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“罕见病诊断面临症状、基因变异两端都‘开放’的问题,而确诊是要通过各种方法实现两端‘收敛’,最终得到匹配的‘连线’。”梁伦纲说,患者经过各种试错仍无法找到病因后,才有可能被确诊患有罕见病。如今当人工智能迈入生成式大模型阶段,能够回答各种开放式问题之后,罕见病诊断有望跳过“试错”阶段。
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当前,靶向蛋白降解技术在肿瘤治疗领域的应用最为广泛,研究人员开发了雄激素受体、雌激素受体、布鲁顿酪氨酸激酶等“热点”靶点,可针对淋巴瘤、前列腺癌、乳腺癌、肺癌等进行治疗。此外,针对阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病,以及特应性皮炎等炎症性疾病,研究人员也已开发出相对成熟的靶点。
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