Cell:研究解析免疫特性的蜕膜基质细胞介导妊娠早期子宫微环境的建立和稳态维持
怀孕过程包括配子产生、卵子受精形成受精卵、胚胎着床、子宫内膜蜕膜化、胎儿和胎盘发育以及最后的生产。胚胎着床是胎儿与母体的首次接触，着床后的子宫内膜细胞发生形态和功能的改变，即子宫内膜蜕膜化过程，最后形
EJMC：中国科学家利用人工智能技术开发出用于癌症免疫疗法的新型抑制剂
本文研究中，研究人员利用人工智能技术开发出了一种新型PTPN2/PTPN1抑制剂，其具有纳米级别的抑制效力、良好的体内口服生物利用性，且具有强大的体内抗肿瘤功效。
NEJM综述：人工智能在分子医学中的应用
在过去的十年里，技术的进步极大地增强了我们在规模上测量基本生物过程的能力。由此产生的数据量需要越来越多针对多维生物数据集分析的机器学习方法。
Nat Biotechnol：科学家利用人工智能技术开发出了能以较高准确率预测肿瘤杀伤性细胞活性的特殊模型
TRTpred模型分析了42名癌症患者机体的TILs，包括黑色素瘤、胃肠癌、肺癌和乳腺癌，其能以90%的准确率识别出肿瘤反应性的T细胞受体。
Nat Commun：科学家开发出用于研究人类子宫肌瘤发病机制的新型模型
来自美国西北大学等机构的科学家们通过研究开发出了一种新型的子宫肌瘤细胞模型，其源于常见的遗传突变，这种新型模型的开发或能加速科学家们对未来疗法的进一步研究和开发。
Science：人工智能正在提升人类对抗传染病的水平
人工智能（AI）是科学家们对抗传染病的工具箱中的新成员。在短短几年时间里，AI加速了医学科学和公共卫生领域一些最紧迫问题的进展。
Sci Rep：科学家成功利用人工智能技术发现诱发人类阿尔兹海默病的两种新型遗传突变
来自昆士兰大学等机构的科学家们通过研究成功利用人工智能技术进一步揭开了阿尔兹海默病的遗传秘密。
Cancer Cell：利用人工智能对脑转移瘤分类，揭示其对神经环路的影响
论文共同通讯作者、西班牙国家研究委员会卡哈尔研究所神经回路实验室主任 Liset Menéndez de la Prida 表示，通过机器学习，能够整合所有的数据来创建一个模型，通过观察大脑的电活动，
Cancer Cell：人工智能预测结直肠癌，精准肿瘤学的一大步
论文第一作者 Sophia J. Wagner 强调，当最终在临床常规中使用该算法模型，对活检组织的进一步支持，增加了该算法对患者的益处。
上海交大唐鸿志团队开发人工合成智能细菌，可时序控制污染物检测、降解并随后自杀
经过模块的逐步整合及针对退化的功能进行优化后，这个整合菌株（Pfic-TAT(2)-P100-RBS35）可以在6小时内响应10–1000 μM的水杨酸；