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　　　　AI在从文献知识中发现新靶点方面也颇有优势。陈凯先表示，过往基础和临床研究积累了大量数据，这些发现“互不关联”地分散存储在研究文献中，它们之间的潜在关联难以被人类发现。人工智能具有强大、高效的学习分析能力，能够将散布在大量文献中的关联关系挖掘出来，推动新机制、新靶点的识别。

随后，神经干细胞中的受体蛋白GPCR，会对星形胶质细胞分泌的Fog作出反应，激活控制神经干细胞中肌动蛋白丝形成的信号通路。GPCR蛋白家族已成为治疗各种人类疾病的主要药物靶点——34%的经美国食品和药物管理局批准的药物针对该蛋白家族。而此次了解该信号通路如何控制神经干细胞再激活，有望为利用现有药物治疗神经发育障碍提供一种潜在策略。

　　　　近年来，人工智能技术在生物医学领域取得了显著进展。比如，传统的肿瘤研究需要耗费大量时间和人力来分析多模态数据，寻找关键突变与潜在治疗靶点。现在，深度学习模型能够快速、高效地处理海量多模态数据，帮助科学家从复杂的数据中提取有价值的信息。通过这些数据驱动的模型，我们不仅可以更快地识别肿瘤相关的基因突变等重要信息，还能够预测患者对特定治疗方案的反应。借助深度学习算法，人工智能还可以精准地检测早期肺癌、识别病灶，并提供详细的病理信息。