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蛋白质结构预测一直是计算生物学和结构生物学所关心的重要问题。清华大学生命科学学院教授杨茂君介绍，早期蛋白质结构预测主要依靠同源蛋白结构，但是实验解析的蛋白结构数量占总蛋白数量的比例很低，因此预测效率不高、准确度有限。后期，随着机器学习兴起，人工智能迅速发展，科学家开始尝试将人工智能应用于蛋白质结构预测领域，开发出结构预测工具“阿尔法折叠”以及后续版本。该成果实现了蛋白质结构预测精度和效率的飞跃，几乎解决了单一蛋白质结构预测的问题，有望给药物研发带来重要变革。
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科技日报讯 （记者张梦然）免疫检查点抑制剂（ICI）是一种领先的癌症免疫治疗药物，但并非所有癌症患者都对其有反应。在两项独立的临床研究中，美国宾夕法尼亚大学医学院和斯克里普斯研究所团队发现，添加janus激酶（JAK）抑制剂改善了癌症患者对ICI疗法的反应。研究成果发表在近期《科学》杂志上。
246二四六资料大全246在生物医药行业，量子计算能够助力药物设计、蛋白质结构预测、医疗数据的分析与处理等关键领域。“本源悟空”目前已上线分子对接预测应用、药物毒性预测应用、药物相互作用预测应用等多款基于真实量子计算芯片的应用。其中，药物相互作用预测应用以“本源悟空”为计算后端，采用了量子混合神经网络算法，结合了量子神经网络的节点编码能力和经典图神经网络的结构优势，不仅提高了药物相互作用预测的准确性，还大幅度缩短了研发时间，为药物开发领域带来了巨大进步。
