2026年8月19日，Moderna与默沙东公布了一项可能被低估的医学进展：两家公司联合开发的个体化mRNA癌症疫苗intismeran autogene（mRNA-4157/V940）与默沙东免疫治疗药物 Keytruda 联用，在1,137名高风险黑色素瘤患者参加的III期临床试验 INTerpath-001 中，同时达到了无复发生存期（RFS）和无远处转移生存期（DMFS）两个主要终点。
完整的风险比和绝对生存率数据还没有公布，但公司已经宣布，相对于单独使用Keytruda，组合治疗带来了具有统计学意义和临床意义的改善。此前长达5年的IIb期随访中，组合治疗相对Keytruda单药已经显示出约49%的复发或死亡风险下降，以及59%的远处转移或死亡风险下降。
如果只从医药新闻的角度看，这是一款mRNA癌症疫苗终于迈过III期临床的大门。
但如果从AI的角度看，它可能意味着一件更加深远的事情：人类正在第一次接近真正意义上的“Software-Defined Medicine——软件定义药物”。因为传统药物是先把药设计好，再给千千万万人服用；而Moderna的这款癌症疫苗却恰恰相反：每来一个患者，算法重新计算一次，然后制造一款只属于他的药。
这使得AI第一次不只是帮助科学家“发现药”，而开始成为药物本身形成过程的一部分。
一、为什么癌症天然适合成为“AI定义药物”的第一站？
理解这一点，首先要理解癌症和普通传染病的根本区别。流感病毒、新冠病毒是外来的敌人。病毒表面存在相对稳定的抗原，因此传统疫苗可以提前告诉免疫系统：“以后看到长这样的人，就攻击它。”
但癌细胞不是外人。癌细胞本来就是人体自己的细胞，只是在DNA复制过程中出现了突变。于是免疫系统面对一个非常困难的问题：
哪些细胞还是“自己人”，哪些已经变成了敌人？
更麻烦的是，每个人的癌症都不一样。同样是黑色素瘤，张三的肿瘤可能有500个突变，李四可能有800个，而且其中真正能够被免疫系统识别的突变只占很少一部分。
这就产生了一个巨大的计算问题：假设一个患者存在几百甚至上千个候选突变，到底应该选择哪几十个，让免疫系统重点攻击？
这不是一道传统生物学可以轻松解决的问题。它本质上是一个：高维度、多约束、概率性的排序问题。而这恰恰是机器学习最擅长的问题。
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