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值得注意的是，在传统癌症疫苗开发中，预测哪些突变能够引发免疫反应需要数月甚至更长时间的实验室模拟。而保罗通过AlphaFold分析蛋白质结构的置信度和预测结合亲和力，筛选出那些最容易被Rosie免疫受体识别的肽序列，极大压缩研发周期；新南威尔士大学团队不到两个月完成疫苗合成，再次证明mRNA技术能完美适配个体突变定制需求，为实体瘤个性化治疗提供了可行路径。，更多细节参见搜狗输入法跨平台同步终极指南：四端无缝衔接
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从另一个角度来看，需要说明的是，当前的AI也绝非万能的，其局限性同样清晰：AlphaFold 在点突变细微结构预测上存在偏差，AI可能产生“幻觉”导致预测失误，一旦应用可能引发过敏、自身免疫等致命风险。保罗的c-KIT蛋白AlphaFold渲染置信度为54.55。AlphaFold的置信度量表中，70以下被视为低置信度，50附近接近"不确定"。
从长远视角审视，（本报记者王明峰、魏哲哲、杨昊、刘博通、李林蔚、崔寅、季觉苏、胡婧怡、杨颜菲、裴苒迪、窦皓、王萍萍、洪秋婷参与采写）
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