David Baker再获里程碑突破——AI首次从头设计出蛋白酶
该研究利用 AI 从头设计了具有复杂活性位点的丝氨酸水解酶，这也是首次从头设计一种新的酶，其能够加快一个四步化学反应，该反应对于许多生物和工业过程至关重要，其中包括塑料降解和回收。
AlphaFold2核心科学家创业，已获5000万美元融资，利用AI设计蛋白，加速药物开发
AlphaFold 解决了数十年来蛋白质结构预测的难题，并展示了机器学习如何帮助我们理解生物学；而现在，机会在于推进和应用最新的生成式人工智能技术，从头设计蛋白质。
《神经元》：迄今最大规模研究新发现1164个与阿尔茨海默病相关的脑脊液蛋白，并构建出精准区分AD患者与健康人的预测模型！
研究运用机器学习开发了一种高准确性的AD生物标志物预测模型，可以精准区分AD患者与健康个体，并预测AD生物标志物阴性个体（即没有Aβ也没有tau蛋白聚集）未来进展为AD的风险。
Science：复旦大学郁金泰团队发现帕金森病全新治疗靶点，并利用AI找到潜在治疗药物
该研究首次发现了帕金森病（PD）的全新治疗靶点——FAM171A2，并利用基于人工智能的蛋白质结构预测和虚拟筛选技术，成功找到了具有潜在治疗作用的小分子化合物。
张锋的三位学生创立RNA设计制造公司，利用AI加速RNA疫苗和疗法走向临床
Terrain Biosciences 作为全球首家 RNA 设计制造公司，利用先进的下一代人工智能模型和其专有的制造平台，加速下一代可编程药物的研发。
Science重磅：只需“一滴血”，AI工具一次性诊断糖尿病/艾滋病/红斑狼疮/新冠等多种复杂疾病
这项发表于 Science 的研究开发了一款 AI 诊断工具——Mal-ID，该 AI 工具可以自动识别免疫受体测序数据以区分一系列疾病状态，包括 COVID-19、糖尿病、艾滋以及自身免疫疾病等。
《自然·医学》：“AI阅片”通过实战考验！超46万人真实世界研究证实，AI加持可将乳腺癌筛查检出率拉升17.6%
研究者们在德国国家性乳腺癌筛查项目的12个站点安装了AI辅助阅片软件，邀请119名影像科医生参与研究，而纳入研究的筛查对象，即50-69岁女性共有46万余人。
Oncogene通过膀胱癌小鼠模型研究发现：PTEN缺失联合p53 LOH，开启肿瘤免疫逃逸“绿色通道”
本研究构建了含p53错义突变的膀胱癌小鼠模型，发现PTEN缺失促使p53野生型等位基因丢失，驱动肿瘤发生和免疫逃逸，该模型能模拟人基底-鳞状亚型膀胱癌，为膀胱癌研究提供新途径。
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。
Cell：挑战传统感染模型——从HIV的“解体假说”到“完整穿越”
“完整穿越”模型重新定义了HIV的感染逻辑，为研究人员理解病毒与宿主的攻防战提供了全新的视角。这一转变让人们更加接近破解HIV感染的核心机制，也为开发新的治疗手段开辟了道路。