医学研究突破 - 复旦大学在医学领域取得突破性成果，包括发现帕金森病全新治疗靶点和阿尔茨海默病早筛早诊检测试剂将于年末上线 [1] - 阿尔茨海默病早筛技术实现提前15年预测发病风险，精度超98.7%，成果发表于《自然》杂志 [3] - 帕金森病研究利用AI筛选出候选药物，成果登上《细胞》和《自然》等国际顶刊 [3] CFFF科研平台 - CFFF是中国高校最大云上科研智算平台，包含"切问1号"和"近思1号"计算集群，借助阿里云技术形成"超级计算机" [3] - 平台提供超千卡并行智能计算，支持千亿参数大模型训练，已支撑47个学科模型和4万余科学数据集 [3][5] - 阿里云AI基础设施支撑平台全面升级，支持发表多篇CNS级别高水平论文 [5] AI技术应用 - 传统研究方法处理数据效率低下，CFFF平台实现"数据+算法"双轮驱动模式替代传统"假设驱动"模式 [4] - 在阿尔茨海默病研究中，AI算力从6361种蛋白质中筛选出5种关键蛋白，将诊断准确性提高到98.7% [4][5] - 在帕金森病研究中，AI算力实现5年内完成原本需几十年的工作，大幅提升研究效率 [5] 行业影响 - 科研人员表示现在处理几万人影像数据仅需几天，而传统方法需要数年 [5] - AI技术被形容为"一张大网"，能在海量数据中快速精准发现关键指标和潜在治疗方案 [5] - 平台研究成果将推动疾病早筛、早诊、早治，提供生物标志物和治疗靶点 [3]

美国NIH数据库访问禁令 - 美国国家卫生研究院自2025年4月4日起禁止中国等特定国家研究人员访问其受控数据库包括SEER癌症数据库[4][8] - 禁令直接影响中国科研机构至少2个进行中的癌症研究项目被迫中止[9] - SEER数据库覆盖美国48%人口癌症病例数据是中国学者约75%癌症流行病学论文的核心数据来源[9] 国际科学数据库访问现状 - 英国UK BioBank明确允许中国研究人员访问其数据库全球超60个国家20000多名科学家使用该数据[1] - 中国科研人员仍可通过非机构邮箱或境外学术机构账号间接访问部分受限数据库[8][9] 中国科学数据建设进展 - 2004年起中国在8大领域建设国家科技资源共享服务平台2019年成立中国科学院科学数据中心[15] - 国家科技资源共享服务平台包含国家基因组数据中心等20个中心数据资源总量和开放成效显著提升[15][16] - 科学技术部将数据正式认定为科技成果并纳入国家最高科学技术奖励体系[22] 行业数据共享核心挑战 - 国内99%医药医疗仪器和100%数据库依赖国外资源生物医药行业数据压力超过科技领域芯片压力[14] - 约三分之二省市自治区发布数据共享实施细则但实际落地推动有限部分地区仍缺配套文件[17] - 国内存在"假共享真封闭"现象机构内部数据共享困难科研队列规模仅1-2万远低于国外数十万级[21] 数据生态发展瓶颈 - 科学数据领域主要依靠20个国家科学数据中心的小团队努力全社会良性生态尚未形成[17] - 教育界习惯使用国外数据库本土数据产品因缺乏用户参与陷入"无人用—慢发展"循环[18] - 数据开放缺乏明确安全标准边界机构因风险畏惧不敢开放数据[22]