谷歌五年来发表90篇医学论文,获超9万次引用。其AI成果包括:AlphaFold助力筛选恰加斯病药物,AlphaGenome定位衰老相关基因,与哈佛合作重建人脑片段;DeepVariant实现8小时基因诊断,AlphaProtein设计定制酶;AI乳腺筛查减少40%阅片量,DeepSomatic发现遗漏白血病突变,流感预测模型居CDC榜首。Google.org投入超6000万美元支持全球疾病研究。
研究推出了Deep-ProBind模型,整合序列与结构信息,准确预测蛋白质结合位点,基准数据集上准确率达92.67%,优于传统方法,显示出在疾病研究中的潜力。
蛋白质-蛋白质相互作用(PPIs)是生物功能的基础,准确识别这些相互作用对疾病研究和药物开发至关重要。浙江大学团队提出的玻尔兹曼对齐技术结合深度学习,显著提升了结合自由能变化的预测精度,超越了现有方法。这项研究为理解蛋白质相互作用提供了新思路,并在国际学术会议上发表。
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