复旦大学研发新型检测试剂，提前15年预测阿尔茨海默病发病风险

这些研究，均由复旦大学与阿里云等联合打造的 CFFF 平台提供 AI 算力支持，从而极大地加快了科研进展。

据IT之家了解，复旦大学附属华山医院郁金泰教授团队依托 CFFF 平台接连取得了重大突破，实现提前 15 年预测阿尔茨海默病发病风险，精度超 98.7%，成果发表在 Nature 上。

在 CFFF 平台建成后，科研人员可以用“数据 + 算法”双轮驱动替代传统的“假设驱动”模式，用更少的时间处理更多的数据。

在阿尔茨海默病领域，使用传统方法筛选蛋白，会找出数十种甚至上百种可能的“诊断蛋白”，科研人员逐一验证每一种蛋白质的诊断结果，效率低下。

郁金泰团队利用 AI 算力，采用创新的数据驱动方法和独特的蛋白质组学分析策略，对 6361 种脑脊液蛋白组学数据进行了分析和建模，筛选出5 种最重要的蛋白质，将诊断准确性提高到 98.7%。

借助 AI 算力，郁金泰团队得以在所有基因中筛选潜在靶点，利用人工智能技术对其蛋白结构进行预测，再基于预测结构对小分子化合物进行虚拟筛选，从而在 5 年内就完成了原本需要几十年甚至更长时间才能完成的工作。