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「大多數複雜疾病的驅動因素，都是細胞狀態異常改變。」加拿大麥基爾大學醫學系助理教授丁俊說。「如果我們能弄清楚細胞是如何從健康變成異常，也許我們能逆轉它，或至少減緩過程。」
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综合多方信息来看，然而，對某些疾病而言，研究人員無法依靠現有藥物來協助開發新療法。他們必須從疾病本身的已知資訊著手；但在某些情況下，這些資訊十分有限，使研究難以展開。
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从实际案例来看，他和團隊先以一組已被認定可能對路易氏體有效的化合物作為起點，並將它們輸入機器學習程式。程式根據這些化合物的化學結構推算，生成可能也具療效的新化合物。
更深入地研究表明，來自卡迪夫的安東尼說：「我以前只聽過HPV和子宮頸癌有關。我完全不知道它也會引發這種類型的癌症，尤其是在男性身上。」
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