他接着描述了ai在基因编辑中的潜在应用。“想象一下，crispr技术和ai结合，我们不仅能够通过基因编辑治愈一些疾病，甚至可以在ai的帮助下，快速识别哪些基因突变会导致疾病，并设计出更加精准的治疗方案。”这种展望令在座的学生们无不眼前一亮。陈飞心中也在翻腾：如果ai真能实现这种突破，自己所做的关于tp53基因的研究将获得极大的助力。

史老师的ppt展示了一系列ai在生命科学中成功应用的实例。首先，他提到了ai辅助诊断在医学影像学上的应用。史老师展示了一张mri扫描图，图像旁边是ai自动识别出的病灶。“在许多情况下，ai诊断的准确度已经超过了人类医生，”史老师补充道，“这并不意味着ai会取代医生，但它无疑能够成为医生的得力助手，大大提升诊断的效率。”

接下来，史老师的语气变得更加兴奋，他开始深入探讨人工智能在蛋白质折叠领域的革命性进展，特别是由谷歌旗下的deepmind团队开发的alphafold项目

。这一话题无疑是他擅长的领域，作为一名深谙蛋白质结构研究的学者，他的理解不仅停留在表面技术层面，更是深入到了分子生物学的本质。

“你们知道，几十年来，蛋白质折叠一直是生物学界最难攻克的难题之一，”史老师用手轻轻比划着，仿佛在空气中描绘出蛋白质的三维结构。“蛋白质是生命的工作马车，几乎所有的生命活动都依赖于它们。但它们的结构非常复杂，从一条长长的氨基酸链如何折叠成功能性结构，这个过程太复杂了。”

他停顿了一下，目光扫过整个教室，继续说道：“科学家们早就知道，蛋白质的功能由它的三维结构决定，而它的三维结构又由其氨基酸序列决定。

但问题在于，即使知道了序列，我们也无法轻松预测出它会折叠成什么样子。过去，我们往往需要几年甚至十几年，通过实验方法一点点地解析出蛋白质的结构，这个过程既昂贵又缓慢。”

“但现在，一切都变了。”他微微一笑，眼中闪烁着兴奋的光芒。“alphafold 2，利用深度学习和大数据，在短短几分钟内，就能预测出一个复杂蛋白质的三维结构。想象一下，这意味着我们可以大幅缩短药物开发的时间，数以百万计的蛋白质结构，不再需要耗费无数人力物力去实验室一个一个去解析。”

教室里安静得只能听到学生们的呼吸声，大家显然已经被这项突破性的技术深深吸引。史老师趁热打铁，继续展开他的讲解：“alphafold的出现，彻底改变了生物学家们研究蛋白质的方式。不仅如此，它还为我们解决了一些此前根本无法解决的重大问题。例如，许多与疾病相关的蛋白质，我们之前根本不知道它们的结构，导致我们无法设计出合适的药物。但有了alphafold，我们就能快速生成这些蛋白质的3d模型，为药物开发指明方向。”

作为一名结构生物学家，史老师对这些技术有着更为深刻的理解。

“预测蛋白质的结构不仅是一个计算问题，它还是生命科学中至关重要的环节。你们知道吗？