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以下是生物技术相关的文章

2025-12-10
GigaTime：使用多模态AI生成的虚拟人群扩展肿瘤微环境建模本文介绍了GigaTime项目，该项目利用多模态AI生成虚拟人群来显著扩展肿瘤微环境（TME）的建模规模。通过集成多种数据源，GigaTime旨在克服传统生物模型在代表性上的局限性，加速个性化癌症治疗的开发和评估。
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2025-12-10
首款AI设计的药物会是什么？这些抗击疾病的抗体是主要竞争者在首款AI设计的蛋白质问世仅一年后，科学家们正准备进行临床试验，测试由人工智能设计的抗体。文章探讨了AI在药物设计领域的最新进展，特别是针对抗体药物的突破，预示着AI可能很快就能开发出具有商业化潜力的疾病疗法。
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2025-12-05
AI将如何加速生物医学研究与发现本文关注微软研究院播客最新一集，探讨AI如何显著加速生物医学研究与发现的进程。重点关注2025年7月10日发布的剧集，揭示AI在推动前沿医疗技术和生命科学突破中的关键作用。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-04
当人工智能邂逅生物学：机遇、风险与责任微软研究院最新播客探讨AI与生物学的交汇点，聚焦其带来的巨大机遇、潜在风险以及我们应如何承担责任。节目特别介绍了Paraphrase Project如何利用AI增强生物安全性。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-11-28
俄罗斯测试脑机接口信鸽：单日飞行500公里，远超传统电动无人机俄罗斯Neiry公司成功研发出内置脑机接口的“信鸽生物无人机”，利用外科手术将微型电极植入鸽子大脑运动皮层，捕获神经信号以接收飞行指令。该生物机械结合方案展现出革命性优势，代号为PJN-1的改造鸽子每日飞行里程最高可达500公里，续航能力远超传统电动无人机。目前测试阶段，未来计划扩展到体型更大的鸟类，以承载更重载荷，预示着生物无人机在长距离、长时间空中任务中具有巨大潜力。
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2025-11-22
人工智能将如何加速生物医学研究和发现本期播客聚焦AI在生物医学研究和发现中的变革性影响。微软高管、知名科学家和创业者深入探讨了AI如何加速药物研发、实现个性化医疗，并构建更具韧性的生物安全体系。了解数据驱动方法如何推动下一代医疗创新。
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- AI行业应用
- AI新闻/评测
2025-11-21
当人工智能邂逅生物学：机遇、风险与责任微软研究院的专家们深入探讨了人工智能与生物学交叉领域的巨大潜力与严峻挑战。本文聚焦AI如何加速生物发现，同时也警示了其在生物安全领域可能带来的双重用途风险，强调了负责任创新的重要性。
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- AI新闻/评测
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2025-11-21
PLAID：一种同时生成蛋白质1D序列和3D结构的生成模型随着AlphaFold2的突破，AI在生物学中的作用日益凸显。本文介绍了PLAID，一个创新的多模态生成模型，它通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，能够同时生成蛋白质的1D序列和3D结构。PLAID支持基于功能和生物体提示的控制，并且仅需使用序列数据进行训练，极大地拓展了其应用范围。
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2025-11-20
从基因组语言模型进行功能性从头基因的语义设计本文介绍了一种名为Evo的基因组语言模型，它通过学习基因间的语义关系，实现了“语义设计”。研究人员利用该模型设计了具有所需功能的新序列，包括全新的抗CRISPR蛋白和毒素-抗毒素系统，其中部分从头基因与自然蛋白无显著序列相似性。这项工作展示了生成式基因组学在超越自然序列限制方面的潜力。
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- AI基础/开发
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2025-11-19
科学家制造出与真实神经元功能相同的仿生神经元麻省大学阿默斯特分校的工程师们利用细菌培养的蛋白质纳米线，成功制造出工作电压极低的仿生神经元。这种神经元能像真实神经元一样运作，实现了与生物系统的无缝通信，并大幅提高了能源效率，有望彻底改变可穿戴电子设备和生物启发型计算机的设计。
