npj Precis Onc：新识别的RNA分子或能帮助临床医生预测结直肠癌患者的疾病是否会复发？
来自奥塔哥大学等机构的科学家们通过研究将处于疾病早期阶段的结直肠癌患者分为会继续进展为转移性疾病和复发的患者以及不会继续进展的患者，这或许能帮助患者获得更好的治疗结果。
Nature：科学家开发新型自动化方法 或能打破数据孤岛从而更好地预测癌症患者的治疗结局
这项研究展示了从非结构化笔记中自动注释的可行性以及在预测患者预后方面的实用性，相关研究结果和数据或能作为现实世界肿瘤学研究的公共资源进行提供。
Cancer Sci：ctDNA监测联合全基因组分析或能有效预测癌症患者的疾病复发和对疗法的反应
研究结果表明，利用OTS试验系统来监测ctDNA或能与CGP数据进行有效结合来预测多种类型癌症患者的治疗结局，这一发现代表着科学家们在个体化精准医疗研究领域向前迈进的巨大一步。
Science：一种新发现的生物标志物可以预测脑膜瘤和乳腺癌的侵袭性
这项称为CUTAC的新技术专注于RNAPII结合的小片段DNA非编码序列，这些序列与它们调控的基因位于同一染色体上，使得科学家能够直接从DNA中测量基因转录活性。
Cell Metab | 婴幼儿代谢生长和遗传疾病的预测模型
该研究介绍了婴儿-WBMs，这是一种考虑性别特异性和器官差异的婴儿代谢模型资源，可预测婴儿出生后0至6个月的生长情况，并能准确预测IMDs中血液生物标志物的变化，为新生儿和婴儿代谢研究提供了重要资源。
音乐旋律如何唤醒大脑记忆与预测能力？Nat Commun：科学家揭示大脑在识别和预测音乐旋律时的工作机制，以期开发新型筛选工具
这项研究通过提供意识记忆与音乐旋律预测处理中大脑层次结构的量化证据，为我们理解认知的神秘面纱揭开了一角。
Nature子刊：预测微生物群落入侵成功与生态影响，一作已回国并加入清华大学
这项研究为理解生态系统中多样性、稳定性与入侵性的关系提供了一个有效框架。通过仅使用几个群落尺度的粗粒化参数（例如种间相互作用强度和物种数量），即可有效预测微生物群落的入侵性及其影响。
Nature子刊：上海科技大学钱学骏团队开发多模态AI模型，实现多层级乳腺癌风险预测
研究团队构建的BMU-Net模型，为临床医生提供了多层级的乳腺癌风险评估工具，旨在改善患者生存质量，具有重要的临床和社会意义。
Nat Med：科学家开发出新型超灵敏血液检测技术，有望利用肿瘤DNA来预测肺癌患者的治疗结局
这篇研究报告中，研究人员通过联合研究开发了一种名为NeXT Personal的技术平台，其能检测到精度为百万分之一的少量ctDNA。
Nat Biomed Eng：肠道芯片能借粪便预测黑色素瘤免疫治疗效果
研究构建了含人类粪便样本及模拟蠕动的肠道芯片，发现黑色素瘤患者中，对免疫检查点抑制剂无响应者的粪便会引发肠道上皮促炎反应，而有响应者的粪便能改善肠道屏障，该芯片可预测治疗反应并助力新疗法开发。