Cell：脑细胞模拟肌肉信号传导来增强学习和记忆
这项新研究揭示了脑细胞中信号传输的新机制，并有助于回答神经科学中一个悬而未决的问题，即细胞内信号如何在神经元中长距离传播，从而使树突特定位点接收到的信息能够在大脑中处理。
2025-02-24
研究提出可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型
该模型通过构建精准的癌症基因调控图谱，有望为个性化医疗和精准药物研发开辟新途径。同时，该模型在整合多组学数据和复杂网络分析方面的优势，使其具备跨疾病和跨领域应用的潜力。
2025-01-18
国际顶级权威期刊发布：超大规模对比实证阿兹夫定临床疗效优于P药
阿兹夫定不仅能够显著抑制癌细胞的增殖和侵袭，还能有效增强患者的免疫力，尤其在患有恶性肿瘤（特别是肝细胞癌）的新冠感染患者中，展现出更为显著的临床益处。
2025-05-19
严青然团队全球首次揭示硬皮病相关肺病四大免疫抑制剂疗效对比
该研究基于欧洲硬皮病试验与研究数据库（EUSTAR），首次系统性比较了托珠单抗、利妥昔单抗、吗替麦考酚酯和环磷酰胺四种免疫抑制剂在系统性硬化症相关间质性肺病（SSc-ILD）患者中的疗效。
2025-02-17
Nature Biotechnology：D-I-TASSER——深度学习与物理模拟“联手”，蛋白质预测超越AlphaFold
在CASP15盲测中，D-I-TASSER表现惊艳，在单域和多域蛋白质预测上均展现出卓越性能，超越了AlphaFold2和AlphaFold3！
2025-05-28
Nature：破解大脑的底层学习逻辑——生物神经网络早已掌握“预训练+微调”的高效模式
研究人员通过一系列巧妙的实验，发现大脑的视觉皮层拥有一种惊人的“自学”能力。即使没有任何奖励，它也能通过无监督的“预习”，重塑神经表征，并为后续更复杂的任务学习打下坚实的基础。
2025-06-26
Science：突破性进展，深度学习+物理模拟，精准操控蛋白质“形态切换”，未来药物设计新路径
这项研究不仅成功地从头设计出能够精确切换两种预设构象的动态蛋白质，更实现了通过配体结合和远端变构突变对其构象平衡的精细调控。
2025-05-27