有个研究挺硬核：团队把那套预测蛋白质折叠的AI改造了一下，用来找基因编辑蛋白里导致脱靶的关键区域，然后针对性改这些区域，把脱靶率降下来。成果发在自然上。
脱靶是基因编辑疗法里最难缠的问题之一。人类基因组太大，剪刀认的那段序列在别的地方总能撞上相似的，剪错了就是不可逆的后果。以前主要靠反复筛，效率极低。
这个思路值得记的地方在于：AI不是被用来生成一个全新蛋白，而是被用来定位现有蛋白里的问题区域。前者听着酷但验证成本极高，后者直接接进了现有的研发流程。
我觉得医药这条线上真正在落地的AI，多半都长这样——不炫技，就是把某个筛选环节的成本砍一个数量级。