走进生物学
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第五十七章 湖边大学(下)

速药物发现的过程,”史老师解释道,“传统的药物发现需要经历漫长的实验和临床试验,而AI能够通过深度学习和大数据分析,提前预测哪些化合物可能对某种疾病有效。这不仅缩短了研发的时间,还极大地降低了成本。”

他接着描述了AI在基因编辑中的潜在应用。“想象一下,CRISPR技术和AI结合,我们不仅能够通过基因编辑治愈一些疾病,甚至可以在AI的帮助下,快速识别哪些基因突变会导致疾病,并设计出更加精准的治疗方案。”这种展望令在座的学生们无不眼前一亮。陈飞心中也在翻腾:如果AI真能实现这种突破,自己所做的关于TP53基因的研究将获得极大的助力。

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第五十七章 湖边大学(下) (第2/2页)

史老师的PPT展示了一系列AI在生命科学中成功应用的实例。首先,他提到了AI辅助诊断在医学影像学上的应用。史老师展示了一张MRI扫描图,图像旁边是AI自动识别出的病灶。“在许多情况下,AI诊断的准确度已经超过了人类医生,”史老师补充道,“这并不意味着AI会取代医生,但它无疑能够成为医生的得力助手,大大提升诊断的效率。”

接下来,史老师的语气变得更加兴奋,他开始深入探讨人工智能在蛋白质折叠领域的革命性进展,特别是由谷歌旗下的DeepMind团队开发的AlphaFold项目

。这一话题无疑是他擅长的领域,作为一名深谙蛋白质结构研究的学者,他的理解不仅停留在表面技术层面,更是深入到了分子生物学的本质。

“你们知道,几十年来,蛋白质折叠一直是生物学界最难攻克的难题之一,”史老师用手轻轻比划着,仿佛在空气中描绘出蛋白质的三维结构。“蛋白质是生命的工作马车,几乎所有的生命活动都依赖于它们。但它们的结构非常复杂,从一条长长的氨基酸链如何折叠成功能性结构,这个过程太复杂了。”

他停顿了一下,目光扫过整个教室,继续说道:“科学家们早就知道,蛋白质的功能由它的三维结构决定,而它的三维结构又由其氨基酸序列决定。

但问题在于,即使知道了序列,我们也无法轻松预测出它会折叠成什么样子。

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