<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>抗生素 &#8211; 智聞捷發 | 全球新聞發佈・台灣新聞稿代發服務</title>
	<atom:link href="https://www.111.net.tw/archives/tag/%e6%8a%97%e7%94%9f%e7%b4%a0/feed" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://www.111.net.tw</link>
	<description></description>
	<lastBuildDate>Thu, 02 Jul 2026 13:11:57 +0000</lastBuildDate>
	<language>zh-TW</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.8.2</generator>
	<item>
		<title>Basecamp Research 將 EDEN 的抗生素及疫苗設計模型引入 Claude Science</title>
		<link>https://www.111.net.tw/archives/14568</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[aimediaflow]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 02 Jul 2026 13:11:57 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[健康]]></category>
		<category><![CDATA[即時]]></category>
		<category><![CDATA[工商]]></category>
		<category><![CDATA[科技]]></category>
		<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[抗生素]]></category>
		<category><![CDATA[生命科學]]></category>
		<category><![CDATA[疫苗]]></category>
		<category><![CDATA[研究]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.111.net.tw/?p=14568</guid>

					<description><![CDATA[透過與 Basecamp Research 的 EDEN 模型整合，科學家現可透過 Claude Scienc [&#8230;]]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<table border="0" cellspacing="10" cellpadding="5" align="right">
<tbody>
<tr>
<td><img decoding="async" src="https://mma.prnasia.com/media2/3002092/Basecamp_Research_Logo.jpg?p=publish" border="0" alt="" title="logo" hspace="0" vspace="0" width="118"/></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p><i>透過與 Basecamp Research 的 EDEN 模型整合，科學家現可透過 Claude Science 設計強效抗生素，並快速排列疫苗標靶的優先次序。</i></p>
<p><span class="legendSpanClass">倫敦及麻省劍橋</span><span class="legendSpanClass">2026年7月2日</span> /美通社/ &#8212; <a href="https://basecamp-research.com/" target="_blank" rel="nofollow">Basecamp Research</a> 今日宣佈，其用於抗生素設計及疫苗標靶預測的 EDEN 模型現已可透過 <i>Claude</i> 使用，包括 Anthropic 用於生命科學研究的人工智能工作台 Claude Science。 這讓研究人員能夠透過對話式介面，在短短數分鐘內產生治療候選藥物，並排列優先次序。</p>
<p>透過結合 Claude 的推理能力與 EDEN 的生物設計能力，研究人員現在可以直接從標靶，快速篩選出高效能抗生素或疫苗的候選藥物名單。 此功能可透過 Anthropic 的連接器目錄 (connectors directory)，在 Claude.ai、Claude Desktop、Claude Mobile、Claude Code、Cowork 及 Claude Science 中使用。</p>
<p><b>世界需要新型抗生素</b></p>
