Nature子刊：将Transformer模型应用于蛋白翻译过程
Riboformer提供了解析核糖体分布变化的有力工具，展示了面向上下文的深度学习模型捕捉生物过程复杂动态的潜力。
2024-03-10
Cell子刊：俞章盛/王宇光/孙晶团队开发AI模型，通过肿瘤微环境分析改善癌症生存预后
该研究致力于开发一个深度学习系统，利用组织病理学图像预测相应区域的高维基因空间表达水平，克服空间转录组数据目前存在的高成本和有限样本量等局限性。
2024-05-10
AI in Prec Oncol：科学家有望利用机器学习技术识别出能因免疫疗法治疗获益的非小细胞肺癌患者
本文研究中，研究人员开发出了一种新型数字病理学方法，其能以可重复和可扩展的方式来对癌症表型进行表征和分析。
2024-04-29
宾大团队发现，小分子微管稳定剂CNDR-51997可安全有效地减少阿尔茨海默病小鼠模型的Aβ和tau病理
该研究表明，CNDR-51997可以同时减少两种AD标志性病理，有望成为AD和/或其他tau蛋白病的有效治疗药物。期待进一步更广泛的临床研究，来验证这些发现是否适用于人类患者。
2024-07-07
Science子刊：温医大/武大合作开发AI模型，全面提高食管癌及癌前病变的临床检测
该研究提出的基于深度卷积神经网络的检测系统，提高了HrEL在内镜检查中的检出率，并且是安全的，未发生不良事件。
2024-04-19
Nat Methods：科学家开发出一种能识别引发人类多种疾病未知因素的强大统计机器学习手段
来自匹兹堡大学等机构的科学家们通过研究开发了一种新方法，其能通过利用统计机器学习对大量复杂的生物学数据进行分类，从而发现隐藏在疾病背后的未知因素。
2024-04-09
非人灵长类疾病模型研发取得进展—成功构建强迫症样猕猴模型
研究团队从行为、遗传、神经影像与药物评价等多个方面证实了强迫症模型猴与人类强迫症患者之间的高度相似性，为理解病理机制与开发治疗方法提供了更接近人类的动物模型。
2024-01-15
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。
2024-05-12
