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在传统癌症疫苗开发中,预测哪些突变能够引发免疫反应需要数月甚至更长时间的实验室模拟。而保罗通过AlphaFold分析蛋白质结构的置信度和预测结合亲和力,筛选出那些最容易被Rosie免疫受体识别的肽序列,极大压缩研发周期;新南威尔士大学团队不到两个月完成疫苗合成,再次证明mRNA技术能完美适配个体突变定制需求,为实体瘤个性化治疗提供了可行路径。
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不可忽视的是,「大多數複雜疾病的驅動因素,都是細胞狀態異常改變。」加拿大麥基爾大學醫學系助理教授丁俊說。「如果我們能弄清楚細胞是如何從健康變成異常,也許我們能逆轉它,或至少減緩過程。」
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更深入地研究表明,柯林斯及其實驗室過去也曾利用人工智能發現其他強效新型抗生素,可殺死多種對治療具有抗性的細菌,包括常見於腸道感染的艱難梭菌(Clostridium difficile,又稱難辨梭菌或難辨梭狀芽孢桿菌)及導致結核病的結核分枝桿菌(Mycobacterium tuberculosis)。
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