西湖大学王怀民/黄晶团队利用AI从头设计抗菌肽，破解抗生素耐药难题
在这项新研究中，研究团队开发了一种基于深度学习的迁移学习模型——TransSAFP，该模型仅依靠少量实验工作对样本进行注释，就能有效地预测自组装功能多肽（SAFP）的功能活性。
西湖大学王怀民/黄晶团队利用AI从头设计抗菌肽，破解抗生素耐药难题
该研究展示了具有特定生物学功能的自组装功能多肽的设计，相比传统方法依赖于天然氨基酸和经验规则，TransSAFP 整合了非天然氨基酸修饰，拓展了多肽的化学空间，且自组装特性增强了局部浓度效应。
刘陈立/赵国屏：开拓“定量合成生物学”新范式，驱动复杂生物系统的理性设计
合成生物学需要发展更为成熟的理论和方法体系，为生物系统的理性设计提供指导—合成生物学有必要向定量合成生物学的新高度上升。
Immunity：许琛琦/王皞鹏团队设计可相分离E-CAR免疫受体，提高CAR-T细胞免疫力
该研究在传统二代CAR分子胞内段引入TCR中的CD3ε元件（E-CAR），并且对CD3ε进行了序列优化，提高E-CAR在细胞膜上的稳定性。
华人学者联合英伟达推出最大生物学AI模型，完全开源，可生成所有生命的基因组，甚至从头设计生命
Arc 研究所的 Patrick Hsu 和 Brian Hie 团队联合斯坦福大学、加州大学伯克利分校、加州大学旧金山分校以及英伟达的科学家，发布了有史以来最大的生物学人工智能模型——Evo-2。
David Baker最新Science论文：AI从头设计蛋白，用作生物传感器
，这项发表于 Science 的研究展示了通过深度学习模型来设计基于假环肽的、具有模块化重复结构和中央结合口袋的小分子结合蛋白，对靶标小分子化合物具有高结合亲和力，并可以实现下游传感。
师从施一公及David Baker，西湖大学卢培龙团队精确从头设计镜像结合蛋白
该研究设计的D型蛋白质结合物对人工L型多肽以及两种具有治疗意义的天然蛋白质（人TrkA蛋白的D5结构域、人IL-6蛋白）表现出纳摩尔级（nmol）亲和力。
上海交大洪亮团队开发扩散概率模型——CPDiffusion，设计生成高活性的人工内切核酸酶
CPDiffusion作为一种强大的全新蛋白质序列设计工具，为生物学家和蛋白质工程设计者提供了全新的可能性，用于设计功能更强大的蛋白质、研究蛋白质功能的逐渐演化过程、丰富现有蛋白质的数据库等。
诺奖技术新应用：西湖大学谢琦/曹龙兴团队利用蛋白从头设计增强CAR-T疗法，已开展临床研究
该研究开发了一种策略，利用从头设计的结合蛋白（de novo-designed binder，DNDB）代替典型的scFv作为肿瘤表面抗原结合域，以增强CAR-T细胞的抗肿瘤潜力。
Nature子刊：王海/聂广军/冉海涛团队设计新型纳米结构，提高癌症免疫治疗效果
这项研究证明了金属离子螯合的L-苯丙氨酸纳米结构在激活免疫应答中的潜在作用，以及短期饥饿（STS）在改善纳米材料介导的癌症免疫治疗中的作用。