AI生命延续学日报 2026/3/16
今日摘要
AlphaFold3 设计出选择性 IL-2 激活剂，让 CAR T 疗法更安全，结构预测精度达 0.724 ipTM。
长读测序的甲基化信号被 LongHap 挖掘，基因相位分析错误率降低，医学变异检测更准。
AI 制药从"暴力筛选"进化到"智能设计"，蛋白质语言模型正在重塑药物研发流程。⚡ 快速导航
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今日 AI 生命科学资讯
👀 只有一句话
AlphaFold3 助力 CAR T 细胞疗法设计，AI 制药从预测蛋白质结构走向精准免疫治疗。
🔑 3 个关键词
#AI蛋白质设计 #CAR-T疗法 #深度学习医疗诊断
🔥 重磅 TOP 5
AlphaFold3 加持：AI 设计出选择性 IL-2 激活剂，让 CAR T 细胞疗法更安全
CAR T 细胞疗法治疗癌症效果惊人，但有个致命问题：用 IL-2 激活 CAR T 细胞时，会同时激活调节性 T 细胞（Tregs），导致严重副作用。现在研究团队用 AlphaFold3 和物理约束机器学习，设计出了"正交"IL-2/IL-2Rβ 系统——只激活 CAR T 细胞，不碰其他免疫细胞。设计的变体结构质量指标 ipTM 达到 0.724，与野生型的结构偏差仅 0.843 埃。这意味着 AI 不仅能预测蛋白质结构，还能精准设计出更安全的免疫疗法。
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长读测序数据的甲基化信号，让基因变异相位分析更准确
基因测序不只是读 ATCG 序列，还能读出 DNA 甲基化修饰——但现有的相位分析工具都忽略了这个信息。LongHap 是首个整合序列和甲基化数据的相位分析方法，通过识别差异甲基化位点来优化单倍型重建。测试显示，LongHap 的错误率比 WhatsHap、HapCUT2 等工具更低，相位块连续性更好，尤其在医学相关基因的变异分析中表现出色。这意味着，长读测序的"隐藏信息"终于被 AI 挖掘出来了。
深度学习 + Swin Transformer：乳腺癌诊断准确率再提升
乳腺癌影像诊断一直是 AI 医疗的热门赛道，但传统 CNN 模型在处理复杂病灶时容易漏诊。这篇论文提出了基于 Swin Transformer 和双注意力多尺度融合网络的新框架，能更好地捕捉影像中的细微特征。Swin Transformer 的分层结构让模型既能看到局部细节，又能理解全局上下文，诊断准确率显著提升。AI 影像诊断正在从"能用"走向"好用"。
蛋白质语言模型 ESM-2：用"肽空间"加速环肽药物设计
环肽药物设计的难点在于：化学空间太大，随机筛选效率低。研究团队用蛋白质语言模型 ESM-2 构建了一个"肽空间"——把环肽的物理化学性质映射到高维向量空间，然后在这个空间里均匀采样，而不是瞎猜。实验证明，这种方法设计出的 β2-微球蛋白结合肽，比随机筛选的候选分子质量更高。AI 不再是"暴力搜索"，而是"智能导航"。
DeepMind 伦敦新总部 Platform 37 启用，致敬 AlphaGo Move 37
DeepMind CEO Demis Hassabis 宣布，伦敦新总部 Platform 37 正式启用，名字致敬 AlphaGo 在对战李世石时的传奇一手 Move 37。新大楼一层将开设"AI Exchange"公共空间，举办展览和活动，帮助公众了解 AI。虽然这不是技术突破，但 DeepMind 在 AI + 生命科学领域（AlphaFold、AlphaProteo）的影响力有目共睹，新总部可能会孵化出更多改变世界的项目。
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