病毒变异速度与疫苗研发效率的失衡，是全球生物医药领域面临的核心挑战之一。

在过往的传染病防控中，这一失衡表现尤为突出——当新型病毒变异株出现时，传统疫苗研发往往难以同步响应，导致研发进程滞后于病毒变异节奏。

厦门大学张东旭副教授团队联合北京理工大学万晓华副教授团队，以及百度AI优选技术伙伴厦门智融合科技有限公司，依托传染病疫苗研发全国重点实验室等平台，将百度文心大模型与飞桨深度学习平台深度融合，构建了一套疫苗免疫原智能设计的全链条技术体系。

该方案近期荣获中国人工智能大赛——人工智能赋能合成生物制造创新案例赛A级奖，推动疫苗研发模式从“被动追赶”到“主动预判”的关键性转变。

第六届中国人工智能大赛颁奖仪式

奖状及部分项目组成员

1. 传统免疫原研发：被动追及的效率瓶颈

传统生物技术研发免疫原的全流程，需经历“获取流行毒株-实验摸索免疫逃逸机制-海选中和表位-海量试错验证”等环节，核心痛点集中于三点：

• 时效性滞后：需等病毒流行后才能启动研发，难以匹配变异速度；

• 资源成本高：依赖大量实验试错，人力、时间成本呈指数级增长；

• 精准性不足：基于经验与理论的表位筛选，准确率与覆盖性受限。

2. 飞桨+文心大模型：构建主动防控的智能研发链路

针对上述痛点，依托文心大模型的多模态融合能力与飞桨深度学习框架，团队构建了“结构解析+智能设计+快速验证+疫苗研发”哑铃式AI应用范式。

借助文心大模型的跨模态理解能力，将冷冻电镜输出的三维结构数据与免疫逃逸文献、已知表位数据库进行融合分析，可精准定位能诱导中和抗体的关键表位，同时输出表位的氨基酸序列、空间构象及免疫原性预测结果，大幅减少实验盲筛成本。

基于飞桨生物计算工具集PaddleHelix，输入文心大模型定位的中和表位序列，自动生成能与之精准结合的抗体可变区序列；同时结合蛋白稳定性、亲和力数据，通过飞桨的智能优化模块完成抗体序列的功能迭代，兼顾结合力与可量产性。

3. 技术价值：从“被动应对”到“主动防控”的范式升级

该方案对流感病毒HA蛋白Top-3突变位点的预测准确率达到78.3%，能够提前9个月预警突变方向；免疫原优化后，针对新冠奥密克戎等变异株的中和抗体滴度较传统方法提高了3.2倍，疫苗研发周期缩短了40%-60%，动物模型存活率达到80%以上。

这一成果不仅是飞桨与文心大模型在生物医药领域的落地标杆，更标志着AI技术已从“辅助实验”进阶为“引领研发范式”的核心驱动力，为高变异病原体的防控提供了高效、精准的技术路径。

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