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
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
Nature：告别结构先验——Evo模型如何利用“基因组语义”实现功能基因的从头设计？
这项研究向我们展示了一种全新的生物学范式：功能不一定非要通过结构或序列相似性来定义，它可以通过“语境”来定义。
2025-11-24
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
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
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
TITAN模型——既能“看懂”万亿像素病理片，又能“写出”诊断报告
研究人员构建了一个名为TITAN 的多模态全切片基础模型。它不仅能像经验丰富的病理医生一样，从全局视角审视整张病理切片，还能结合文本信息，生成流畅、准确的病理报告。
2025-11-08
Cell子刊：上科大刘雪松团队开发DeepMeta模型，为不可成药癌症预测代谢靶点
该研究开发了一种基于图深度学习的代谢脆弱性预测模型——DeepMeta，能够基于转录组和代谢网络信息准确预测癌症样本的依赖代谢基因，可为那些具有不可成药驱动突变的癌症提供代谢靶点。
2025-07-13