《自然·精神卫生》：复旦团队发布首个重度抑郁症的时空分型，可帮助预测疾病走向，指导个性化治疗
本研究利用高质量、大规模的MDD影像队列数据，使用SuStain算法，首次建立了可靠的基于神经病理结构的MDD分型与时空演化轨迹
研究人员预测和设计揭示无序蛋白结构域的靶标识别机制
中国科大刘海燕教授、陈泉教授课题组与复旦大学王文宁教授合作，采用蛋白质结构预测、序列设计等计算手段与蛋白质互补分析和深度突变扫描、X射线晶体学、NMR等实验结合的方法，揭示了固有无序的4.1G蛋白C端
科学家发现更精确的阿尔茨海默病诊断获预测方法！
CSF 48改进了现有的AT（N）标志物，可以预测与AD/ADRD有关的多种病理生理机制，并且改善了对AD疾病进展、痴呆严重程度和海马体积变化的预测能力。
Nature子刊：百图生科宋乐团队开发新型蛋白质结构预测工具，不依赖多序列对比，效率更高
与基于MSA的的主流蛋白质结构预测工具AlphaFold2和RoseTTAFold方法相比，HelixFold-Single在预测效率上具有很大优势，耗时要少得多，可以应用于需要大量预测的蛋白质相关任
Sci：肝脏器官技术可作为非酒精性脂肪肝体外疾病建模和药物发现平台
肝脏是人体最大的实体器官，在新陈代谢、解毒、蛋白质生产等多种生理功能中发挥着重要作用。肝脏由几种细胞类型组成，包括(1)肝细胞，即肝脏的实质细胞(2)；胆管细胞，即胆管上皮细胞
研究人员基于FFPE样本构建甲基化图谱预测癌症原发部位
识别癌症的原发部位对于癌症诊断和后续治疗至关重要。过去二十年中，针对肿瘤抗原的免疫组织化学（IHC）被视为“金标准”（能够判定50-65%的转移癌的原发部位）。
Evaluate最新预测：最有价值的10款在研新药
9月5日，行业知名媒体FierceBiotech报道，Evaluate发布的最新报告列出了目前正在开发的最具价值潜力的资产，包括默沙东的ACVR2A-Fc融合蛋白sotatercept、诺华的CFB抑
《科学》子刊：复旦大学团队开发无创预测肿瘤异质性方法，并发现铁死亡或是治疗乳腺癌的突破口！
研究者进一步分析了在高IITH肿瘤中排名第一的铁死亡。多组学分析结果显示，诱发铁死亡的关键途径和抑制铁死亡的途径都有增加，说明癌细胞中同时存在铁死亡和阻止程序性细胞死亡的代偿途径。
华人一作：谷歌DeepMind再推出革命性AI工具，预测和表征人类致病基因突变
当然，AlphaMissense距离实际的临床应用还有很大的一段距离要走，AI预测目前在诊断遗传疾病方面的作用还很小，这些工具应该只提供支持性证据将遗传变异与疾病联系起来。
Nature子刊：用AI预测脑肿瘤结局，辅助医生决策
研究团队表示，该模型的预测潜力让人倍感兴奋，但在向医生发布之前，还需要使用更多的癌症患者的数据进行训练。研究团队正计划细化模型，以创建更细粒度的胶质母细胞瘤细胞地图。