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通过生成AI -Lex Jansen授权医疗保健
发现新治疗方案的过程通常涉及广泛的科学研究，但是AI代具有显着加速药物开发的潜力。通过数据分析和集成，AI可以帮助研究人员快速识别与疾病和治疗反应有关的模式和生物标志物。 AI的使用扩展以通过基于分子特性识别新应用来重新利用现有药物。 在药物开发中，AI有助于药物化学家产生新的分子结构，同时还可以预测潜在的副作用和不利的反应，从而对更安全的发育产生不利的反应。 示例之一是MIT研究人员建造的Diffdock，该模型可能有一天能够比传统方法更快地找到新药，并降低了不良副作用的潜力[参考：2]。 COGMOL是IBM开发的几种化学基础模型之一。 最大的Moleformer-XL在一个超过11亿个分子的数据库上进行了培训，现代目前正在ModernA使用用于设计mRNA药物。 [参考：3]。通过数据分析和集成，AI可以帮助研究人员快速识别与疾病和治疗反应有关的模式和生物标志物。AI的使用扩展以通过基于分子特性识别新应用来重新利用现有药物。在药物开发中，AI有助于药物化学家产生新的分子结构，同时还可以预测潜在的副作用和不利的反应，从而对更安全的发育产生不利的反应。 示例之一是MIT研究人员建造的Diffdock，该模型可能有一天能够比传统方法更快地找到新药，并降低了不良副作用的潜力[参考：2]。 COGMOL是IBM开发的几种化学基础模型之一。 最大的Moleformer-XL在一个超过11亿个分子的数据库上进行了培训，现代目前正在ModernA使用用于设计mRNA药物。 [参考：3]。在药物开发中，AI有助于药物化学家产生新的分子结构，同时还可以预测潜在的副作用和不利的反应，从而对更安全的发育产生不利的反应。示例之一是MIT研究人员建造的Diffdock，该模型可能有一天能够比传统方法更快地找到新药，并降低了不良副作用的潜力[参考：2]。COGMOL是IBM开发的几种化学基础模型之一。最大的Moleformer-XL在一个超过11亿个分子的数据库上进行了培训，现代目前正在ModernA使用用于设计mRNA药物。[参考：3]。