AI仍需努力！徐华强团队证实，AlphaFold3预测GPCR-配体复合物结构准确性不足
该研究为在GPCR研究中使用AlphaFold3的研究人员提供了有价值的见解，强调了基于实验的结构确定的必要性，并为未来在计算模型中改进蛋白质-配体相互作用预测提供了方向。
心脏的“形状”也有讲究？Nat Commun：遗传学研究或能将心脏形状与机体心血管疾病风险联系起来
来自伦敦国王学院等机构的科学家们通过进行一项新型跨国研究发现，受遗传因素影响的人类心脏的形状或能作为人类心血管疾病风险的有价值的预测指标。
Nature Methods：从序列到结构——RhoFold+深度学习模型实现RNA 3D预测的高效革命
通过结合深度学习和语言模型的力量，RhoFold+实现了对RNA 3D结构的高效预测，克服了传统方法的瓶颈，为RNA功能和应用的深入研究开辟了新天地。
PNAS：新型人工智能技术或能识别出更好的抗体疗法
本文研究强调了将深度学习方法与单一B细胞测序技术相结合的潜力，从而就能增强对抗原-抗体相互作用的准确预测。
Science封面：华人学者开发AI模型，学会生命的语言，生成新型CRISPR系统乃至整个基因组
该研究开发了从分子到基因组尺度都能进行预测和生成任务的基因组基础模型——Evo模型。这是第一个在全基因组规模上以单核苷酸分辨率预测和生成DNA序列的模型。
Nature Methods：肿瘤进化的空间图谱：CalicoST算法揭示癌症克隆的基因组与空间演化
CalicoST算法的核心优势在于其能够从SRT数据中精确推断等位基因特异性拷贝数变异（allele-specific CNAs）。
AlphaFold3开源了！所有人均可下载代码，有望颠覆当前药物研发模式
AlphaFold2的开源，引发了科学家们大量创新！
AI在生物医药领域掀起龙卷风！多项研究：定制化DNA“开关”；「AI算命」精准计算10年内死亡风险，准确率近80%!
人工智能正在开启生物医学领域的一场革命，它不仅让科学研究变得更加高效精准，还为疾病的预防、诊断和治疗带来了前所未有的可能性。
Cell子刊：柳光宇/江一舟/龚悦团队揭示三阴性乳腺癌免疫逃逸新机制，并提出潜在治疗策略
研究结果表明，D-木糖调节的PSMB9依赖性通路控制着肿瘤的固有免疫原性，因此也控制着对免疫检查点阻断疗法（ICB）的敏感性，这可能为促进三阴性乳腺癌（TNBC）的“由冷向热”转变提供了新方法。