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人工智能如何改变制药行业，对医学的未来意味着什么？

人工智能如何改变制药行业，对医学的未来意味着什么？
编辑 | 白菜叶制药行业以严谨的研究、复杂的药物开发流程和尖端技术的使用而闻名，而现在，由于人工智能的出现，该行业正在经历一场变革。 从疾病识别和诊断、药物发现、临床试验优化到提高制造效率等应用，人工智能正在加速该行业的发展。 制药行业拥有大量生物、化学数据和患者数据，因此具有独特的优势，可以充分利用人工智能的潜力。
3/3/2025 12:03:00 PM
ScienceAI
检索了15460项研究，AI与机械流行病学建模相结合：机遇和挑战的范围界定回顾

检索了15460项研究，AI与机械流行病学建模相结合：机遇和挑战的范围界定回顾
编辑丨toileter将嵌入机械模型中的先前流行病学知识与 AI 的数据挖掘功能相结合，为流行病学建模提供了变革性的潜力。 虽然 AI 与传统机械方法的融合正在迅速发展，但工作仍然分散。 目前，需要更好地纳入现实的决策考虑，扩大对不同数据集的探索，以及进一步研究生物和社会行为机制。
3/3/2025 12:01:00 PM
ScienceAI
速度提升3200倍，准确率提高40%！深度神经网络+纠错码革新DNA存储技术

速度提升3200倍，准确率提高40%！深度神经网络+纠错码革新DNA存储技术
编辑 | 2049在全球数据量呈指数级增长的今天，传统存储技术的扩展速度已难以跟上。 脱氧核糖核酸（DNA）分子作为一种信息存储介质，以其卓越的信息密度、增强的数据耐久性和几乎可忽略的维护能耗，正逐渐成为解决存储危机的关键方案。 然而，DNA 存储技术面临可扩展性和准确性之间的权衡困境，成为商业化落地的主要障碍。
3/3/2025 11:59:00 AM
ScienceAI
如何准确观察小胶质细胞在三维脑组织中的动态？DeepCellMap给出答案

如何准确观察小胶质细胞在三维脑组织中的动态？DeepCellMap给出答案
编辑 | 2049在人类大脑发育过程中，数万亿神经元与胶质细胞形成复杂网络，而小胶质细胞作为中枢神经系统的免疫哨兵，其空间分布与功能动态直接影响神经回路的形成与重塑。 传统组织学分析方法受限于手动标注的低效性和二维图像的局限性，难以揭示细胞在三维组织中的动态互作规律。 尤其在病理条件下，如母体感染 SARS-CoV-2 引发的胎儿脑出血，小胶质细胞如何响应血管损伤仍需深入解析。
2/28/2025 12:34:00 PM
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每小时处理80,000个蛋白质，大卫·贝克、微软等发布Seq2Symm，实现蛋白质对称性精准预测

每小时处理80,000个蛋白质，大卫·贝克、微软等发布Seq2Symm，实现蛋白质对称性精准预测
编辑 | 2049在生物系统中，蛋白质很少以单体形式发挥功能，它们通常需要组装成更高级的复合物。 这些复合物中，由多个相同蛋白质链通过非共价键相互作用形成的结构被称为同源寡聚体，它们的空间排布形成特定的对称性，这对蛋白质的稳定性、折叠和功能至关重要。 然而，从单条序列精确预测蛋白质可能形成的对称结构一直是一项挑战。
2/28/2025 12:32:00 PM
ScienceAI
AI驱动的模拟科学家，涉及生理学、生物物理学、物理化学和量子力学多个领域，登Nature子刊

AI驱动的模拟科学家，涉及生理学、生物物理学、物理化学和量子力学多个领域，登Nature子刊
编辑 | 萝卜皮大型语言模型（LLM）是一种人工智能系统，以自然语言的形式封装大量知识。 这些系统擅长许多复杂任务，包括创意写作、讲故事、翻译、问答、总结和计算机代码生成。 尽管 LLM 已在自然科学领域得到初步应用，但其推动科学发现的潜力仍未得到充分开发。
2/26/2025 3:53:00 PM
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Transformer革新药物研发：TRACER框架实现反应感知的分子设计与合成优化

