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。
澳鹏发布MediGo医疗大模型数据开发平台 破解医疗AI数据瓶颈
全球领先的AI数据服务提供商澳鹏Appen（中国）今日正式发布MediGo医疗大模型数据开发平台，这一创新性平台旨在解决医疗AI领域面临的数据标注精度不足、多模态协同处理效率低下等核心挑战。
David Baker团队开发新型AI蛋白设计模型——LigandMPNN，实现原子上下文条件蛋白序列设计
研究团队开发了一种新型深度学习方法——LigandMPNN，该方法明确地对生物分子系统中的所有非蛋白质成分进行了建模。
这款AI大模型登上Nature，能够预测上千种疾病风险
该研究开发了一款名为 Delphi-2M 的 AI 大模型，具有令人惊叹的一次性模拟和预测多种疾病的能力，利用健康记录和生活方式因素来预测一个人在未来 20 年内患上1258 种疾病的可能性。
《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。
Nature Cancer：任善成团队等开发AI大模型，实现前列腺癌无创精准诊断与分级
研究团队开发并验证了一个基于多中心真实临床数据的用于前列腺癌高效、准确且无创诊断和分级的影像-病理基础模型。
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。
Nature子刊：重新定义病理AI基础模型，王珊珊/张康合作开发了一种视觉语言模型，实现全科系可泛化的病灶定位与描述
AFLoc表现出强大的泛化能力，甚至在定位五种不同类型的病理图像方面超过了人类基准。这些结果强调了AFLoc在减少注释要求方面的潜力及其在复杂临床环境中的适用性。
Nature Medicine：盛斌/黄天荫团队开发眼科AI大模型，显著提升眼科医生诊疗水平和患者预后
这项研究首次为 AI 医学领域提供了大模型赋能基层与专科诊疗的高级别循证证据，同时为未来更多可临床转化的基础模型研发与验证提供了全新范式，有效推动该类新技术从实验室研究阶段迈向临床实际应用场景。
《自然·医学》：AI能让围术期治疗“降本增效”！科学家开发AI风险预测模型，用于设计结直肠癌术后个性化治疗方案，降低成本提升效果
研究者对比了模型建议与临床医生的判断，分析结果显示仅有4.6%的案例需要调整，表现出了高度的一致性。