스탠퍼드 대학교(Stanford University) 연구팀이 아주 적은 데이터만 사용할 수 있는 경우에도 약물 표적 및 기타 중요한 생물학적 분자의 3D 구조를 정확하게 예측하는 혁신적인 머신러닝 도구를 개발했다.일반적으로 생물학적 분자의 3D 구조를 결정하는 것은 현대 생물학 및 의학적 발견에서 가장 어려운 문제 중 하나다. 기업과 연구 기관은 종종 분자 구조를 결정하기 위해 수억에서 수십억원 이상을 지출하고 엄청난 노력에도 불구하고 종종 실패한다.여기에, 새로운 머신러닝 기술을 사용하여 3D 정확한 구조를 계산적으로 예측함으로
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