Nature子刊：重新定义病理AI基础模型，王珊珊/张康合作开发了一种视觉语言模型，实现全科系可泛化的病灶定位与描述
AFLoc表现出强大的泛化能力，甚至在定位五种不同类型的病理图像方面超过了人类基准。这些结果强调了AFLoc在减少注释要求方面的潜力及其在复杂临床环境中的适用性。
【征稿倒计时】类器官模型/精准医疗/AI/脑科学/仿生等前沿热点追踪！2026（第六届）类器官大会，3月20-21日上海即将开幕！
“2026年（第六届）类器官大会”将在上海中庚聚龙酒店召开！以“从模型到临床：数据驱动下的类器官技术融合与产业转化”为主题，旨在搭建高水平的学术与产业交流平台。
Nature Biotechnology：为AI“挤水分”！新框架Systema诞生，揭示基因扰动预测的真实难度
研究人员为此开发了“Systema”框架，其核心思想在于一个巧妙的转变：改变评估的参考点(reference point)。
AI驱动HCS-3DX系统实现3D类器官单细胞筛选，重塑药物研发与精准医疗格局
HCS-3DX系统整合AI微操作、优化成像板与AI数据分析三大核心，突破现有技术局限，实现3D类器官单细胞水平高内涵筛选，显著提升药物筛选准确性与效率，为精准医疗和细胞行为研究提供有力工具。
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。
Cell重磅：AI从头设计生成小型结合蛋白，大幅提高先导编辑效率
在这项最新研究中，研究团队利用 RFdiffusion 来抑制错配修复（MMR）通路，从而提高先导编辑（PE）效率。
Science：利用AI设计出精确的分子制导导弹，精准攻击癌细胞
这种新开发的AI平台旨在解决癌症免疫疗法中的一个主要挑战：展示科学家如何开发针对肿瘤细胞的靶向治疗，同时避免损伤健康组织。
Nano Lett新突破：AI+冻融金纳米颗粒指纹技术，低成本高通量检测sEVs，赋能癌症精准诊断
本研究提出FTFPA平台，结合智能手机成像与AI，高效分类9种细胞及sEVs（F1分别为0.891、0.898），临床乳腺癌样本诊断F1达0.814，低成本高通量助力癌症精准诊断。
Science：AI造“钥匙”，精准开锁癌细胞：深度学习开启蛋白设计新纪元
研究团队展示了一种颠覆性的策略，利用生成式人工智能(Generative AI)从零开始设计全新的蛋白质，这些蛋白质能像高精度的“分子巡警”，精准识别并锁定癌细胞或病毒感染细胞表面的独特“身份证”。
Cell Res：左二伟团队开发AI模型——AlphaCD，高精度表征胞嘧啶脱氨酶
该研究构建了一个机器学习模型——AlphaCD，该模型在预测胞嘧啶脱氨酶（CD）的催化效率、脱靶活性、靶位点窗口和催化基序方面均表现出高精度。