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。
首个由AI设计出的病毒诞生了？斯坦福团队最新研究，或将助力解决重大健康难题
AI生成噬菌体组合在1~5代内就克服了所有三种菌株的耐药性，而单一的野生型ΦX174则完全失败。这表明AI设计出的策略或许在应对耐药菌方面非常有效。
Science：AI的“矛”与生物安全的“盾”——对基因合成筛选体系的首次大规模红队演习
长远来看，随着AI技术的飞速发展，我们终将迎来一个AI能够设计出与自然界中任何已知蛋白质都毫无序列相似性的全新功能分子的时代。到那时，单纯依赖序列筛选的“防火墙”将彻底失效。
英矽智能再发Nature子刊：利用生成式AI设计口服抗癌药，已获批临床试验
该研究利用英矽智能的 AI 驱动的靶点发现平台 PandaOmics 和生成式 AI 药物设计平台 Chemstry42，成功设计出了一种新型 ENPP1 小分子抑制剂——ISM5939。
Nature重磅：AI利用常规心电图发现结构性心脏病，准确率超越人类心脏病专家
结果表明，AI 辅助提高了心脏病专家通过心电图诊断结构性心脏病的准确率，但仍逊色于 EchoNext 模型的效果。
攻克“不可成药”，David Baker团队中国博后利用AI从头设计蛋白，靶向内在无序蛋白，解锁治疗靶点
这两项研究中，研究团队采用了两种互补的设计策略，这两种策略基于氨基酸序列，而无需蛋白结构信息，因此，有助于在大量新的治疗靶点上实现高度通用的药物发现。
Nature Medicine：盛斌/黄天荫团队开发眼科AI大模型，显著提升眼科医生诊疗水平和患者预后
这项研究首次为 AI 医学领域提供了大模型赋能基层与专科诊疗的高级别循证证据，同时为未来更多可临床转化的基础模型研发与验证提供了全新范式，有效推动该类新技术从实验室研究阶段迈向临床实际应用场景。
背靠背三篇Science论文：David Baker团队中国博后利用AI从头设计TCR，加速癌症免疫治疗
这些研究使用生成式人工智能（generative AI）设计了能够与 pMHC 高特异性结合的“人工 TCR”，从而克服了天然 TCR 的局限性，能够更精准地针对肿瘤抗原进行靶向治疗。
西电×华西合作Cell子刊：AI+表面增强拉曼散射，实现急性白血病的快速、灵敏分类
在这项最新研究中，研究团队探索了去泛素化酶 USP21 在腹主动脉瘤（AAA）发展中的作用。蛋白质组学分析显示，小鼠和人类腹主动脉组织中 USP21 表达水平显著上调。