Mężczyzna w Sydney właśnie stworzył spersonalizowaną szczepionkę na raka dla swojego umierającego psa. Używając AI. Bez wykształcenia w biologii. Paul Conyngham adoptował Rosie, mieszańca stafforda i shar-pei, z schroniska w 2019 roku. Była z nim w najgorszych momentach jego życia. „Jest moim najlepszym przyjacielem” – mówi. W 2024 roku Rosie zdiagnozowano raka komórek tucznych, najczęstszy nowotwór skóry u psów. Zrobił wszystko, co mógł. Operacja. Chemioterapia. Immunoterapia. Guzy spowolniły, ale nie zmniejszyły się. Weterynarze dali jej od jednego do sześciu miesięcy. Conyngham pracuje w AI i naukach o danych. Więc zrobił to, co umie. Otworzył ChatGPT i zaczął pytać, co jeszcze jest możliwe. Ta rozmowa zaprowadziła go w dzikie miejsce. Zlecił sekwencjonowanie guza Rosie w Ramaciotti Centre for Genomics na UNSW, zasadniczo przekształcając jej nowotwór z tkanki w surowe dane. Następnie przeszedł te dane przez AlphaFold, narzędzie AI Google, które przewiduje 3D kształt białek (w 2024 roku zdobyło Nagrodę Nobla w dziedzinie chemii). Użył go, aby określić dokładne mutacje napędzające nowotwór i dopasować je do leków. Profesor genetyki na UNSW był, według jego własnych słów, „zszokowany”, że facet bez żadnego wykształcenia w biologii zdołał przeprowadzić pełną analizę. A potem zaczęła się naprawdę trudna część. Nie nauka. Biurokracja. Nie można po prostu stworzyć szczepionki i wstrzyknąć jej psu w Australii. Spędził 3 miesiące pisząc 100-stronicowy wniosek etyczny, dwie godziny każdej nocy po pracy, tylko po to, aby uzyskać pozwolenie na leczenie własnego zwierzaka. Biurokracja była trudniejsza niż sam projekt leku. Gdy to załatwił, skontaktował się z Páll Thordarsonem, dyrektorem UNSW RNA Institute, który stworzył spersonalizowaną szczepionkę mRNA (ta sama technologia, która stoi za szczepionkami COVID) na podstawie danych Conynghama. Od sekwencjonowania do gotowej szczepionki: mniej niż dwa miesiące. Conyngham przejechał 10 godzin do laboratorium z Rosie na jej pierwszą iniekcję w grudniu. W ciągu miesiąca guz na jej nodze, wielkości piłki tenisowej, zmniejszył się o 75%. Jej sierść stała się błyszcząca. Zaczęła znowu zachowywać się jak dawniej. Weterynarz, który ją leczył, nazwał to „magiczne”. Conyngham teraz sekwencjonuje drugi guz, który nie zareagował na pierwszą szczepionkę, próbując dowiedzieć się, dlaczego jest oporny. Część, która wciąż krąży mi po głowie: Moderna i Merck prowadzą miliardowe badania fazy 3 nad ludzką wersją dokładnie tego samego pomysłu. Ich szczepionka, mRNA-4157, sekwencjonuje guz pacjenta, identyfikuje mutacje i buduje spersonalizowaną szczepionkę, aby nauczyć układ odpornościowy atakować ten konkretny nowotwór. Dane pięcioletnie pokazują, że zmniejszyła nawroty czerniaka o 49%. Oczekiwany koszt na pacjenta po zatwierdzeniu: 100 000–300 000 dolarów. Oczekiwane zatwierdzenie: około 2027 roku. Ponad 120 podobnych badań jest obecnie prowadzonych na całym świecie. Conyngham zrobił to za dziesiątki tysięcy dolarów, korzystając z darmowych narzędzi AI i dostępu do laboratorium uniwersyteckiego. Narzędzia do budowy spersonalizowanej medycyny już istnieją. Wąskim gardłem jest system regulacyjny, który wciąż jest skalibrowany na świat, w którym zaprojektowanie leczenia zajmowało dekadę, a nie osiem tygodni.