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在传统癌症疫苗开发中，预测哪些突变能够引发免疫反应需要数月甚至更长时间的实验室模拟。而保罗通过AlphaFold分析蛋白质结构的置信度和预测结合亲和力，筛选出那些最容易被Rosie免疫受体识别的肽序列，极大压缩研发周期；新南威尔士大学团队不到两个月完成疫苗合成，再次证明mRNA技术能完美适配个体突变定制需求，为实体瘤个性化治疗提供了可行路径。
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更深入地研究表明，丁俊表示：「研究人員可以在模型中測試不同藥物的效果，而不需要太高成本。」
从另一个角度来看，傳統藥物測試通常在動物或分離的人體細胞進行，而他們希望用AI套用同樣概念——等於是在「虛擬細胞」上模擬IPF的影響。
展望未来，3只值得重新关注的疫苗股票的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。