Cell：人工智能使得利用三维病理学数据进行临床结果预测成为可能
本研究使用两种三维高分辨率成像技术对精心挑选的前列腺癌标本进行成像，并对这些模型进行训练，以预测前列腺癌在人体活检组织中复发的风险。
人工智能工具iStar助力癌症精准病理学发展
一种新的人工智能工具能够以前所未有的清晰度解释医学图像，帮助临床医生节约时间和精力，将注意力更多集中在疾病诊断和图像解释等关键方面。
Nature Chemical Biology：O-GlcNAc 强化了α-突触核蛋白淀粉样株，其播种性和病理学特性明显减弱
本研究团队报告了对α-突触核蛋白单体进行O-GlcNAc修饰会导致形成具有独特核心结构的淀粉样纤维，表明O-GlcNAc修饰可能会改变α-突触核蛋白纤维的相互作用组，从而导致体内播种活性的降低。
《神经病理学报》：迄今同类最大规模研究发现能逆转APOE4毒性的罕见基因变异！阿尔茨海默病的治疗有望诞生新靶点
研究者对筛选出的保护性基因进行基因本体论分析，发现有关细胞外基质（ECM）的各种生物过程富集，例如细胞粘附、整合素结合、ECM结构成分等。
TN：中国科大周江宁团队首次发现，神经元CARS水平增加驱动的神经炎症或是阿尔茨海默病的病理学机制之一！
神经元CARS水平增加驱动的神经炎症可能是AD的病理学机制之一，为AD提供了新的潜在生物标志物和治疗靶点。
共同奏响“病理诊断最强音”！商汤医疗联合行业顶尖专家发布国内首个病理大模型
此次发布的病理大模型PathOrchestra,将视觉模型和大语言模型结合,利用国内规模最大的近30万张全切片数字病理图像(近300TB数据)数据集训练,并融合了文本、视频等多模态训练数据。
《自然·医学》：科学家首次证实，病理学应答可以作为新辅助治疗的生存替代终点！
总而言之，Janis M. Taube团队完成的这项研究，为病理学应答作为新辅助治疗中的生存期替代终点提供了首个前瞻性证据。
Nature：人类自免疫类器官模型揭示乳糜泻的病理过程
这项研究成功建立了一个保留上皮和免疫细胞多样性的ALI体外CeD类器官病理模型，重现了CeD的Gluten依赖性病理过程，揭示了IL-7在CeD中的关键作用，并为体外研究自身免疫疾病提供了新的方法。
妊娠滋养细胞疾病病理大模型及智能辅助诊断系统获得进展
GTDoctor是一个以多种视野下多尺度病灶自适应匹配的注意力增强视觉模型为技术核心，由专家临床经验驱动与临床诊疗指南知识库增强的妊娠滋养细胞疾病病理大模型。
2023年的诺贝尔生理学或医学奖，为何授予他们二人？
将mRNA技术用于疫苗和治疗目的的想法也开始起飞，但前方仍存在障碍。体外转录得到的mRNA并不稳定，其递送具有挑战性，需要开发复杂的载体脂质系统来封装mRNA。