本文目录一览：
- 1、2024诺贝尔化学奖揭晓,又有人工智能|直击诺奖
- 2、2024年诺贝尔化学奖花落人工智能AlphaFold的开发者们
- 3、AIGC×蛋白质设计,天壤xCREATOR「一键生成」全新的蛋白质
- 4、...革新基因疗法和癌症治疗!全新蛋白质递送系统来了
- 5、人工智能在蛋白质结构预测上的突破将如何影响医学和药物研发?
2024诺贝尔化学奖揭晓,又有人工智能|直击诺奖
年诺贝尔化学奖已正式揭晓，该奖项的颁发再次彰显了科学界对人工智能（AI）在化学领域应用的认可与肯定。
年10月9日北京时间17时45分许，瑞典皇家科学院在斯德哥尔摩宣布，将2024年诺贝尔化学奖授予蛋白质计算领域的三位杰出科学家。
年诺贝尔化学奖的揭晓再次证明了人工智能技术在科学研究中的巨大潜力和价值。大卫·贝克、德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀等人的成果不仅为蛋白质科学领域带来了革命性的突破，也为其他科学领域的研究提供了新的思路和方法。
支持者视角：科研效率提升医学奖得主屠呦呦认为，AI可加速药物研发，例如通过模拟病毒结构缩短疫苗开发周期。2023年诺贝尔化学奖得主蒙吉·巴文迪的研究团队已尝试用AI预测分子反应路径，将实验效率提升70%以上。
年诺贝尔化学奖授予蒙吉·G·巴文迪（Moungi G. Bawendi）、路易斯·E·布鲁斯（Louis E. Brus）和阿列克谢·叶基莫夫（Alexei Ekimov），以表彰他们在发现和合成量子点方面作出的贡献。量子点是尺寸在1nm到100nm之间，具有“量子限域效应”的半导体纳米晶。
2024年诺贝尔化学奖花落人工智能AlphaFold的开发者们
AlphaFold和其他生物AI工具的影响被比作阿波罗登月计划，展示了工程可以实现的成就，并让我们看到了科学研究的无限可能。综上所述，2024年诺贝尔化学奖授予AlphaFold的开发者们，是对他们在计算蛋白质结构预测和设计领域所做出的革命性贡献的肯定。这一奖项不仅表彰了他们的科学成就，也预示着AI在科学研究中的广阔前景。
这两位科学家在Google DeepMind工作，他们开发了一种名为AlphaFold的AI模型，用于预测蛋白质的三维结构。AlphaFold模型能够预测几乎所有2亿种已知蛋白质的结构，这一成就解决了50年来一直未能解决的蛋白质结构预测难题。
年诺贝尔化学奖颁给了谷歌DeepMind的德米斯·哈萨比斯和约翰·M·詹珀。
AlphaFold等算法的应用，使得科学家们能够更快地揭示生命的奥秘，为新药研发和疾病治疗提供了新的可能。人工智能在化学领域的广泛应用 本次诺贝尔化学奖的颁发，再次凸显了人工智能在化学领域的重要作用。随着技术的不断发展，AI已经渗透到化学研究的各个方面，包括分子设计、反应预测、材料开发等。
AIGC×蛋白质设计,天壤xCREATOR「一键生成」全新的蛋白质
1、天壤公司于2022年9月推出蛋白质设计工作台xCREATOR，近期对其蛋白质设计模块进行了升级，实现了这一令人惊喜的突破。升级后的xCREATOR平台，用户不再局限于基于功能目标进行设计，而是可以进行更自由的结构生成，包括复合体设计、对称蛋白质设计等。
...革新基因疗法和癌症治疗!全新蛋白质递送系统来了
1、张锋团队在《自然》期刊上发表的研究确实为基因疗法和癌症治疗领域带来了革新，他们开发出了一种全新的蛋白质递送系统。以下是该研究的几个关键点：技术革新：张锋团队借鉴了细菌的胞外可收缩注射系统，如发光杆菌eCIS，通过改造其识别细胞表面受体的能力，实现了精确且高效地将治疗分子定向至人类和小鼠细胞。
2、纳米囊泡具有天然的膜结构和生物相容性，使其成为药物递送的理想载体。通过装载药物分子，纳米囊泡可以靶向递送到病变部位，实现精准治疗。此外，纳米囊泡还可以携带基因片段，用于基因治疗。这种基于纳米囊泡的药物递送系统，具有高效、低毒、可控等优点，为疾病治疗提供了新的解决方案。
3、Tat-Myc蛋白质疗法：Tat-Myc蛋白质疗法是基于新生抗原技术的突破而衍生出的先进疗法。它通过向癌细胞靶向递送新生抗原，激发自体免疫系统对肿瘤细胞进行攻击，从而缩小或消灭肿瘤。新抗原疫苗的优势：新抗原疫苗为癌症患者提供了新的生存希望，特别是晚期癌症患者。
人工智能在蛋白质结构预测上的突破将如何影响医学和药物研发?
1、人工智能在蛋白质结构预测上的突破将极大地影响医学和药物研发，具体体现在以下几个方面：加速药物研发过程：人工智能程序AlphaFold的预测能力已超越实验手段，能够以前所未有的精度预测蛋白质的三维结构，为药物研发提供了关键信息。
2、数十年来，科学家们犹如在迷宫中探寻，试图揭示蛋白质如何从氨基酸链中编织出复杂而精密的三维结构，这一过程关乎生命本身的运作机制。这一难题近日被DeepMind，谷歌的子公司，用其人工智能程序AlphaFold成功破解。
3、人工智能与蛋白质组学的结合将对药物研发产生深远影响。它在新靶点开发、药物活性分析、受试者筛选、临床试验结果预测等方面展现出巨大潜力。通过测量蛋白质组数据，可以发现新靶点，准确评估药物活性，优化受试者选择，预测临床试验结果，甚至指导药物联合使用，加速药物研发进程。
4、这一突破性进展对药物研发产生了深远影响。首先，AlphaFold极大地提高了蛋白质结构模型的准确性。传统上，获取蛋白质结构信息需要耗费大量时间和资源，而AlphaFold的预测能力使得这一过程变得更加高效和便捷。
5、AlphaFold通过预测蛋白质结构，为药物设计和优化提供了新途径，加速了新药研发的进程。可能超越生命科学领域的影响：AlphaFold的成就不仅局限于生命科学，其对社会和人类文明可能产生深远影响，展示了人工智能在科学领域的巨大潜力。
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文章不错《人工智能设计的新蛋白质（新型人工智能）》内容很有帮助