<p>抗藥性感染與每年近 500 萬宗死亡有關，但製藥行業大致上已退出抗生素開發領域。 目前迫切需要新型抗生素，尤其是針對在低收入國家傳播最快的病原體，因為當地最難獲取最後防線藥物。</p>
<p>Basecamp Research 聯合創辦人兼行政總裁 Glen Gowers 表示：「微生物數十億年來一直在產生抗生素，並且互相演化出耐藥性。 EDEN 正是從這段歷史中學習，而現在透過 Claude，全球研究人員都可以在數分鐘內設計出成功的新型抗生素，而無需耗時數年。」</p>
<p>Basecamp Research 與賓夕凡尼亞大學研究人員合作，證明 EDEN 設計的抗生素肽在實驗室測試中，有 97% 對世界衛生組織 (WHO) 重點病原體具活性。 Fleming Prize（費林明獎）得主兼校長特聘副教授 <a href="https://delafuentelab.seas.upenn.edu/principal-investigator/" target="_blank" rel="nofollow">César de la Fuente</a> 領導賓夕凡尼亞大學 Machine Biology Group（機器生物學研究小組）完成了這項工作。</p>
<p>其中一款候選藥物 EDEN-7 在感染了多重耐藥性 <i>鮑氏不動桿菌</i>（一種與全球醫院爆發疫潮相關的病原體）的小鼠身上進行了測試。結果顯示，其療效與最後防線抗生素處於同一水平。值得注意的是，該藥物是透過「零樣本」(zero-shot) 技術產生的，這意味著模型在無需進行後續完善或反覆工程設計的情況下便將其研製出來。</p>
<p>de la Fuente 表示：「這次合作展示了如何將前沿的生物學基礎模型與嚴謹的實驗驗證相結合，從而加速抗生素的研發進程。 抗微生物藥物抗藥性是人類面臨的最大生存威脅之一，而學術界與業界之間這類合作至關重要。」</p>
<p><b>數分鐘內找出疫苗標靶</b></p>
<p>針對新興病原體開發疫苗是一場與時間競賽的挑戰。 找出以病原體哪個部分作為目標，往往要透過實證方式來決定，而於實驗室進行這項工作往往要耗費數月。  這種延誤的代價往往是人命。</p>
<p>EDEN 的疫苗設計模型可識別哪些蛋白質最有可能引發保護性免疫反應，其表現優於同類基因組基礎模型。 透過將其整合至 Claude，研究人員可以用淺白語言描述問題，並讓 Claude 根據病原體的基因序列執行優先排序工作流程。 這可將每種病原體原本需時數週的研究，縮短至一次對話即可完成。</p>
<p><b>日益加強合作</b></p>
<p>Anthropic 生命科學合作夥伴關係及部署主管 Jonah Cool 表示：「抗生素危機以及對新疫苗的需求，是我們這個時代最重要的兩大公共衛生挑戰。 Claude Science 引入 EDEN 後，讓研究人員能以全新方式探索治療方案，並排列優先次序，以應對地球上一些最危險的病原體。」</p>
<p><b>建基於全球最大生物數據集</b></p>
<p>大多數生物人工智能模型，都是使用範圍狹窄且已研究透徹的生物體（即科學家已經紀錄歸檔的物種）進行訓練。 相比之下，EDEN 是基於地球上規模最大、增長最快且資訊最豐富的生物資料庫 BaseData 進行訓練的。</p>
<p>為建立這個數據庫，Basecamp Research 已前往 30 多個國家超過 200 個地點進行考察，並在生命最奇特、最不為人理解的地方採集樣本，包括溫泉、深海沉積物、極地冰層及偏遠高海拔高原。 在此過程中，它記錄了超過 100 萬個科學界未知的新物種。 而其成果包括超過 100 億個新基因，內容量約為所有公共數據庫總和的十倍。</p>
<p>Basecamp Research 旨在未來兩年透過 Trillion Gene Atlas（萬億基因圖譜），將 BaseData 的規模擴大 100 倍。Trillion Gene Atlas 是與 Anthropic、NVIDIA、PacBio 及 Ultima Genomics 建立的合作項目，旨在生成萬億基因規模的基因組數據，用於人工智能驅動的藥物研發。</p>
<p>多樣性正是推動 EDEN 在廣泛任務中取得卓越表現的關鍵。 每個樣本均根據知情同意及惠益分享協議收集，讓守護這種生物多樣性的國家和社群能分享其所創造的價值，而每個序列均可從幾百個國家專屬許可證中追溯出其中一個。 這讓部分收益可回饋至數據原本來源地的國家及社群，樹立了業界其他參與者尚未能媲美的數據來源溯源標準。</p>
<p><b>關於 Basecamp Research</b><br />Basecamp Research 致力透過探索 Beyond Known Biology™（超越已知生物學），解決醫療保健及生命科學領域的重大挑戰。 公司以 BaseData 訓練前沿人工智能模型；BaseData 是全球最大生物數據集，透過與 30 多個國家超過 200 間機構合作收集而成。 Basecamp Research 正在開發一系列治療藥物，並與全球商業及學術合作夥伴合作，加速治療方法的發現與開發。</p>
<p><i>BaseData™、Beyond Known Biology™、EDEN-GLM™ 及 aiPGI™ 均為 Basecamp Research 的商標及技術。</i></p>]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
