Cell Biomaterials：利用 3D 细胞培养和 AI 技术进行下一代药物研发
随着这些进步的不断推进，3D 细胞模型将彻底改变个性化医疗，为更有效和更具针对性的治疗干预措施铺平道路。
中医药领域的DeepSeek来了！西湖大学发布神农Alpha平台，用AI赋能中医药全球共享
这项研究代表了利用人工智能（AI）赋能天然药材知识共享的第一个重大进展，这不仅标志着 AI 在科学领域的新应用，而且将极大地造福全球生物医学、制药、医生和患者群体。
我国学者开发AI全科医生：超越GPT-4、媲美专业医生，实现精准可靠的医疗诊断，还能生成高质量报告
MetaGP 的出现，标志着医疗 AI 从单科冠军向全能选手的进化，它不仅可以作为医生的智能助手，更能成为医疗资源分配的均衡器。
Cell重磅：AI破解自闭症诊断密码，重复行为比社交缺陷更能揭示自闭症，或将改写临床标准
这项研究表明，AI 不是要替代医生，而是成为“超级助手”，将人类医生的“临床直觉”转化为可解释的科学模型。
David Baker团队开发新型AI蛋白设计模型——LigandMPNN，实现原子上下文条件蛋白序列设计
研究团队开发了一种新型深度学习方法——LigandMPNN，该方法明确地对生物分子系统中的所有非蛋白质成分进行了建模。
AI再登顶刊！模拟5亿年进化，从头创造出全新荧光蛋白，重新点亮生物学
ESM3 是一款向生命科学领域的前沿人工智能语言模型，也是第一个同时对蛋白质的序列、结构和功能进行推理的生成式人工智能模型，它提升了我们利用生命密码进行编程和创造的能力。
效率提升百亿倍！西湖大学王怀民/黄晶团队利用AI从头设计抗菌肽，破解抗生素耐药难题
在这项新研究中，研究团队开发了一种基于深度学习的迁移学习模型——TransSAFP，该模型仅依靠少量实验工作对样本进行注释，就能有效地预测自组装功能多肽（SAFP）的功能活性。
Nature Methods 癌症治疗大翻盘：长读长测序揭开73%漏诊的致命靶点
新加坡团队开发的nanoseq分析流程，结合机器学习，能实时解析百万级长读长数据。在测试中，该系统对复杂剪切事件的识别准确率高达99.3%，比传统方法快17倍。
效率提升百亿倍！西湖大学王怀民/黄晶团队利用AI从头设计抗菌肽，破解抗生素耐药难题
该研究展示了具有特定生物学功能的自组装功能多肽的设计，相比传统方法依赖于天然氨基酸和经验规则，TransSAFP 整合了非天然氨基酸修饰，拓展了多肽的化学空间，且自组装特性增强了局部浓度效应。
Nature：肝癌复发的“预警器”，中国科学家开发出新型复发风险预测平台
这项研究不仅为临床决策提供了一个实用的预测工具，还推动了科学家们对驱动肝癌复发的免疫机制的基本理解。