最近来自西湖大学生命科学学院郭天南教授团队联合其他研究单位在 Cell Discovery 上发表了一篇 《Artificial intelligence defines protein-based classification of thyroid nodules》的文章。研究团队在高通量蛋白质组学的基础上结合 AI 算法，构建了一个可以用于甲状腺结节良恶性评估的深度学习模型。而这种利用计算机探索蛋白结构的技术，更是被《科学》杂志评为 2021 年年度首要突破性发现，具有巨大的应用潜力。
然而，组学的难度也是有目共睹的。如何获取高质量蛋白组数据？如何看待临床蛋白组数据的批次效应问题？如何解决非靶向代谢组学数据采集和分析流程较长、样品复杂、试验个体差异大等问题？如何利用 AI 实现精准蛋白质模型预测，摸索出蛋白质错误折叠的原理，从而阐述更多疾病的发病机制机器相关新疗法？
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会议日程
内容策划：邹礼平
内容审核：吴军
题图来源：图虫创意
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