mRNA疫苗可常温保存了：AI 6轮实验找到配方

麻省理工团队用贝叶斯优化AI（AGENT）仅做6轮实验、耗时1个月，就从近35万种组合中找到了mRNA疫苗干粉的最优配方——37℃储存2个月后复水，生物活性接近100%，动物实验免疫效果不劣于新鲜疫苗，还可做成不用打针的微针贴片，未来有望让mRNA疫苗彻底摆脱冷链。

新冠疫情期间，mRNA疫苗要靠零下七八十度超低温冰箱运输，偏远地区难以送达。2026年9月《自然·生物技术》发表的这项研究，瞄准的正是这个痛点。本文基于论文原文，逐一回答大家关心的问题。

mRNA疫苗为什么需要冷链、这么怕热？

因为mRNA疫苗的两大成分都怕热：RNA会水解氧化，包裹它的脂质纳米颗粒（LNP）受热或冻干时结构会散架，结构一破坏疫苗就失效。

mRNA疫苗的有效成分是信使RNA，外面裹着LNP当"运输车"。辉瑞、Moderna新冠疫苗早期都要求超低温储存，2-8℃冷藏货架期仅60天。冷链约占疫苗接种成本的50%以上，30%-40%的疫苗浪费发生在储运环节。

把疫苗做成干粉（类似鲜奶变奶粉）能大幅提升稳定性，还能做成微针贴片贴皮给药。但加哪些保护剂、加多少、配哪种LNP，组合起来成千上万种，传统试错法又慢又贵——这正是AI介入的原因。

AI是怎么在6轮实验里找到配方的？

靠贝叶斯优化：算法每轮先做少量实验，再根据结果计算"下一批试哪个最可能出好成绩"，边做边学，6轮就锁定了最优解。

这套AI系统叫AGENT。研究先定义设计空间：6种临床在用LNP配方（含Moderna的SM-102、辉瑞的ALC-0315），保护剂包括PVA、PVP、蔗糖、葡萄糖、精氨酸等，浓度0-10%。每轮流程是：算法挑配方→真空冻干成粉→复水→测细胞转染效率→把结果喂回算法。算法挑选下一批样品时，会同时权衡"探索高潜力区域"和"填补认知空白"，而不是随机猜。

作为对比，传统高通量筛选把40种保护剂×6种LNP×3个浓度全测一遍，需要约35万次实验；AGENT用6轮、少量样品就完成了同样的目标。

图1：AGENT算法工作流程——变量输入→贝叶斯优化循环→最优配方输出→体内验证

找到的干粉疫苗效果到底怎么样？

三项关键验证全部通过：37℃放2个月活性近100%；小鼠抗体滴度与新鲜疫苗无差异；微针贴片在小鼠和食蟹猴身上均有效。

热稳定性：优化后的干粉疫苗37℃储存超过2个月，复水后生物活性接近100%，4℃下表现更好；未加保护剂的干粉复水后几乎完全失效。

肌肉注射：用新冠RBD mRNA疫苗测试，小鼠注射干粉复水疫苗的抗体滴度与新鲜液体疫苗无统计学差异，高温储存后效果没打折。

微针贴片：干粉被做成微针贴片，贴皮即给药，无需针头和专业人员，在小鼠和食蟹猴身上均诱导出强免疫应答，不劣于肌肉注射。

图2：干粉mRNA疫苗在小鼠、食蟹猴中的免疫原性验证及微针贴片给药示意

这项技术离实际应用还有多远？

一旦成熟，冷链省略将大幅提升mRNA疫苗在中低收入国家的可及性，微针贴片可让大规模接种摆脱医护和注射器，且这套AI方法可复用于其他疫苗和药物；但规模化生产工艺、人体临床和更长时间稳定性仍待验证。

研究已在两种临床级LNP上跑通，证明方法通用。目前的缺口是：干粉规模化生产、微针贴片人体临床试验、2个月以上的长期稳定性数据。作为概念验证，路已经走通。

mRNA疫苗已证明应对突发传染病的速度和效力，下一步是让好技术走到世界每个角落。AI把"试错"变成"算对"，干粉和微针有望让"冷链"和"针头"成为过去时。

你能接受微针贴片这种"不用打针"的接种方式吗？如果mRNA疫苗能常温寄送，你最希望它用于预防哪种疾病？欢迎评论区留言。

参考文献：Tian J, Tran KTM, Pogostin BH, et al. Accelerated discovery of thermostable mRNA–lipid nanoparticle vaccines using data-efficient AI. Nature Biotechnology, published online 28 September 2026. DOI: 10.1038/s41587-026-03331-w。

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