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首先，“人工智能现已将传统上依赖实验与经验的过程，转化为由大规模计算驱动的筛选与设计。”郭晋疆解释道，通过对测序数据的快速分析、蛋白质结构预测以及抗原辨识，人工智能能在较短时间内缩小候选范围并优化mRNA序列。以往这些工作需通过“低通量”的生物实验进行反复尝试，如今则实现了“高通量”的计算筛选，从而将时间从数年减少到几个月。
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展望未来，AI Agent垂直的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。