Nature：利用人工智能系统Alphafold发布最完整的预测人类蛋白质三维结构数据库
2021年7月24日讯/生物谷BIOON/---2021年7月22日，DeepMind宣布与欧洲分子生物学实验室（EMBL）合作，为人类蛋白质组的预测蛋白质结构模型建立迄今为止最完整、最精确的数据库。这将涵盖人类基因组所表达的全部约20000种蛋白质，并且这些数据将免费向科学界公开提供。该数据库和人工智能系统为结构生物学家提供了探究蛋白质三维结构的强大的新工
中国科学院医学光学专家王贻坤研究员，与美国硅谷人工智能公司NyquistData深度对话
2021年 7月 20日,美国硅谷人工智能医疗器械数据公司 Nyquist Data奈数科技的创始人 MichelleWu, 武丹女士,特邀国内知名学者,中国科学院安徽光机所光电子中心副主任王贻坤博士,进行深入的访谈与对话。王贻坤博士,主持国家科技支撑计划、中国科学院 STS重点项目等项
英矽智能宣布利用端到端AI药物研发平台，发现针对肾纤维化的临床前候选化合物
2021年8月4日，美国纽约/中国香港---业界领先的、专注于将下一代机器学习技术应用于药物研发的英矽智能（Insilico Medicine）今天宣布，利用其自主研发的人工智能药物发现平台，获得了针对肾纤维化的全新临床前候选化合物。该临床前候选化合物在药理和药代动力学方面表现良好，在体外和体内临床前研究中均显示出具有前景的结果。公司正在积极将该项目推进到临
Science：利用新型人工智能软件工具RoseTTAFold仅需10分钟就可准确地计算出蛋白质三维结构
2021年7月17日讯/生物谷BIOON/---自从DeepMind在2020年的“结构预测关键评估（Critical Assessment of Structure Prediction）”（CASP14）会议上展示了该领域的显著进展以来，科学家们已经等待了数月，以获得高度准确的蛋白质结构预测的机会。现在等待已经结束。在一项新的研究中，来自美国多个研究机构
Front Cardiovasc Med：新型人工智能工具或能通过测定机体心脏周围的脂肪水平来预测个体患糖尿病的风险
2021年7月10日 讯 /生物谷BIOON/ --心周脂肪（PAT，Pericardial adipose tissue）或许是机体心血管疾病的一个新型的风险标志物，然而由于缺乏快速的无辐射PAT定量方法，因此目前科学家们无法开展对大样本的检查。近日，一篇发表在国际杂志Frontiers in Cardiovascular Medicine上题为“Auto
人工智能系统DeepDR精准识别糖尿病视网膜病变
近日，上海交通大学附属第六人民医院内分泌代谢科、上海市糖尿病研究所、上海市糖尿病临床医学中心贾伟平教授课题组题为“A Deep Learning System for Detecting Diabetic Retinopathy Across the Disease Spectrum”（https：//doi.org/10.1038/
Com Biol Med：新型人工智能工具或将加速人类心血管疾病的诊断
2021年6月12日 讯 /生物谷BIOON/ --心血管疾病（CVDs）是引发全球人群死亡的主要原因，其中冠状动脉病（CAD）是一种最重要的心血管疾病。即使诊断和治疗冠状动脉病对于减少疾病并发症至关重要，比如心肌梗死和缺血引起的充血性心力衰竭等，心电图（ECG）信号最常被用作诊断筛查工具来检测冠状动脉病。近日，一篇发表在国际杂志Computers in B
Sci Rep：新型人工智能技术或有望实时检测患者机体中的癌变组织
2021年6月3日 讯 /生物谷BIOON/ --将吲哚菁绿（ICG，indocyanine green）与近红外内窥镜技术（near-infrared endoscopy）技术相结合能够增强手术中组织微灌注的实时评估能力，同时还能动态揭示肿瘤组织与正常组织的区别，尤其是通过视频软件荧光分析的技术。近日，一篇发表在国际杂志Scientific Reports
柳叶刀子刊EBioMedicine:人工智能鼻息肉病理诊断最新成果
近日，中山大学附属第三医院耳鼻咽喉头颈外科杨钦泰教授（通讯作者）团队联合清华珠三角研究院韩蓝青教授（共同通讯）和任勇研究员（共一），我校附属第三医院病理科邵春奎教授和陈健宁教授（共一），中山眼科中心林浩添教授、附属第五医院洪海裕教授、附属第七医院孙悦奇教授等，在柳叶刀子刊EBioMedicine在线发表了“Artificial intelligence fo
Nature：新型人工智能系统或能改善多种人类复杂转移性癌症的诊断
2021年5月7日 讯 /生物谷BIOON/ --原发不明癌症（CUP，Cancer of unknown primary）是一组非常神秘的癌症诊断形式，即肿瘤起源的主要原发性位点并不能被确定，这对于科学家们而言是一项巨大的挑战，因为现代的治疗方法主要针对原发性肿瘤；最近的研究集中在使用基因组学和转录组学来识别肿瘤的起源；然而基因组的检测并不总是能奏效，而且