2024诺奖得主David Baker创立新公司，AI设计全新药物形式——抗体笼，源自Science论文
诺奖得主、蛋白质设计先驱 David Baker 教授设计了全新的生物药物类型——抗体笼（Antibody cage，AbC），将抗体定位到由人工智能（AI）精确设计的自然界中不存在的新型几何构型中。
2024-11-03
我国学者开发AI全科医生：超越GPT-4、媲美专业医生，实现精准可靠的医疗诊断，还能生成高质量报告
MetaGP 的出现，标志着医疗 AI 从单科冠军向全能选手的进化，它不仅可以作为医生的智能助手，更能成为医疗资源分配的均衡器。
2025-04-08
Cancer Cell：邵志敏/江一舟/杨文涛/李俊杰团队开发AI模型，精准预测ADC药物的乳腺癌治疗效果
该研究通过 AI 模型结合肿瘤微环境空间特征，精准预测了新一代 ADC 药物 SHR-A1811 在 HER2+ 乳腺癌新辅助治疗中的效果，为乳腺癌的个性化治疗提供了全新导航图。
2025-04-13
Nature子刊：上海科技大学钱学骏团队开发多模态AI模型，实现多层级乳腺癌风险预测
研究团队构建的BMU-Net模型，为临床医生提供了多层级的乳腺癌风险评估工具，旨在改善患者生存质量，具有重要的临床和社会意义。
2024-12-06
关于举办“第二期基于AI的蛋白质结构解析与设计专题（线上）培训班”的通知
为了进一步挖掘蛋白质新功能与充分发挥人工智能在医药及生物领域的快速发展，协会决定于2024年12月27-29日在线上（小鹅通平台）举办“第二期基于AI的蛋白质结构解析与智能设计专题培训班。”
2024-11-20
为AI制药带来新工具：浙大侯廷军团队开发基于大语言模型的多属性分子优化工具
该研究开发的Prompt-MolOpt提供了一种灵活的多属性、多点分子优化方法，在化学研究和药物及材料发现方面具有潜在实用价值。
2024-11-02
Brief Bioinform：利用基因组测序和AI分析或能揭示隐藏在乳腺癌发病背后的特殊遗传标志物
文章中，研究人员利用一种创新性的分析方法专门用来分析有乳腺癌发病史的家庭个体机体的遗传突变，这种方法结合了先进的机器学习技术和对蛋白质结构的详细分析，旨在调查罕见的遗传突变。
2024-11-25
Nature Medicine：瞿佳/张康/王劲卓团队开发全球首个通用大型生成式AI医学影像模型，帮助提高癌症患者生存率
该研究开发了在真实数据和合成数据上训练的生成式AI模型，显示出更好的预测能力，在罕见病诊断、报告生成和自我监督学习的背景下非常有益。
2024-12-16