蛋白质结构预测「百家争鸣」，这些工具真能加速新药开发吗？
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现在的蛋白质结构预测领域，也出现了「百家争鸣」的景象。前不久，DeepMind公布了AlphaFold预测的大约 2.2 亿种蛋白质的结构，几乎涵盖了 DNA 数据库中已知生物体的所有蛋白质。现在，Meta的蛋白质预测大模型ESMFold，又仅用2周就成功预测了约 6 亿种蛋白质结构，包含大量前所未见的结构。许多生物医药的研究人员都认为。这将加速新药开发，为生命科学带来革命性的变化。那么，像AlphaFold这样的AI工具，真的能够加速新药开发吗？
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