AlphaFold的运用让我们看到AI在生物结构研究中的巨大潜力，它可以作为研究的前期工具，帮助科学家筛选出值得进一步验证的结构。然而，这并不意味着它可以替代实验生物学。因为在很多实例中，AlphaFold的预测结果并不能准确反映真实情况，许多结构的动态特性和细微变化无法通过静态预测获取，这对于研究复杂生命现象尤为重要。科学家在利用AI技术时，仍需将实验验证作为关键手段，确保新发现的可靠性。

作者：哇塞编辑：李宝珠转载请联系本公众号获得授权，并标明来源剑桥大学的研究团队创新地提出 AlphaFold-Metainference 方法，巧妙地将 AlphaFold ...

当下，科技飞速发展，人工智能已成为推动各行业创新的关键力量。从智能家居到自动驾驶，从金融分析到医疗诊断，AI技术的应用范围不断拓展，深刻改变了人们的生活和工作方式。特别是在医疗领域，AI技术为药物研发这一复杂而漫长的进程带来了新的希望和机遇。传统药物研发面临着周期长、成本高、风险大等问题，而AI的介入有望打破这些瓶颈，加速新药的发现与上市。在此背景下，亚马逊云科技与英矽智能的合作，为整个行业展现了 ...

宝子们，最近有个重磅新闻你们知道了吗？生物股份计划采购2台高性能算力服务器，用于私有化部署deepseek及AlphaFold模型，进行蛋白结构预测和生物医药研发！这说明AI技术正在被越来越多的行业重视和应用。而今天我们要聊的，是AI技术在我们日常生 ...

导读在华盛顿大学实验室的荧光显微镜下，人工设计的荧光素酶正穿透小鼠的深层组织，发出穿透力极强的生物荧光； 在多伦多的超级计算机中，算法正在解析单个细胞内的基因表达密码； 而在伦敦的DeepMind总部，AlphaFold模型正在以前所未有的精度解构蛋白质的三维迷宫。

今年年初， DeepSeek 火成现象级，再次引爆了AI（人工智能）热潮。生物医药领域亦在跟进这股潮流。在多家生物医药企业纷纷宣布接入DeepSeek之外，也有越来越多生物医药企业披露自身在AI方面的应用情况或更多布局。

在人类认知的历史长河中，理论的构建始终遵循着一种近乎艺术的手工过程。这一过程可以被概括为五个关键步骤：现象捕获、概念定义、关系梳理、理论建模和迭代验证。这一链条不仅是科学发展的基石，也是人类智慧的结晶。 现象捕获 ...

因此，AI结构预测尚不能完全取代实验结构生物学，需要联合使用以辅助药理学研究和药物设计。 撰文 | 何欣恒、李俊睿、徐华强 1 AlphaFold与结构 ...

国泰君安发表研究报告称： AI技术渗透加速CXO产业范式革新。AI技术在生物医药领域深度应用有望重构CXO产业价值链。DeepSeek等通用大模型在蛋白质折叠预测准确率突破90%（AlphaFold基准测试），叠加生成式AI实现分子结构生成效率提升5-8倍，推动AI+CXO融合进入新 ...