Nature：科学家有望利用人工智能建模来应对全球传染性疾病大流行
这篇文章中，研究人员总结了AI在疾病大流行领域应用的一些局限性，并就传染性疾病流行病学如何最有效地利用AI当前和未来的发展提出了相关建议。
两篇Nature Biotechnology：李大力/陈亮团队开发新型线粒体碱基编辑器，推动线粒体疾病建模和治疗
研究利用 eTd-mtABE 成功构建了感音神经性耳聋和 Leigh 综合症大鼠疾病模型，并使用重新改造的 DdCBE 变体首次实现线粒体致病点突变的体内原位纠正。
首次生成具有代谢功能的成人肝细胞类器官，为肝病建模和治疗带来新平台
这项研究表明，肝细胞类器官移植可以在小鼠身上成功。而再生一个人类肝脏，还要将现在的肝细胞类器官生长规模扩大数千倍，如果实现，这种方法将改变等待肝移植的患者的游戏规则。
Nature子刊：陈斯迪团队开发多种Cas12a 敲入小鼠模型，用于多重基因组编辑、疾病建模和免疫细胞工程
在这项最新研究中，陈斯迪教授团队开发了一系列背景为 C57BL/6 的 Cre 依赖的条件性表达小鼠或组成性表达 Cas12a 小鼠模型，包括 LbCas12a 和高保真增强版 AsCas12a。
Nature：解码基因调控——GET模型如何颠覆传统预测方法
该研究旨在从染色质开放性数据和基因序列信息中学习调控规则，实现对基因表达的高精度预测。该模型的推出标志着转录调控研究进入了一个全新的阶段。
Nature Medicine：CAR-T疗效“先知”——InflaMix模型精准预测，助力患者选择
研究人员创新性地构建了一个名为“InflaMix”（炎症混合模型）的预测模型，它就像一位经验丰富的“预言家”，仅凭患者在CAR-T治疗前的14项关键指标，就能初步洞察治疗的成败。
Leukemia：新型测试手段或能帮助预测癌症疗法的危险副作用
他们发现了一个关键线索，即一种名为C1RL的蛋白质在ICANS患者中水平升高，而另一种名为FUCA2的蛋白质则水平降低。基于这两种蛋白质的比值，研究人员开发出了一种预测模型。
Nature子刊：曹云龙团队利用病毒进化，预测并筛选广谱中和抗体
该研究表明，将利用病毒进化预测来识别广谱中和抗体（bnAb）与 mRNA 递送技术的多功能性相结合，能够加快开发针对 SARS-CoV-2 以及可能具有大流行潜力的其他病原体的下一代抗体类应对措施。
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！
Nature Medicine | 从“静态”到“动态”：miRNA如何实时预测1型糖尿病风险与疗效？
从预测胰岛移植后的胰岛素独立性，到精准预判患者对特定药物治疗的响应，这项研究正在为1型糖尿病的个性化诊疗开启一扇充满希望的大门。