2022年2月2日，GEN网站发表文章，讨论了人工智能如何在基因治疗和细胞治疗的开发和制造中实现自适应建模。

毫无疑问，人工智能正在推进生物发现和生物制造业务。在生物发现中，AlphaFold 和 Atomic Rotationally Equivariant Scorer 等 AI 系统因其预测蛋白质和 RNA 分子三级结构的不可思议的能力而闻名。在生物制造中，人工智能系统通常不太受欢迎。然而，它们可以提供有价值的功能，例如模式识别、批次质量的实时评估、连续制造的多变量控制、关键工艺参数的预测/优化以及异常检测。这些功能对于基因治疗和细胞治疗操作的成功至关重要。

人工智能驱动的深度学习算法正被应用于监测和检查。机器学习应用可以利用多样化的数据源更新生物制造过程，多个人工智能模型可以主动与设备或过程交互，实现“数字孪生”，即物理系统的数字仿真。这些系统为真正的自适应策略提供了一个起点。

表1｜用人工智能改进基因治疗和细胞治疗

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