Transformer革新药物研发：TRACER框架实现反应感知的分子设计与合成优化
编辑 | 2049药物研发周期长、成本高是制药行业面临的重大挑战。 据统计，一个新药从研发到上市平均需要 12 年时间，投入高达 26 亿美元。 为提升研发效率，深度学习在分子生成领域取得了显著进展。
2/26/2025 3:52:00 PM
ScienceAI
速度提高40w倍，牛津新的ML策略计算蛋白的自由能扰动，助力药物发现

速度提高40w倍，牛津新的ML策略计算蛋白的自由能扰动，助力药物发现
编辑 | 白菜叶机器学习为快速准确地预测结合亲和力提供了巨大的希望。 然而，目前的模型缺乏稳健的评估，无法完成（命中到）先导化合物优化中遇到的任务，例如对一系列同类配体的结合亲和力进行排序，从而限制了它们在药物发现中的应用。 牛津大学的研究团队首先提出了一种新的基于注意力的图神经网络模型 AEV-PLIG（原子环境向量-蛋白质配体相互作用图），以解决这些问题。
2/24/2025 3:26:00 PM
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南京理工团队推出基于AI增强热力学建模预测3D场景红外辐射特性的新框架

南京理工团队推出基于AI增强热力学建模预测3D场景红外辐射特性的新框架
编辑 | ScienceAI在现代军事科技中，虚拟战场构建技术对武器研发和战术决策具有深远影响。 然而，传统三维红外场景模拟面临计算资源消耗大、动态目标与环境交互建模困难、算法验证不足等挑战。 近期，南京理工大学的研究团队在《International Journal of Heat and Mass Transfer》发表了一项突破性研究《A novel framework for predicting 3D scene infrared radiation characteristics through AI-enhanced thermodynamic modeling》。
2/24/2025 3:26:00 PM
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慢思考助力医学大语言模型突破数据瓶颈：上海交大联合上海AI Lab推出MedS3系统

慢思考助力医学大语言模型突破数据瓶颈：上海交大联合上海AI Lab推出MedS3系统
编辑 | ScienceAIOpenAI o1、DeepSeek R1 等模型成功实现了在数学、编程等领域的智能慢思考推理，通过自我反思和修正实现了运行时的性能外推。 然而，在医疗领域，仍然很少有模型可以实现具有长链慢思考的推理。 目前医疗领域的推理模型大多是通过在医疗考试题上对 OpenAI 系列的模型进行蒸馏，并没有考虑推理过程的可验证性，以及医疗任务的覆盖度。
2/21/2025 4:04:00 PM
ScienceAI
清华大学AIR联合水木分子开源DeepSeek版多模态生物医药大模型BioMedGPT-R1

清华大学AIR联合水木分子开源DeepSeek版多模态生物医药大模型BioMedGPT-R1
编辑 | ScienceAI2025 年初，DeepSeek给全球引发了 AI 大模型的新一轮热议。 多家市场咨询公司指出，在 DeepSeek 的影响下，从大模型供应商到基础设施和平台供应商的整个 AI 产业生态都掀起了一波「新浪潮」。  DeepSeek R1 以其强大的推理能力，为各行各业带来了智能化升级新机遇。
2/21/2025 4:03:00 PM
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预测所有物种DNA、RNA、蛋白质的形式和功能，Arc、斯坦福、NVIDIA发布最大AI生物模型Evo2

预测所有物种DNA、RNA、蛋白质的形式和功能，Arc、斯坦福、NVIDIA发布最大AI生物模型Evo2
编辑 | 萝卜皮所有生命都用 DNA 编码信息。 虽然测序、合成和编辑基因组代码的工具已经改变了生物学研究，但智能地编写新的生物系统还需要深入了解基因组编码的巨大复杂性。 科学家们今天发布了他们所称的有史以来最大的生物学人工智能（AI）模型——Evo-2。
2/20/2025 2:57:00 PM
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深势科技张林峰：平台化科研入口雏形初现，玻尔赋能未来教育科研

