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从临床科研的角度来看，人工智能的确推动了科研范式的变革。过去，医学研究依赖于假设驱动的实验设计。如今，数据驱动的研究模式逐渐成为主流。这种模式让我们能够从数据中发现新的规律，提出新的假设，甚至挑战传统医学理论。例如，科研人员利用人工智能成功发现特发性肺纤维化的新靶点，并推进了相关药物的开发。
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团队发现，即使基因完全相同的细胞也会产生不同的模式。最初这一点让人十分困惑，但随后他们意识到，细胞密度正是造成模式差异的原因之一。当细胞密度超过某个阈值时，“synNotch”功能就会被削弱，从而影响模式的一致性。此外，随着细胞增殖，细胞密度与“synNotch”遗传回路之间也存在复杂的交互作用。
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