📢 Gate廣場獨家活動: #PUBLIC创作大赛# 正式開啓!
參與 Gate Launchpool 第 297 期 — PublicAI (PUBLIC),並在 Gate廣場發布你的原創內容,即有機會瓜分 4,000 枚 $PUBLIC 獎勵池!
🎨 活動時間
2025年8月18日 10:00 – 2025年8月22日 16:00 (UTC)
📌 參與方式
在 Gate廣場發布與 PublicAI (PUBLIC) 或當前 Launchpool 活動相關的原創內容
內容需不少於 100 字(可爲分析、教程、創意圖文、測評等)
添加話題: #PUBLIC创作大赛#
帖子需附帶 Launchpool 參與截圖(如質押記錄、領取頁面等)
🏆 獎勵設置(總計 4,000 枚 $PUBLIC)
🥇 一等獎(1名):1,500 $PUBLIC
🥈 二等獎(3名):每人 500 $PUBLIC
🥉 三等獎(5名):每人 200 $PUBLIC
📋 評選標準
內容質量(相關性、清晰度、創意性)
互動熱度(點讚、評論)
含有 Launchpool 參與截圖的帖子將優先考慮
📄 注意事項
所有內容須爲原創,嚴禁抄襲或虛假互動
獲獎用戶需完成 Gate廣場實名認證
Gate 保留本次活動的最終解釋權
Nvidia 生技應用研究:諾貝爾奬得主的生技團隊利用 AI 設計合成蛋白,抵抗致命蛇毒
運算生物學家 Susana Vázquez Torres 在諾貝爾獎得主 David Baker 於華盛頓大學的實驗室工作,她帶領的生技團隊利用人工智慧創造出全新的合成蛋白可中和劇烈的蛇毒,幫助人類抵抗危害性命的致命蛇毒,研究結果顯示 Torres 與團隊藉由 AI 設計的新合成蛋白比傳統注射抗毒血清更加快速有效。
過去人類被毒蛇咬了之後,只能靠注射免疫血清抵抗蛇毒,製作血清過程繁瑣,必須從許多動物身上抽取血液做出血清,而且治療的失敗率高,無法全然抵抗劇毒,又加上血清保存困難,價格昂貴,非一般大眾都能負擔得起,這些醫療難題都能讓 AI 解決,研究員利用大型語言模型解決了實驗室裡耗時也無法達成的使命。
Susana Vázquez Torres 和團隊將研究成果發表在 Nature 網站,為長久以來被毒蛇咬成重傷甚至身亡的南美洲與拉丁美洲偏鄉社區農民帶來新希望,由 AI 設計的合成蛋白比傳統醫療抽取血清抵抗蛇毒的方式更加快速,並可省下在實驗室做檢驗測試的時間減低成本,可大規模量化生產製造。過往沒有錢做治療的民眾有了更低廉的方式抵抗蛇毒,減少截肢與喪命的機率。
AI 深度學習模型幫助設計合成蛋白,對抗致命眼鏡蛇毒
輝達 AI Ampere 架構的深度學習模型 (RFdiffusion 和 ProteinMPNN) ,在電腦模擬中生成了數百萬種潛在的抗毒素結構,研究專員不用手動在實驗室中篩選蛋白,而是使用輝達的人工智慧工具與 GPU 驅動模型來預測合成蛋白與蛇毒素的交互作用,並迅速找到新的合成蛋白,保護人類與動物免受致命蛇毒的危害。
實驗室新創造的合成蛋白可與三指毒素(3FTx)緊密結合,可有效中和眼鏡蛇的劇烈毒性,三指毒素為眼鏡蛇毒液中最毒的成分。
AI 生技應用可擴展到其他病毒感染與免疫疾病研究
這項新的研究不僅可對抗蛇毒, AI 模型也可以擴展到其他生技醫療研究上,可針對病毒感染、自體免疫疾病或是其他各種疑難雜症提供更精確的治療方法,透過 AI 演算法取代需要反覆做測試的新藥研發實驗,使得各種成藥能容易被製造生產。
Torres 和她的夥伴包括來自丹麥技術大學、北科羅拉多大學和利物浦熱帶醫學院的研究人員,目前正努力研製合成蛋白,預備進行臨床測試和大規模生產。
這篇文章 Nvidia 生技應用研究:諾貝爾奬得主的生技團隊利用 AI 設計合成蛋白,抵抗致命蛇毒 最早出現於 鏈新聞 ABMedia。