Nature子刊：人工智能利用彩色眼底照片预测视力丧失和中风风险
视网膜静脉阻塞（RVO）是世界上第二大常见的视网膜血管疾病，由血栓阻塞视网膜静脉系统引发。如果诊断太迟或未能及时治疗，会导致患者视力严重下降、视物变形，甚至失明。
Sci Adv：新型基于人工智能的生物标志物或能帮助预测非小细胞肺癌患者的免疫疗法治疗反应
来自凯斯西储大学等机构的科学家们通过进行一项回顾性研究发现，一种新型的人工智能衍生的生物标志物或能利用常规的成像扫描来预测哪些肺癌患者会对免疫疗法产生反应，相关研究结果不仅能为患者和临床医生制定疗法决
Nature子刊：陆路团队合作开发基于人工智能技术的抗体研究模型
该研究首次提出了一个深度“抗体-抗原”交互算法模型（a deep Ab-Ag interaction algorithm，简称DeepAAI）。DeepAAI有别于经典的序列比对的方法，而是通过深度学
Nat Commun：利用人工智能成功预测癌症患者对免疫疗法的反应
这项新的研究有助于提前发现对免疫疗法有反应的患者，并建立治疗计划，从而实现定制化的精准医疗，让更多的患者从癌症治疗中受益。
Computational and Structural Biotechnology Journal：基于人工智能预测模型实现异源蛋白的高水平表达
近日，生物所微生物蛋白设计与智造团队与国内外多家科研单位开展合作，成功构建人工智能预测模型MPEPE，基于深度学习和分子进化的策略模拟分析异源基因在大肠杆菌中表达，提高了异源蛋白在大肠杆菌中的表达量。该研究促进了对基因序列与蛋白可溶性表达之间关系的认识，并为酶蛋白的理性分子设计提供了新方法。相关研究成果发表在《计算与结构生物技术期刊（Computationa
Science：利用人工智能成功预测蛋白相互作用
在一项新的研究中，研究人员利用人工智能（AI）和进化分析构建出真核生物蛋白相互作用的三维模型。他们首次鉴定出100多种可能的蛋白复合物，并为700多种以前未被描述的蛋白复合物提供了结构模型。对成对或成组的蛋白如何结合在一起执行细胞过程的深入了解可能会带来大量新的药物靶标。
科学家发现利用人工智能可高效预测蛋白质分子结构
近期，美国谷歌公司的科学家开发并利用AlphaFold系统，通过人工智能方式高效预测了35万种蛋白质的分子结构。相关研究成果在《Nature》发表，题为：Highly accurate protein structure prediction for the human proteome。解析蛋白质的分子结构对于基础研究、药物研发和疾
Nat Mach Intell：新型人工智能技术或能预测人类机体的抗癌免疫力
来自德克萨斯大学西南医学中心等机构的科学家们通过研究开发了一种人工智能技术，其或能识别出被机体免疫系统所识别的癌细胞表面的肽类，即新抗原。