npj Precis Onc：AI“神探”深挖癌症药物隐藏技能，老药新用不再是梦！
这项研究传递出一个充满希望的理念，即那些被标记为“副作用”的药物效应在合适的癌症类型中可能转化为“主作用”。
西湖大学×北京大学合作Nature子刊：AI从头设计蛋白，实现线粒体基因精准编辑
这项研究开发了一种通用的且由计算引导的超精准碱基编辑方法，为单碱基突变的机制研究和治疗性修正提供了一个有前景的平台。
Nature：人类心智的“源代码”——AI如何学会像我们一样思考？
研究人员并不试图直接构建一个理论，而是另辟蹊径，创造了一个名为 “Centaur”的计算模型。它如同一面数字化的镜子，不仅能精准预测人类在各种心理学实验中的行为，甚至能模拟我们的思考过程。
Cell Res：左二伟团队开发AI模型——AlphaCD，高精度表征胞嘧啶脱氨酶
该研究构建了一个机器学习模型——AlphaCD，该模型在预测胞嘧啶脱氨酶（CD）的催化效率、脱靶活性、靶位点窗口和催化基序方面均表现出高精度。
Cell子刊：生成式AI模型，从头生成抗菌肽，对抗抗生素耐药难题
该研究开发了一种基于蛋白质语言模型嵌入对抗菌肽（AMP）序列进行微调的潜在扩散模型——AMP-Diffusion，它能够通过系统地探索序列空间来快速发现抗菌肽候选物。
清华大学开发AI大模型，准确预测人类衰老，登上医学顶刊Nature Medicine
该研究提出了一种基于大语言模型（LLM）的生物学年龄预测方法，仅通过体检报告来估算一个人的整体衰老程度以及器官特异性衰老程度。这项研究不仅开创了衰老检测新范式，更有望帮助精准健康管理走进寻常百姓家。
Brief Bioinform：AI显微镜！新算法让免疫细胞“开口说话”，精准度超93%！
研究开发了一款名为scHDeepInsight的AI工具，其能以93.2%的准确率识别免疫细胞类型，比现有方法高出5.1个百分点，甚至能发现前所未见的新细胞亚型。
Nature：AI“造”物主——从一个原子开始，精准设计“生物导弹”，抗体研发迎来新纪元？
研究人员展示了一种革命性的方法：利用一个经过特殊“调教”的人工智能模型RFdiffusion，完全在计算机中从零开始 设计出全新的、能够以原子级精度结合特定表位的抗体。
科学家用AI“拆解”病毒蛋白，找到抗癌新靶点
研究借助人工智能和结构生物学技术，成功 “拆解” 了 HPV 关键蛋白 E2 的结构，锁定了导致癌症风险升高的核心突变（如 HPV52 的 T309P），为抗癌药物研发提供了精准靶点。
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。