深势科技张林峰：平台化科研入口雏形初现，玻尔赋能未来教育科研
近日，AI在线旗下ScienceAI以了解深势科技旗下AI加持的先进工具玻尔空间站（Bohrium）为契机，对深势科技创始人兼首席科学家、北京科学智能研究院院长张林峰进行了专访。 作为AI for Science领域的先行探索者，张林峰在采访中与我们深入探讨了AI for Science的内涵与发展趋势，玻尔空间站在教育、科研与产业融合中的角色，以及如何通过技术创新解决传统科研中的痛点。 他还分享了玻尔空间站在未来科研生态中的愿景，以及如何通过平台化的方式推动科研范式的变革。
2/19/2025 3:02:19 PM
ScienceAI
AWS与纪念斯隆凯特琳癌症中心合作加速药物研发

AWS与纪念斯隆凯特琳癌症中心合作加速药物研发
编辑 | ScienceAI纪念斯隆凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center）正与 AWS（Amazon Web Services）合作，利用人工智能加速其肿瘤学研究。 2025 年 2 月 17 日，他们在纳什维尔举行的 ViVE 会议上宣布了这一消息。 纪念斯隆凯特琳癌症中心首席战略官 Anaeze Offodile 表示，通过使用人工智能分析大量数据，纪念斯隆凯特琳癌症中心将能够获得可实现更好的癌症治疗和更加个性化护理的见解。
2/19/2025 3:02:19 PM
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自动化、高精度，告别人工测量！Meta SAM模型高效解析复杂纳米颗粒

自动化、高精度，告别人工测量！Meta SAM模型高效解析复杂纳米颗粒
编辑 | 2049在材料科学领域，纳米颗粒的形态特征直接决定了其物理化学性质与应用潜力。 然而，面对电子显微镜图像中数以千计的颗粒，传统的人工测量方法需要耗费数十小时，且易受主观偏差影响；而基于分水岭算法等半自动工具，则难以准确分割高度重叠的复杂颗粒结构。 德国康斯坦茨大学与巴西米纳斯吉拉斯联邦大学的研究团队提出了一种创新解决方案：利用预训练人工智能模型（Segment Anything Model， SAM）实现纳米颗粒的自动化分割与形态分析。
2/18/2025 4:26:00 PM
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哈佛、英特尔等60+顶尖机构联手打造：NeuroBench定义神经形态计算评测新范式

哈佛、英特尔等60+顶尖机构联手打造：NeuroBench定义神经形态计算评测新范式
编辑 | 2049在人工智能快速发展的今天，计算效率成为制约其进一步发展的关键瓶颈。 神经形态计算凭借其借鉴生物大脑的创新架构，在能效比和实时处理等方面展现出巨大潜力。 然而，该领域长期缺乏统一的评测基准，使得技术创新难以得到客观衡量和有效比较。
2/17/2025 3:01:00 PM
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超强DNA大模型「GENERator」问世！解锁生命密码设计新范式

超强DNA大模型「GENERator」问世！解锁生命密码设计新范式
编辑 | ScienceAI在基因组学研究领域，DNA 序列的解码与预测一直是科学家们面临的核心挑战。 随着测序技术的飞速发展，我们能够以前所未有的速度获取海量基因组数据，但如何高效解读这些复杂的遗传信息，仍是一个亟待解决的难题。 近年来，大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域的成功，为生物序列分析带来了新的契机。
2/17/2025 10:11:00 AM
ScienceAI
复旦团队提出Transformer生成的原子嵌入策略，可通过ML提高晶体特性的预测准确性

复旦团队提出Transformer生成的原子嵌入策略，可通过ML提高晶体特性的预测准确性
编辑 | 白菜叶近年来，在化学分子性质与结构预测领域出现了大量基于 Transformer 的训练方法和预测模型，例如 OrbNet、3D-Transformer 等。 科学家们认为这些方法和模型，能够充分发挥 Transformer 架构在处理原子相互作用和捕捉三维结构方面的优势，从而高效地表示原子间复杂的相互作用。 在这些进步的推动下，复旦大学的研究人员开发了自制的 CrystalTransformer 模型，基于 Transformer 架构生成称为 ct-UAE 的通用原子嵌入，该模型为每个原子学习独特的「指纹」，捕捉它们在材料中的功能和相互作用的本质。
2/14/2025 4:47:00 PM
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