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首先，AI已经能够优化 mRNA的稳定性和翻译效率，并预测抗原的免疫原性。简单来说，就是采集患者的肿瘤样本和健康人血液样本，对其进行各种序列分析对比，从而找出该患者癌症特有的突变。然后，使用深度学习的预测算法将突变列表转化为癌细胞表面的新抗原，进而设计出该患者独有的mRNA。
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其次，這只是人工智能如何開啟新藥研發新時代的其中一個例子——它正為當代最棘手的醫療難題帶來突破性進展。科學家現正將人工智能用於研究尚無已知療法的疾病，如帕金森症及數千種罕見疾病，希望找到新的突破。
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此外，腦膜炎球菌疾病爆發較為罕見，但可能出現在人群聚集的地方，例如大學校園。
最后，黄花春很受触动：“如果能形成常态化体检，就可以在最初的时间发现。”
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