对预测医学的潜在影响

AlphaFold 是人工智能在准确预测复杂蛋白质结构方面的计算能力的一个杰出例子。一篇新的评论文章探讨了 AlphaFold 的最新进展及其对预测医学的潜在影响。该文章发表在同行评审期刊《精准肿瘤学中的人工智能》上。

Sarah Cannon 研究所的医学博士 Vivek Subbiah 和合著者描述了一种向预测医学的转变，其中人工智能与基因组数据相结合，彻底改变了我们对疾病的理解，促进了药物设计，并实现了个性化治疗。然而，这种演变也带来了挑战，这篇评论强调了预测蛋白质功能、结合动力学和热力学性质对于有效药物开发的重要性。

随着人工智能与临床数据的融合，作者强调“围绕患者隐私和负责任地使用人工智能的道德考虑变得至关重要。” 该评论提出了结直肠癌患者的假设历程，强调了人工智能驱动的预测如何加速个性化疫苗的开发并促进适应性临床试验。

“AlphaFold 预测蛋白质结构的突破性能力将彻底改变预测医学，推动药物设计和个性化治疗的发展。Vivek Subbiah 博士及其合著者在最近的《精准肿瘤学中的人工智能》评论中阐明了这一变革性转变，同时解决了将人工智能与临床数据相结合的关键挑战和道德考虑，”《精准肿瘤学中的人工智能》主编 Douglas Flora 医学博士说。

赵希宇、Victor B. Yang、Arjun K. Menta、Jacob Blum、Adam Wahida、Vivek Subbiah。
AlphaFolds 精准肿瘤学的预测革命。
精准肿瘤学中的人工智能，2024 年。doi: 10.1089/是.2024.0010