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未来靶向蛋白降解技术应如何迈过这些“坎”,又有哪些发展方向?在鲁伯埙看来,应深耕基础研究,进一步摸清降解机制,发展更多原创技术,同时,研究人员还要学会驾驭人工智能工具。今年诺贝尔奖获得者大卫·贝克与前年诺贝尔奖获得者卡罗琳·贝尔托齐合作发表的最新论文中,进一步利用人工智能设计出非天然蛋白质以实现膜蛋白等的靶向降解。“人工智能等新兴技术或将颠覆传统药物研发模式,而这一天越来越近了。”丁澦说。
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据《新科学家》周刊网站报道,美国耶鲁大学的本杰明·布罗克及其同事,测试了一种名为玻色编码的纠错技术。这一方法巧妙地将错误分布在量子计算机的振动上。该系统使用了可以取更多值的“高维量子比特”,因此在理论上具有更强大的纠错能力。
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