Nature子刊：林耀新团队等利用AI设计新型LNP，实现mRNA的体内精准靶向递送，有效抑制肿瘤生长
该研究开发了一种基于脂质三维空间构象的人工智能（AI）模型，通过精准解析可电离脂质的三维空间构象，筛选出了可电离脂质 P1，其呈现出稳定的三尾锥形构象。
Nature：大脑视觉密码破解——AI压缩术让“大模型”缩水5000倍，发现神经元偏爱小圆点！
来自冷泉港实验室等机构的科学家们另辟蹊径，他们的思路很独特：与其构建更大的模型，不如想办法把大模型压缩到极致。
Cell子刊：北京大学韩敬东团队开发生成式AI，打造“数字孪生”，预测衰老、疾病及治疗响应
该研究开发了一个生成式人工智能框架——AURORA，利用单一的常规体检数据或面部图像，即可跨模态生成涵盖转录组、代谢组、微生物组等 7 种模态的全景虚拟图谱。
Cancer Res：当AI遇见“替身”肿瘤，首都医科大学张伟等团队用类器官筛选出脑瘤“通杀”新抗原
研究通过整合计算建模与类器官验证，为胶质母细胞瘤的个性化新抗原发现建立了一种稳健且可推广的策略。该方法提高了新抗原选择的精确性，并为在实体瘤中评估免疫治疗靶点提供了一个实用的临床前框架。
AI医疗新风口！华大智造病理切片染色扫描仪获医疗器械检验报告
近日，华大智造病理切片染色扫描仪PMIF-20正式通过医疗器械检测机构的注册检验，获得医疗器械检验报告。这标志着其在临床端的应用又迈进了一步，为病理AI分析与人工智能技术的结合落地提供了工具支撑。
南京大学最新Nature Chemistry论文：AI从头设计超稳定蛋白
该研究提出了一种可扩展且高效的计算设计策略，用于从头设计稳健的蛋白质，为理性设计在极端环境中具有抗性的蛋白质系统提供了一种通用方法。
从24小时到几分钟，AI虚拟染色如何重塑乳腺癌病理诊断？NPJ Breast Cancer研究给出答案
本研究通过结合多光谱自发荧光成像与优化深度学习模型，实现了无标记、快速、高保真的虚拟H&E染色，生成的病理图像在关键形态学指标与临床评分上与标准染色无统计学差异，并在多种乳腺癌模型中验证了其广泛适用。
通过AI技术，从常规病理切片中实现跨癌种预后评估与免疫治疗疗效预测
研究团队开发了一个名为CANVAS的AI平台，能够从最普通的H&E染色病理切片中，“读取”出原本需要复杂空间蛋白质组学才能揭示的肿瘤微环境生态结构。
AI赋能现货级抗体库+自动化智造闭环：RenSuper Workstation加速百奥赛图迈向"全球新药发源地"
百奥赛图（北京）医药科技股份有限公司（以下简称"百奥赛图"，SSE: 688796；HKEX: 02315），今日宣布正式发布RenSuper Workstation，这一新一代 AI 驱动的抗体
AI赋能常规病理切片，成功解锁1.4万例肿瘤微环境的隐藏密码
GigaTIME多模态AI框架可从常规苏木精-伊红切片生成虚拟多光谱免疫荧光图像，构建涵盖24种癌症的大规模患者队列，揭示1234个蛋白-生物标志物关联，为肿瘤免疫微环境研究与精准治疗提供全新路径。