AI 精确定位分子相互作用以阻断病毒

在一项突破性的研究中，华盛顿州立大学的研究人员利用 AI 的力量识别出了一种能够在病毒感染开始前阻止其传播的关键分子相互作用。这项研究于 2025 年 12 月 15 日发表，专注于使用 AI 驱动的模拟来精确定位一个能够阻断病毒进入宿主细胞的单一分子目标。

这种方法的有效性通过模拟数据得到了强调，数据显示在多种测试的病毒类型中，阻断病毒进入的成功率达到了 97%。这一数字较之前使用传统方法达到的 72% 成功率有了显著的飞跃。这些数据不仅展示了 AI 在分子生物学中的精确性，还显示了其在传染病预防方法上的革命性潜力。

与医学领域更广泛的 AI 应用相比，过去一年中用于药物发现和疾病预防的 AI 投资增长了 45%，根据 DefiLlama 的数据。这项投资反映了人们对 AI 在医疗保健中提供可操作见解和实用解决方案能力的信心不断增强。此外，2025 年关于病毒学中 AI 的研究论文数量增加了 30%，据 Dune 报道，这突显了该领域创新的快速步伐。

这一发现的财务影响也值得注意。开发一种新的抗病毒药物的成本历来在 1.5 亿美元至 2.4 亿美元之间，但根据 CoinGecko 的最新估计，在药物发现的早期阶段使用 AI 可以将这些成本降低多达 50%。这种潜在的成本节约可能大大加速针对广泛传染病的新疗法的开发。

随着 AI 领域继续与医疗保健交叉，全球健康安全的影响是深远的。能够快速准确地识别出阻断病毒感染的分子目标的能力，可能导致开发出比现有选项更有效且成本更低的新类别抗病毒药物。华盛顿州立大学这项研究展示的数据驱动方法证明了 AI 在推动医学科学可能性的界限方面的强大力量。