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其次，在传统癌症疫苗开发中，预测哪些突变能够引发免疫反应需要数月甚至更长时间的实验室模拟。而保罗通过AlphaFold分析蛋白质结构的置信度和预测结合亲和力，筛选出那些最容易被Rosie免疫受体识别的肽序列，极大压缩研发周期；新南威尔士大学团队不到两个月完成疫苗合成，再次证明mRNA技术能完美适配个体突变定制需求，为实体瘤个性化治疗提供了可行路径。
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此外，Wong, C.X., Tse, H.F., Choi, EK. et al. The burden of atrial fibrillation in the Asia–Pacific region. Nat Rev Cardiol 21, 841–843 (2024). https://doi.org/10.1038/s41569-024-01091-1
最后，目前，AI最有用的環節集中在新藥研發初期：包括識別標靶（target identification）以及尋找能與標靶結合的分子。
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