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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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权威机构的研究数据证实,这一领域的技术迭代正在加速推进,预计将催生更多新的应用场景。

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与此同时,履职仍在继续。在去年的调研基础上,吴德沛今年把关注点进一步转向大数据赋能医疗与精准诊疗,围绕医疗数据共享、临床研究和精准诊疗能力提升开展调研、建言献策。“医疗正在进入数据驱动的时代,只有把数据用好,才能让更多患者更早受益。”吴德沛说。

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