生物医学福音：轰动科研界的颠覆性研究，解决重大科研问题!

　　随着生物医学数据从组学时代进入到多维度大数据时代，药物发现领域同样不可避免地向数据密集型进行深刻变革。依靠着对海量数据得天独厚的优势，AI技术与算法加速并提高了药物发现的过程与准确性，并在药物发现的应用场景中占比越来越大。因此，AI与药物发现领域的深度融合已是大势所趋，未来将发挥更广阔的潜在价值。

　　此外，随着AI算法与算力迭代的效率逐渐提高，其在交叉学科中的应用同样前景广阔，例如智慧医疗、物联网、材料、消费、环境领域等;可以相信，AI将在众多交叉学科呈多样化发展趋势，并对前沿聚焦领域产生积极推动作用!深度学习几乎颠覆了每一个研究领域，包括那些对药物发现有直接重要性的领域，如药物化学和药理学，CADD应用中的DL已经取得了重大进展，如虚拟筛选、新药设计、吸收、分布、代谢、排泄和毒性 (ADMET) 特性预测等等。

　　CRISPR-Cas9基因编辑：基因编辑是指通过改变生物体基因组中的DNA序列，来修改和调控特定基因的表达或功能。CRISPR-Cas9基因编辑技术是一种广泛应用的基因编辑方法，它利用CRISPR(簇间重复短回文序列)和Cas9(CRISPR相关的蛋白质9)酶的系统来实现精确的基因组编辑。基因编辑的应用场景十分广泛。在农业领域，基因编辑可以提高作物的耐逆性、产量和品质，为解决全球食品安全和农业可持续性问题提供新途径。在医学领域，基因编辑带来了治愈遗传性疾病的希望，为罕见病提供了新的治疗手段。此外，基因编辑还可用于探索疾病发生机制、开发新药物以及研究动植物生理学。这项技术也被《麻省理工学院技术评论》杂志评选为2023年十大突破性技术之一。

　　下面是近两年在顶刊发表的部分研究方向

　　Nature Protocols | 基于机器学习和并行计算的代谢组学数据处理新方法

　　Nature| 基于机器学习的血清代谢组学开发生物标志物用早期肺腺癌筛查

　　Nature Biotechnology自动化和机器学习的高通量微生物培养组学分离微生物组

　　Cancer Cell | 基于多模态深度学习的泛癌组织学-基因组学整合分析

　　Science Advances|利用深度学习发现癌症中的新基因突变

　　Nature|肿瘤微环境的多组学机器学习预测乳腺癌治疗反应

　　Nature|肺癌和转移瘤中的基因组-转录组进化

　　Nature Methods | 用深度多任务神经网络探索单细胞数据

　　JCIM|利用深度学习进行基于结构的从头药物设计

　　Journal of Medicinal Chemistry报道基于靶标结构的深度学习全新药物设计方法

　　Nature Reviews综述 | 机器学习在药物发现和开发的应用

　　Science Advances | 实现了对较小的膜蛋白晶体结构解析方法的研究突破

　　Nature：一种基于CRISPR/Cas9的非病毒精准基因组编辑临床级疗法

　　《Nature》是一家国际知名的科学期刊，由国际自然杂志出版集团(Nature Publishing Group)出版。它被广泛认为是世界上最重要的、最有影响力的科学期刊之一。《Nature》涵盖了各个科学领域，包括生物学、化学、物理学、地球科学、天文学等，并发表了许多重要的科学研究成果和论文。