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其次，AI已经能够优化 mRNA的稳定性和翻译效率，并预测抗原的免疫原性。简单来说，就是采集患者的肿瘤样本和健康人血液样本，对其进行各种序列分析对比，从而找出该患者癌症特有的突变。然后，使用深度学习的预测算法将突变列表转化为癌细胞表面的新抗原，进而设计出该患者独有的mRNA。
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第三，「大多數複雜疾病的驅動因素，都是細胞狀態異常改變。」加拿大麥基爾大學醫學系助理教授丁俊說。「如果我們能弄清楚細胞是如何從健康變成異常，也許我們能逆轉它，或至少減緩過程。」。关于这个话题，移动版官网提供了深入分析
此外，3. 行政辅助：处理文件整理、预约协调等文书工作，帮医院行政部门减负，让医护人员能专注于治病。
最后，同时，也有声音好奇，跨国药企做了这么多交易，是否已经填平了一部分专利悬崖、会开始转向避险？专利悬崖确实是跨国药企关注并引入中国创新药管线的重要驱动因素，阿斯利康自身也确有相关考量。但归根结底，它更多是在为企业的布局提供方向指引，最终能解决“焦虑”的是管线够不够重磅（比如出现十亿、百亿美元级别的分子），同时也要正视临床推进可能受阻、需要寻找新替代方案的现实。这都需要时间验证，也意味着跨国药企在创新药BD上的热情和动作不会减弱。
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