复旦大学科研团队利用大数据和人工智能算法，筛选出11种可预测未来痴呆风险的血浆蛋白质，实现了疾病风险的早期发现和低成本筛查。通过检测人体血液中近3000种蛋白质的变化，结合人工智能技术，医生可以提前十余年预测包括心脏病、糖尿病、阿尔茨海默病在内的上百种疾病的患病风险。同时，浙江杭州良渚实验室的研究员利用AI算法，成功设计出一种治疗儿童早衰症的新药物，显著缩短了药物研发周期，为疾病治疗带来了新的希望。

🧠 复旦大学科研团队通过大数据和人工智能算法，从近1500种血浆蛋白质中，发现了11种能够预测未来痴呆风险的关键蛋白质，为早期诊断和干预提供了可能。

💉 这项技术的优势在于“早发现、少花钱”，通过检测血液中近3000种蛋白质的变化，结合AI技术，可以提前十余年预测多种疾病风险，未来有望通过常规体检的蛋白质检测进行筛查。

💊 浙江杭州的良渚实验室利用AI算法，高效设计出一种治疗儿童早衰症的新药物，并在实验中取得良好疗效，大大缩短了药物研发周期，从传统的15-20年缩短至3-5年。

快科技2月24日消息，据报道，复旦大学科研团队利用大数据和人工智能算法，对近1500种血浆蛋白质进行筛选分析，发现了11种可预测未来痴呆风险的血浆蛋白质。

专家介绍，这项技术的最大优势在于“早发现、少花钱”，医生通过检测人体血液中近3000种蛋白质的变化，再结合人工智能技术，就可以提前十余年预测心脏病、糖尿病、阿尔茨海默病等上百种疾病的患病风险。

目前，团队正在研发快速检测试剂盒，未来常规体检只需加做几十元的蛋白质检测，就能筛查重大疾病风险。就像现在测血糖血压一样方便，特别适合需要定期体检的中老年人。

在浙江杭州的良渚实验室，研究员沈宁和他的团队利用AI算法，设计开发出一种用于治疗儿童早衰症的新药物，在实验中取得非常好的疗效。目前，团队正在积极寻求合作，努力推进临床转化。

沈宁表示，AI算法让药物设计变得快速高效。如果用传统的大规模筛选，大概要15～20年的研发周期，而且有非常大的失败概率。有了AI算法的加持，药物研发周期可以缩短到3～5年。