药的成功，而是个性化癌症疫苗进入新阶段

V940联合“K药”（KEYTRUDA）用于术后黑色素瘤辅助治疗，显著改善了患者的无复发生存期（RFS）和无远处转移生存期（DMFS）。

这意味着什么？

过去十年，PD-1抑制剂重新定义了肿瘤免疫治疗，但术后复发和转移仍然是癌症治疗中的核心挑战。V940的III期成功进一步验证了一个重要方向：在标准免疫治疗基础上，叠加个体化mRNA疫苗，有望进一步降低复发和转移风险。

更深层意义在于，它验证了一条极其复杂的产业路径具备进一步规模化发展的可能：

“患者肿瘤测序 → AI新抗原预测 → 个体化mRNA序列设计 → 快速GMP生产 → 临床给药”

这套高度定制化的流程，支撑了全球1137例患者的随机双盲III期研究。规模化、标准化、全球化能力，正在成为PCV产业化的重要基础。

Moderna已经围绕V940布局了9项II/III期研究，覆盖黑色素瘤、非小细胞肺癌、膀胱癌、肾细胞癌等多个癌种。其战略重心也正从晚期肿瘤治疗前移至术后辅助治疗，瞄准微小残留病灶（MRD）等具有巨大未满足需求的临床场景。

一条赛道正在进入新的发展阶段，一个围绕个性化疫苗技术、AI算法和规模化制造能力的产业竞争格局正在逐步形成。

但Moderna的34条抗原，并不是PCV技术的终点

V940最多可编码34个新抗原。这个数字背后，是PCV领域长期存在的核心挑战：

每个肿瘤患者携带的突变从几十个到上百个不等，潜在肿瘤特异性抗原多达数百至数万个。如何从海量候选中精准筛选出真正能够激活T细胞、覆盖主克隆和亚克隆的有效抗原？

这本质上是一个数学与生物学的问题。

2000年至2014年间，多个肿瘤疫苗III期临床研究未达到预期效果。早期研发受多方面因素影响，其中如何精准识别具有免疫原性的新抗原，一直是行业面临的重要挑战。

而AI，正在改变这一过程。

随着PCV进入临床验证和商业化探索阶段，行业关注点也正在从“能否实现个体化疫苗设计”，转向“如何进一步提升预测精度、开发效率和生产能力”。

国内团队在AI驱动新抗原预测领域的长期探索

天坑专业摘帽？DeepSeek开抢土木老哥

AI预测新抗原，近年来成为行业关注热点。但有一支团队，从2007年开始就在探索AI与癌症免疫的结合。

团队创始人石毅博士的研究经历横跨人工智能与计算生物学两个领域：在Alberta大学人工智能专业受训，是AICML（今Google DeepMind）研究组成员；南加州大学博士后期间，又在计算生物学领域开展相关研究。

从2007年开始，他的研究围绕一个核心命题展开——利用AI理解癌症突变规律，并探索其与免疫治疗之间的关系。

这个团队后来创立了德普世（deepGeneAI）。过去十几年，他们持续围绕泛癌种体细胞突变规律、肿瘤克隆演化以及免疫逃逸机制开展研究，积累了深厚的计算生物学与肿瘤免疫领域经验，共计发表了100余篇国际顶刊论文。

2014年，团队开始切入个性化肿瘤疫苗研发。他们面对的问题，与全球PCV研发企业共同面临：

如何从几百到上万个候选抗原中，筛选出真正能够激活T细胞的有效靶点？

德普世选择从底层重新建模。

不同于简单调用已有工具进行候选排序，团队围绕“抗原是否真实呈递、T细胞是否能够识别、mRNA设计是否具备成药潜力”等关键环节，逐步开发AI模块，并整合形成系统化设计平台。

一个有意思的结果是：在动物实验和人体数据验证中，他们的模型将新抗原预测准确度提升了50%。

相比行业当前方案，德普世平台通过更精准的新抗原筛选能力，探索以更少数量的候选抗原实现更高效的免疫覆盖。以V940为例，其最多编码34个新抗原，而德普世平台通过10条抗原肽实现更优的免疫覆盖，这有望进一步缩短生产周期、降低GMP成本，同时减少患者免疫多样性损耗。

从算法到动物实验，再到人体数据验证，德普世正在推进AI驱动个性化疫苗设计平台的持续优化。

赛道验证后，差异化技术能力成为关键

Moderna的III期成功，推动PCV赛道进入新的商业化阶段。资本市场以400亿美元级别的价值反馈回应，体现了市场对于这一技术路径长期商业潜力的重新评估。

但PCV的核心特点在于高度个体化，其研发效率和治疗效果依赖于持续迭代的数据能力与算法能力。这决定了未来竞争不会仅围绕单一产品展开，而将更多聚焦平台能力。

在新抗原预测这一关键环节，算法能力将影响候选靶点筛选效率，并进一步影响临床开发、生产周期以及整体成本。

国内能够同时具备AI底层技术能力、肿瘤免疫领域深度积累以及临床转化经验的平台型团队仍相对有限。

Moderna的突破，成为mRNA癌症治疗商业化进程中的重要节点。

随着PCV产业链逐步成熟，未来竞争将不仅围绕疫苗产品本身展开，更将聚焦数据积累、AI算法、临床转化以及规模化生产能力。

谁能够持续提升个性化疫苗设计效率，谁将在未来产业竞争中占据更重要的位置。

文章来源：投资界
原文地址：