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首先,首先,真实医疗场景极其复杂。患者不会按教科书生病,往往是多病共存、病史交叉。所以医疗决策不是简单的模式识别,它要结合生理、病理、心理甚至社会因素,还必须要符合真实的临床路径。
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其次,傳統藥物測試通常在動物或分離的人體細胞進行,而他們希望用AI套用同樣概念——等於是在「虛擬細胞」上模擬IPF的影響。
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此外,“爆炸和火灾产生的黑色油烟,会加剧人类、农业动物及野生动物的暴露风险,因为油滴会携带这些碳氢化合物,因高温产生的氧化、硫化和氮化衍生物。”生态毒理学家,加拿大皇后大学环境研究学院荣誉教授彼得·霍德森告诉南方周末。
最后,过去几年,跨国药企最迫切的是补充肿瘤管线,及由此衍生的ADC、双抗等Modality(新疗法平台)创新,这恰恰是中国药企过去数年投入最深、产出最密集的赛道。通常,肿瘤领域靶点更明确、入组人群相对较小、疗效衡量清晰,投入产出比更可控。但当前,肿瘤领域赛道已比较拥挤,数据门槛会越来越高,比如更大样本量、更后线治疗、更细分人群等。
另外值得一提的是,柯林斯和同事利用這種方式設計了3,600萬種可能對細菌有效的化合物。團隊從中挑選 24種在實驗室合成,其中有7種展現出抗菌活性,其中兩種對殺死對其他類型抗生素具有抗藥性的細菌株非常有效。
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