EZSpecificity模型如何重定义酶功能预测的精度边界？
研究人员开发了一种名为 EZSpecificity 的深度学习模型。它不仅构建了迄今为止最全面的酶-底物相互作用数据库，更巧妙地融合了三维结构信息和一种名为“交叉注意力”的机制。
2025-10-15
这款AI大模型登上Nature，能够预测上千种疾病风险
该研究开发了一款名为 Delphi-2M 的 AI 大模型，具有令人惊叹的一次性模拟和预测多种疾病的能力，利用健康记录和生活方式因素来预测一个人在未来 20 年内患上1258 种疾病的可能性。
2025-09-19
Nature Cancer：任善成团队等开发AI大模型，实现前列腺癌无创精准诊断与分级
研究团队开发并验证了一个基于多中心真实临床数据的用于前列腺癌高效、准确且无创诊断和分级的影像-病理基础模型。
2025-09-04
Commun Biol：人脑类器官展现学习记忆基础能力，神经科学研究添新模型
本研究发现人类神经类器官具备突触形成、受体表达、即时早期基因激活等学习记忆所需基础要素，可作为研究神经生理和神经疾病的工具，为治疗策略提供参考。
2025-08-18
广州国家实验室论文登上Cell Stem Cell封面：成功构建高保真人类着床后胚胎模型
该研究通过激活 Stat3 信号，实现细胞重编程，成功构建出高保真度的人类着床后胚胎模型。
2025-10-12
西安交大最新Nature Cancer论文：新型AI病理模型，实现大规模肿瘤筛查及细粒度量化诊断
在这项最新研究中，研究团队从数学角度证明，采用实例级聚合的模型能够在不降低全切片图像预测性能的情况下，实现更优的空间量化。
2025-11-21
Nat Commun：模态投影模型成医生影像“智能翻译官”，破解多模态分割难题助力诊疗与脑-体研究
本研究提出模态投影通用模型，经861名受试者数据训练实现多模态全身体影像高精度分割，提升颅内出血诊断准确率并揭示脑-体代谢关联，推动临床与整合性研究发展。
2025-12-01
腾讯发表最新Nature子刊论文：推出AI大模型，从单细胞转录组翻译单细胞蛋白质组
该研究开发了一种预训练大型生成模型——scTranslator（单细胞翻译器），能够基于单细胞转录组推断缺失的单细胞蛋白质组，从而生成多组学数据。
2025-11-08
领域突破：Hans Clevers和Marc van de Wetering团队开发首个体外长期培养的“舌前部类器官”模型
本研究阐明，舌前部上皮主要由基底细胞/角质形成细胞谱系相关转录因子驱动，而舌后部上皮则受细胞迁移与增殖相关因子主导，两类区域在上皮分化过程中存在明显的转录调控差异。
2025-12-02