师从诺奖得主David Baker，西湖大学陈子博发表Science论文，开发基于蛋白质的人工神经网络
该研究证明了利用合成蛋白在哺乳动物细胞中构建模拟人工神经网络的回路来进行复杂信号分类的可行性。
JAMA Netw Open：科学家利用人工智能有望帮助识别出未来会患乳腺癌的女性
本文研究结果表明，为乳腺癌检测所开发的商用AI算法或能识别出未来乳腺癌发生风险较高的女性，这或许就为个体化筛查方法的开发提供了一条途径，有望对人群进行早期癌症诊断和筛查。
上海交大洪亮团队开发扩散概率模型——CPDiffusion，设计生成高活性的人工内切核酸酶
CPDiffusion作为一种强大的全新蛋白质序列设计工具，为生物学家和蛋白质工程设计者提供了全新的可能性，用于设计功能更强大的蛋白质、研究蛋白质功能的逐渐演化过程、丰富现有蛋白质的数据库等。
Science：利用低温电镜破译人类蛋白复合物TIP60的详细结构和行为
TIP60 功能失常与多种疾病有关，包括结肠癌、肺癌、乳腺癌、胰腺癌、胃癌和阿尔茨海默病等神经系统疾病，研究人员利用高分辨率低温电镜深入分析蛋白复合物TIP60。
关于举办“第二期基于AI的蛋白质结构解析与设计专题（线上）培训班”的通知
为了进一步挖掘蛋白质新功能与充分发挥人工智能在医药及生物领域的快速发展，协会决定于2024年12月27-29日在线上（小鹅通平台）举办“第二期基于AI的蛋白质结构解析与智能设计专题培训班。”
Nature：科学家成功结合人工智能技术和连接组的潜能来预测大脑细胞的活性
本文研究中，研究人员提出了一种新型策略，该策略能揭示了一种能从链接性测量中产生关于神经回路功能机制的详细假设。
研究人员阐明靶向离子通道蛋白TRPV1临床药物分子的结构药理学基础
SAF312是一种高效、选择性的TRPV1小分子拮抗剂，目前诺华制药公司正在临床二期试验中评价该候选药物在术后眼部疼痛的治疗中的效果，且达到了临床预期，有望成为最新一代靶向TRPV1。
多篇重要成果共同解读科学家们如何利用人工智能技术改善人类疾病的研究和诊疗！
本文中，小编整理了多篇重要研究成果，共同解读科学家们如何利用人工智能来改善人类疾病的诊疗及研究，分享给大家！
Science：利用人类线粒体mRNA结构组揭示人类线粒体中的基因表达机制
来自迈阿密大学和哈佛医学院的研究人员在一项新的研究中改进了一种利用硫酸二甲酯（DMS）对 mRNA 结构进行化学探测的方法，其中硫酸二甲酯可将腺嘌呤和胞嘧啶未配对且可触及的碱基配对面甲基化。
Cell | 揭秘纤毛内运输的奥秘：逆向纤毛内运输的分子结构新发现
该研究通过结合Cryo-ET和XL-MS技术，首次详细解析了逆向IFT列车的三维结构。揭示了逆向IFT列车的组装机制和蛋白质重排过程，为理解纤毛内双向运输的调控机制提供了新的视角。