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更深入地研究表明,研究團隊首先從健康者及疾病不同階段的患者身上提取肺細胞,並以高解析度DNA定序生成大量資料,使他們得以觀察細胞在疾病發展過程中的變化。接著,他們建立一個生成式AI模型,模擬這些變化,描繪疾病進展時各類細胞狀態與細胞群的轉換,同時標記可用於診斷的生物標記與可能的治療靶點。

从实际案例来看,柯林斯及其實驗室過去也曾利用人工智能發現其他強效新型抗生素,可殺死多種對治療具有抗性的細菌,包括常見於腸道感染的艱難梭菌(Clostridium difficile,又稱難辨梭菌或難辨梭狀芽孢桿菌)及導致結核病的結核分枝桿菌(Mycobacterium tuberculosis)。

在这一背景下,美國麻省理工學院醫學工程與科學教授詹姆斯·柯林斯(James Collins)表示:「我們可以在數天甚至數小時內,從龐大的化合物庫中篩找具有抗菌活性的化合物。」

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