Science：重新审视基因报告的“非黑即白”，借助机器学习破解致病变异“外显率”的百年难题
这项工作是人工智能与基因组学深度融合的典范。它证明了，通过巧妙地设计，我们可以利用AI从看似“嘈杂”的真实世界临床数据中，挖掘出与基因功能紧密相关的深层生物学信息。
2025-09-02
Nature子刊：多模态AI模型，预测心脏病患者死亡风险
该研究开发了一种多模态 AI 模型——MAARS，通过分析多模态医疗数据来预测肥厚型心肌病（HCM）患者的室性心律失常死亡。
2025-07-10
Nature 子刊揭秘体重调节新模型：身体有“安全区”，不是硬磕固定值
来自路易斯安那州立大学等机构的科学家们系统探讨并对比了这两种体重调节模型，为我们理解体重的生物学控制机制提供了全新的视角。
2026-01-19
EZSpecificity模型如何重定义酶功能预测的精度边界？
研究人员开发了一种名为 EZSpecificity 的深度学习模型。它不仅构建了迄今为止最全面的酶-底物相互作用数据库，更巧妙地融合了三维结构信息和一种名为“交叉注意力”的机制。
2025-10-15
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。
2025-07-27
Cell Death and Disease：类器官模型揭示 ULBP2 CAR-T 细胞对胃癌的杀伤作用
该研究明确 UL16 结合蛋白 2（ULBP2）为胃癌潜在治疗靶点，揭示其通过激活转化生长因子 -β（TGF-β）信号通路促进癌相关成纤维细胞（CAFs）活化及肿瘤进展的机制。
2025-08-12
Nat Commun：模态投影模型成医生影像“智能翻译官”，破解多模态分割难题助力诊疗与脑-体研究
本研究提出模态投影通用模型，经861名受试者数据训练实现多模态全身体影像高精度分割，提升颅内出血诊断准确率并揭示脑-体代谢关联，推动临床与整合性研究发展。
2025-12-01
腾讯发表最新Nature子刊论文：推出AI大模型，从单细胞转录组翻译单细胞蛋白质组
该研究开发了一种预训练大型生成模型——scTranslator（单细胞翻译器），能够基于单细胞转录组推断缺失的单细胞蛋白质组，从而生成多组学数据。
2025-11-08
领域突破：Hans Clevers和Marc van de Wetering团队开发首个体外长期培养的“舌前部类器官”模型
本研究阐明，舌前部上皮主要由基底细胞/角质形成细胞谱系相关转录因子驱动，而舌后部上皮则受细胞迁移与增殖相关因子主导，两类区域在上皮分化过程中存在明显的转录调控差异。
2025-12-02