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首先，柯林斯及其團隊訓練了一個生成式人工智能模型，用來辨識已知抗生素的化學結構，使演算法能學習哪些特徵能殺死細菌。研究人員其後利用AI篩選超過4,500萬種化學結構，以評估它們對兩類細菌的作用：
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其次，圖像加註文字，詹姆斯柯林斯團隊利用人工智慧辨識出可以殺死多種對其他藥物有抗藥性的細菌（上排）的新化合物（下排）。這兩種細菌都具有高度抗藥性——以淋病菌為例，它幾乎能逃避所有現有治療藥物。如今可對抗每種疾病的抗生素所剩無幾。
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第三，这并非完全“治愈”，但确实为Rosie争取到了更高质量的生存时间。整个过程的清晰且极具颠覆性，其关键点可分为以下四点：
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最后，需要说明的是，当前的AI也绝非万能的，其局限性同样清晰：AlphaFold 在点突变细微结构预测上存在偏差，AI可能产生“幻觉”导致预测失误，一旦应用可能引发过敏、自身免疫等致命风险。保罗的c-KIT蛋白AlphaFold渲染置信度为54.55。AlphaFold的置信度量表中，70以下被视为低置信度，50附近接近"不确定"。
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