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第五十七章 湖边大学(下)

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。过去,我们往往需要几年甚至十几年,通过实验方法一点点地解析出蛋白质的结构,这个过程既昂贵又缓慢。”
  
  “但现在,一切都变了。”他微微一笑,眼中闪烁着兴奋的光芒。“AlphaFold2,利用深度学习和大数据,在短短几分钟内,就能预测出一个复杂蛋白质的三维结构。想象一下,这意味着我们可以大幅缩短药物开发的时间,数以百万计的蛋白质结构,不再需要耗费无数人力物力去实验室一个一个去解析。”
  
  教室里安静得只能听到学生们的呼吸声,大家显然已经被这项突破性的技术深深吸引。史老师趁热打铁,继续展开他的讲解:“AlphaFold的出现,彻底改变了生物学家们研究蛋白质的方式。不仅如此,它还为我们解决了一些此前根本无法解决的重大问题。例如,许多与疾病相关的蛋白质,我们之前根本不知道它们的结构,导致我们无法设计出合适的药物。但有了AlphaFold,我们就能快速生成这些蛋白质的3D模型,为药物开发指明方向。”
  
  作为一名结构生物学家,史老师对这些技术有着更为深刻的理解。
  
  “预测蛋白质的结构不仅是一个计算问题,它还是生命科学中至关重要的环节。你们知道吗?
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