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早期蛋白質建模如何演進為由人工智能驅動的英矽智能藥物研發
「不確定其實是一件好事。透過將數據與明智的過濾結合,我們可以從不確定中得到確定的選擇。」Levitt 博士看到未來擁有巨大可能性。「50 年來,蛋白質摺疊問題和藥物設計一直非常困難,現正以這種全局、包羅萬有的方式得到解決。我個人感到非常樂觀。」
Michael Levitt 博士
史丹佛大學教授、英矽智能科學顧問委員會成員,因其在利用電腦建模研究蛋白質結構與摺疊方面的開創性成果,於2013年獲得諾貝爾化學獎。
在這個講座中,Levitt 博士介紹了 50 年以來電腦速度的大幅提升和機器學習的驚人進步如何改善和幫助了他的研究。他談到了 OPUS-X 和 AlphaFold,以及相關技術貢獻對人類能力和認知的提升。Levitt 博士表示,現在,英矽智能正在創建從頭開始由人工智能驅動的藥物發現管線。以識別衰老和疾病的相關性出發,英矽智能已經訓練人工智能處理其最擅長的事——分析從許多組件中獲取的大量數據來識別新靶點和新分子。
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