AI 在医学突破中的作用：GPU 如何改变基因组学和药物发现

快速阅读: 据《您的故事》最新报道，在2025年DevSparks会议上，InnoPlexus的高拉夫·特里帕蒂强调了AI和GPU在基因组学和药物发现中的应用。AI显著加速了基因组测序，从数周缩短至几天，并将成本降至2,000美元以下。AI还在药物发现中发挥关键作用，例如评估阿尔茨海默病药物的有效性。通过AI，研究人员能更快预测蛋白质相互作用，推动个性化医疗的发展。这些进展预示着医疗行业的革新，使疾病治疗更高效、精准且普及。

在飞速发展的医学研究领域，人工智能（AI）正在成为变革的关键力量，特别是在基因组学和药物发现方面。利用图形处理单元（GPU）的巨大计算能力，研究人员加速了医学突破的步伐，减少了分析复杂生物数据所需的时间和成本。在2025年的DevSparks会议上，InnoPlexus的联合创始人兼首席技术官高拉夫·特里帕蒂先生强调了AI驱动的计算生物学进展如何使科学家能够以前所未有的规模进行发现。“用AI解决现实世界的问题，尤其是在生命科学和医疗保健领域，一直是我们的重点。数据生成的指数增长既是最大的挑战也是最大的机遇。”他说。

AI在基因组学中的作用

基因组学是AI和GPU产生重大影响的最重要领域之一。人类基因组包含大约三十亿个碱基对，传统上需要数周甚至数月才能完成测序。然而，使用GPU后，这一过程得到了极大的加速。“一个完整的基因组序列就产生了约180GB的数据，”特里帕蒂指出。“使用传统方法，从这些数据中生成变异可能需要数周甚至数月。使用GPU，我们已经以25倍的速度生成了更多的变异。”他说。

除了速度之外，AI还帮助降低了成本。传统方法每基因组分析需要近35,000美元，但运行在GPU上的AI驱动模型已将成本降低到不到2,000美元，使得高质量的基因组研究更加普及。

AI在药物发现中的作用

AI的作用不仅限于基因组学，还延伸到了药物发现领域，它正在加速潜在新治疗方法的识别。特里帕蒂分享了AI辅助研究在评估阿尔茨海默病药物有效性方面发挥了关键作用。

“我们分析了来自500名患者在不同时间点收集的1,500份血液样本的数据。AI驱动的见解有助于验证药物的有效性，并表明具有特定基因组特征的患者对治疗反应更佳。”他解释道。

另一个突破是在蛋白质-蛋白质相互作用领域的研究，这是理解疾病机制的重要方面。“使用AlphaFold3和GPU，我们在短短四天内预测了1.26亿种蛋白质-蛋白质对接相互作用。传统方法则需要近十个月，”特里帕蒂表示。

这些进展对个性化医疗具有重要意义。通过了解特定基因型如何与治疗相互作用，医生可以为个别患者量身定制疗法，从而提高疗效并减少试错处方。

InnoPlexus的一项有前景的AI驱动研究专注于胰腺癌，这是一种以快速进展和高死亡率著称的疾病。特里帕蒂引用了与新加坡药物发现和发展中心（EDDC）合作开发的一种临床前候选药物ETC-569的案例。“胰腺癌通常是一种死刑判决，患者在诊断后只能存活几周。通过AI，我们发现了这种药物在治疗胰腺癌和结直肠癌方面的潜在用途。”他说。

AI在医疗保健的未来

随着AI继续影响医疗保健，焦点正从单纯使用AI转向积极构建AI解决方案。由InnoPlexus发起的GPU开发者社区等平台通过促进专家合作开发下一代AI模型来推动创新。

“AI在于解决影响生活的实际问题。”特里帕蒂总结道。在基因组学、药物发现和精准医疗方面的AI驱动突破，医疗行业正处于新时代的边缘——在这个时代，疾病的治疗更快、更准确且对所有人都可及。

(以上内容均由Ai生成)