安徽省立医院发表Nature论文：孙成/刘连新团队利用空间多组学+AI，开发出肝癌复发预测系统
该研究通过整合空间多组学数据和人工智能（AI）分析，提出了一个基于空间免疫特征的新型肝细胞癌（HCC）复发预测系统——TIMES（肿瘤免疫微环境空间评分系统）。
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。
新型脑脊液突触蛋白生物标志物，精准预测阿尔茨海默病认知衰退
研究证明CSF YWHAG:NPTX2 比值与正常衰老和阿尔茨海默病，都存在密切的关联，并且在疾病的极早期阶段，甚至在临床症状出现之前，就开始发生改变。
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。
《自然·衰老》：又发现近300种蛋白与阿尔茨海默病相关，7蛋白模型预测AD状态AUC最高可达0.88！
通过机器学习，研究者确定了7个蛋白质，其组合可用于预测AD状态，对临床AD状态预测AUC达到0.72，对生物标志物定义的AD状态预测AUC达到0.88。
Cancer Cell：邵志敏/江一舟/杨文涛/李俊杰团队开发AI模型，精准预测ADC药物的乳腺癌治疗效果
该研究通过 AI 模型结合肿瘤微环境空间特征，精准预测了新一代 ADC 药物 SHR-A1811 在 HER2+ 乳腺癌新辅助治疗中的效果，为乳腺癌的个性化治疗提供了全新导航图。
PNAS Nexus：科学家有望开发出预测人类机体智力的特殊机器学习模型
本文研究揭示了对人类机体认知的未来预测研究如何通过优先系统性地评估预测大脑特征而不是最大化地预测性能从而来提高解释的价值。
2025年全球畅销药TOP10预测，GLP-1产品占4款，Skyrizi飞升
近两年，GLP-1赛道的盛况有目共睹，已经有4款产品进入2023年全球畅销药TOP100名单，其中3款产品为不同商品名的司美格鲁肽。
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。
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。