通过每一个实验来拓展知识
对孩子们来说，良好的行为会导致更多的屏幕时间。对于分子来说，良好的行为可以导致救命药物的发现。无论你是父母还是科学家，在这种良好行为发生之前预测它的能力可以节省时间、精力和努力。
虽然父母们没有这么幸运，但科学家们已经接近破解这个密码:艾伯维(AbbVie)的研究人员正在研究使用人工智能，帮助预测特定生物制药活性物质的行为。
利用一种被称为预测分析的数学模拟领域，结合一种新的智能实验室自动化解决方案，研究人员将能够通过每次实验进一步了解科学知识。艾伯维德国路德维希港实验室高通量筛选和高级配方科学的研究员和负责人Michael Siedler解释了这项技术对研究人员以及最终对患者的影响。
为什么预测分析对生物学研究如此重要?
Michael Siedler:在生物制剂研究领域，我们的科学家正在构建新的、非自然的分子，希望能使更好的治疗成为可能。但是，与天然分子相比，非天然分子有一个缺点:它们没有经历任何“进化”过程，而这一“进化”过程是保证足够稳定的重要原因之一。因此，我们需要在实验室中进行大量的实验来回顾性地稳定这些新分子。问题是，现代生物疗法的开发非常复杂，为了构建稳定的分子，我们需要大量的数据——这意味着这需要时间和资源，最终可能会推迟开发过程。狗万正网地址
这就是预测分析可以发挥作用的地方。一般来说，我们可以使用数据来预测某些事情，比如亚马逊根据我的消费者行为来确定哪些产品可能对我感兴趣。在我们的例子中，我们想要根据某些人造分子的结构来预测其稳定性，以便在实验室中进行更少和更有针对性的实验。