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- AI基础/开发
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2025-11-14
OpenAI 投资初创公司 Red Queen Bio，旨在阻止 AI 制造生物武器 OpenAI 宣布向 Red Queen Bio 投资 1500 万美元种子轮融资，这家初创公司的核心使命是利用技术手段，防止恶意行为者利用人工智能（AI）制造生物武器。此举是 OpenAI 应对 AI 风险更广泛战略的一部分。该公司联合创始人强调，需要确保 AI 防护措施与潜在的恶意利用保持同步发展。Red Queen Bio 将结合 AI 模型与传统实验，积极发现和防御新兴的生物风险，以应对 AI 技术在药物开发加速的同时带来的潜在安全挑战。
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2025-11-11
运行在人类脑细胞上的计算机瑞士日内瓦湖畔的研究人员正在探索“湿件”（wetware）或生物计算机的潜力。通过培养人类神经元并将其用作生物晶体管，科学家们希望创造出能耗极低却拥有超级计算机处理能力的系统。本文将深入探讨这项将活体脑细胞转化为功能性计算系统的前沿技术。
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2025-11-11
人工智能将如何加速生物医学研究与发现本文探讨了人工智能（AI）如何加速生物医学研究与发现的进程。内容将聚焦于AI在药物研发、个性化医疗以及复杂生物数据分析中的关键作用。了解AI如何驱动科学发现范式的转变，并推动医疗健康领域的重大突破。
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2025-11-08
当人工智能遇上生物学：机遇、风险与责任本文探讨了人工智能与生物学交叉领域的机遇、风险与责任。随着AI在生物研究中的应用日益深入，如何平衡创新潜力与潜在威胁，建立负责任的生物安全框架，是当前亟待解决的关键议题。
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2025-11-08
PLAID：一种可同时生成蛋白质1D序列和3D结构的多模态生成模型继AlphaFold2获得诺贝尔奖后，AI在生物学领域迈入新阶段。本文介绍了PLAID模型，它通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，实现了蛋白质1D序列和3D结构的联合生成。PLAID支持基于功能和生物体提示词的控制，并可仅使用序列数据库进行训练，是蛋白质设计领域的一大突破。
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2025-11-06
模仿真实大脑细胞的“人工神经元”问世南加州大学（USC）的研究人员利用基于离子的扩散型忆阻器构建了能复制真实大脑电化学过程的人工神经元。这项突破性进展标志着神经形态计算领域的重要里程碑，有望大幅缩小芯片尺寸、降低能耗，使人工智能更接近通用人工智能的实现。
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2025-10-29
联合撰稿人圆桌会议：反思医疗保健经济学、生物医学研究和医学教育本次微软研究院播客特别圆桌会议汇集了三位专家，深入探讨了生成式AI如何重塑医疗保健经济学、生物医学研究前沿以及医学教育的未来。他们分享了关于AI在加速科学发现、提高医疗效率以及培养下一代医生的关键见解和挑战。
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2025-10-29
AI将如何加速生物医学研究与发现本文介绍了微软研究院播客的最新一期，重点探讨了AI如何革新生物医学研究和发现。三位重量级嘉宾——Peter Lee、Noubar Afeyan和Dr. Eric Topol，与主持人Daphne Koller共同深入解析了AI在药物研发、疾病诊断和个性化医疗领域的巨大潜力与应用前景。
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2025-10-29
使用人工智能协助罕见病诊断本文探讨了微软研究院如何利用人工智能技术来加速罕见病的诊断过程。通过分析复杂的临床数据和基因信息，AI模型有望显著缩短患者的诊断时间，提供更精准的治疗方案，从而改善罕见病患者的生活质量。
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2025-10-21
共同作者圆桌会议：反思医疗保健经济学、生物医学研究和医学教育微软研究院播客特别圆桌会议，聚焦《人工智能革命》三位共同作者的深刻见解。探讨AI如何重塑医疗保健经济学、加速生物医学研究，并对医学教育带来的深远影响，解析未来医疗健康领域的变革方向。
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