全面预测蛋白质与所有生命分子相互作用及结构，引领药物研发新革命
AlphaFold3能够通过对药物分子（例如与蛋白质结合的配体和抗体）的预测，为药物设计赋能，从而改变人类健康和疾病过程中蛋白质的相互作用方式。
2024-05-09
：ARNTL2是预测厄洛替尼治疗胰腺癌预后和治疗效果的可靠生物标志物
本研究已经将ARNTL2描述为一种新的预后生物标志物和敏感性预测指标，用于识别厄洛替尼反应性胰腺癌病例。这些结果有助于推进精确肿瘤学领域，实现更准确和有针对性的治疗干预。
2024-03-21
Nature头条报道：复旦团队利用蛋白组学和人工智能算法，通过血液检测提前15年预测痴呆症
这项发表于 Nature Aging 的研究可用于开发针对痴呆症的新型血液检测方法，通过人工智能算法在症状出现前十多年前甄别痴呆症高风险患者。
2024-02-16
Evaluate最新预测：最有价值的10款在研新药
9月5日，行业知名媒体FierceBiotech报道，Evaluate发布的最新报告列出了目前正在开发的最具价值潜力的资产，包括默沙东的ACVR2A-Fc融合蛋白sotatercept、诺华的CFB抑
2023-09-06
两篇JCI：特殊的遗传改变或能预测鳞状细胞肺癌患者是否会对靶向性疗法产生反应
来自科隆大学等机构的科学家们揭示了某些情况下在这种肿瘤中所发生的新型遗传改变，这或许就会暴露出肿瘤的弱点，从而就有望帮助科学家们进行一定的治疗干预。
2023-11-13
研究人员预测和设计揭示无序蛋白结构域的靶标识别机制
中国科大刘海燕教授、陈泉教授课题组与复旦大学王文宁教授合作，采用蛋白质结构预测、序列设计等计算手段与蛋白质互补分析和深度突变扫描、X射线晶体学、NMR等实验结合的方法，揭示了固有无序的4.1G蛋白C端
2023-10-07
Nat Biotechnol：科学家利用人工智能技术开发出了能以较高准确率预测肿瘤杀伤性细胞活性的特殊模型
TRTpred模型分析了42名癌症患者机体的TILs，包括黑色素瘤、胃肠癌、肺癌和乳腺癌，其能以90%的准确率识别出肿瘤反应性的T细胞受体。
2024-05-12
Nature子刊：用AI预测脑肿瘤结局，辅助医生决策
研究团队表示，该模型的预测潜力让人倍感兴奋，但在向医生发布之前，还需要使用更多的癌症患者的数据进行训练。研究团队正计划细化模型，以创建更细粒度的胶质母细胞瘤细胞地图。
2023-08-29
研究人员基于FFPE样本构建甲基化图谱预测癌症原发部位
识别癌症的原发部位对于癌症诊断和后续治疗至关重要。过去二十年中，针对肿瘤抗原的免疫组织化学（IHC）被视为“金标准”（能够判定50-65%的转移癌的原发部位）。
2023-09-22