《柳叶刀·数字医疗》：AI“看面相”知生死？哈佛团队开发AI模型，可通过普通面部照片识别预测癌症患者死亡风险
FaceAge不仅能够准确预测癌症患者的生物年龄，还能为生存期预测提供重要的辅助支持，特别是在末期癌症患者的临床决策中具有实际应用价值。
2025-06-12
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 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。
2025-08-19
量子计算赋能AI模型，英矽智能设计出“不可成药”靶点KRAS的新型抑制剂
科学家将量子计算模型与经典计算模型和生成式人工智能相结合，通过对庞大数据集的训练、生成和筛选，探索更广泛的化学可能性，发现了靶向“不可成药”的癌症驱动蛋白 KRAS 的新颖分子。
2025-01-26
Nature Methods：从“猜”到“预见”——AI模型PUPS揭示单细胞蛋白质定位的秘密
PUPS作为一款结合蛋白质序列和细胞图像的新型AI模型，不仅能准确预测未知蛋白质在未知细胞系中的定位，还能揭示蛋白质定位在不同细胞系和单细胞层面的变异规律，甚至预测突变对定位的影响。
2025-05-21
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。
2025-09-09
上海交大/清华大学合作开发AI模型，通过视网膜照片预测中风风险
在这项最新研究中，研究团队开发了一种深度学习系统——DeepRETStroke，这是一个专用于表征眼-脑连接的领域特定基础模型。
2025-06-10
全开放AI模型Ark+，或将重塑未来医学影像诊断
该研究介绍了一个名为 Ark+ 的全新AI基础模型。它如同一艘知识的方舟，通过巧妙地“博采众长”，从全球多个公开数据集中学习异构的专家知识，展现出了前所未有的诊断性能和适应能力。
2025-06-24
Nat Cancer：新型人工智能模型有望实现对170多种癌症的检测
crossNN框架的开发为跨平台DNA甲基化数据的肿瘤分类提供了一种新的解决方案，该模型的简单性和可解释性使其在临床应用中具有巨大潜力。
2025-06-12
