【AI助力破解病毒密码，MIT团队开发新模型能更好地“猜”出抗体长啥样】
借助 #AI模型# ，研究人员在根据 #蛋白质# 序列预测蛋白质结构方面已经取得了巨大进步，然而，这种方法对于抗体却不是那么有效，部分原因是由于这种类型的蛋白质具有“高变异性”。
为了解决这个挑战，麻省理工学院的研究人员开发出一种新方法让模型能够更准确地预测抗体结构。通过这种方法，研究人员能够筛选出数百万种可能的抗体，从而确定可用于治疗 SARS-CoV-2 和其他传染病的抗体。
这项研究工作的领导者、 #麻省理工学院# 计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）计算与生物学小组负责人、西蒙斯数学教授 Bonnie Berger 表示：“这种新方法可以在大量信息中更有效地找到重要的线索，并且可以帮助制药公司节省不必要的开支，避免用错误的药物进行昂贵的临床测试。”
这项新技术侧重对抗体高变异区进行建模，同时也具有分析个体抗体库的潜力，这将有助于研究对艾滋病毒等疾病具有超级反应能力的人的免疫反应，从而帮助弄清楚为什么他们的抗体能够有效地抵御病毒。
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AI助力破解病毒密码，MIT团队开发新模型能更好地“猜”出抗体长啥样
借助 #AI模型# ，研究人员在根据 #蛋白质# 序列预测蛋白质结构方面已经取得了巨大进步，然而，这种方法对于抗体却不是那么有效，部分原因是由于这种类型的蛋白质具有“高变异性”。
为了解决这个挑战，麻省理工学院的研究人员开发出一种新方法让模型能够更准确地预测抗体结构。通过这种方法，研究人员能够筛选出数百万种可能的抗体，从而确定可用于治疗 SARS-CoV-2 和其他传染病的抗体。
这项研究工作的领导者、 #麻省理工学院# 计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）计算与生物学小组负责人、西蒙斯数学教授 Bonnie Berger 表示：“这种新方法可以在大量信息中更有效地找到重要的线索，并且可以帮助制药公司节省不必要的开支，避免用错误的药物进行昂贵的临床测试。”
这项新技术侧重对抗体高变异区进行建模，同时也具有分析个体抗体库的潜力，这将有助于研究对艾滋病毒等疾病具有超级反应能力的人的免疫反应，从而帮助弄清楚为什么他们的抗体能够有效地抵御病毒。
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