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首先，然而，對某些疾病而言，研究人員無法依靠現有藥物來協助開發新療法。他們必須從疾病本身的已知資訊著手；但在某些情況下，這些資訊十分有限，使研究難以展開。
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其次，AI竞争的本质是算法。数据越多，技术越成熟，迭代越快，反馈到临床研究层面，即分子的产出效率更高，质量越高，形成一个正循环。因此，头部药企之间的效率和成功率，差距只会越拉越大。
据统计数据显示，相关领域的市场规模已达到了新的历史高点，年复合增长率保持在两位数水平。，更多细节参见谷歌
第三，英國肯特郡爆發腦膜炎疫情後，已有兩人死亡。
此外，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"。，详情可参考移动版官网
最后，数据来源：仁和药业股份有限公司
另外值得一提的是，原文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.aeb6999
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