단백질과 세포 행동에 대한 공동 이해를 토대로 훈련된 이 모델은 질병 진단 및 신약 개발에 도움을 줄 수 있습니다.

C. elegans(선충) 벌레는 감염 시 뇌세포의 역할을 재배치하고 행동을 조절하는 데 사용하는 화합물의 일부 기능을 뒤집습니다.

MIT 팀이 2015년에 확장 현미경을 소개한 이후, 이 기술은 신장 질환, 식물 씨앗, 미생물 군집, 알츠하이머병, 바이러스 등 다양한 분야의 과학 연구를 이끌어왔다.

IL-17이라는 사이토카인에 대한 새로운 연구는 면역 분자가 질병 기간 동안 행동에 영향을 줄 수 있다는 증거에 더해졌다.

ReviveMed는 AI를 사용하여 지질, 콜레스테롤, 당 같은 분자인 대사물질에 대한 대규모 데이터를 수집하여 환자를 치료제와 매칭시킵니다.

MIT의 Whitehead Institute와 CSAIL 연구진이 단백질의 위치를 예측하고 생성하는 머신러닝 모델을 개발했으며, 이는 질병을 이해하고 개선하는 데 도움이 될 것으로 예상된다.

Xiao Wang의 RNA 번역 연구는 더 나은 RNA 치료 및 백신 개발로 이어질 수 있다.

새로운 컴퓨테이션 모델을 사용해 연구자들은 다양한 감염성 질환을 대상으로 하는 항체 치료제를 식별할 수 있을 것으로 기대됩니다.

Matthew Vander Heiden 교수와 Fan Wang 교수를 포함한 5명의 MIT 동문이 우수한 전문적 업적과 봉사에 대한 공로로 영예를 안았다.

McGovern 연구소, MIT 오픈 러닝 등이 주최한 심포지엄에서는 심리건강 및 신경 질환 이해를 발전시키는 신흥 기술이 강조되었다.