智药局：2024年AI+蛋白质行业研究报告

发布者：wx****b1

2024-07-26

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人工智能（AI）医疗

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资源简介

蛋白质作为生命活动的基本组成单元，其结构、功能、相互作用与调控机制复杂性一直是科学家们探索的重点。

传统的蛋白质研究方法，如X射线晶体学、核磁共振和冷冻电镜等，虽然在解析蛋白质结构方面取得了巨大成就，但仍面临着成本高、效率低、数据获取有限等挑战。

近年来，随着以深度学习为代表的人工智能技术的发展，为蛋白质研究提供了另一种思路，带来方法、流程和思维上的革新。特别是在以AlphaFold为代表的突破性创新下，AI在蛋白质结构预测、优化设计和组学研究等方面取得了显著进展。与此同时，这些技术也已经从实验室走向实际应用，涵盖了新药研发、疾病诊断、合成生物等多个领域，显示出巨大的市场潜力。

然而，尽管前景可期，AI在蛋白质研究中的应用仍然面临着数据缺失、算法黑箱以及技术可泛化性较差等痛点。在克服这些障碍的过程中，各方的密切交流不可或缺。

推动行业信息的高效传递是我们的愿景之一，希望此份报告能够引起更多有价值的探讨，对于其中可能存在的

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