Cell：告别昂贵测序，深度学习模型实现从普通病理切片直接预测空间基因表达图谱
Path2Space如同一把神奇的钥匙，解锁了隐藏在常规病理切片深处的空间分子信息。它预示着，未来癌症的诊疗，或许将从一副显微镜、一张切片和一个人工智能模型开始。
2026-05-12
Nature子刊：华中科技大学薛宇/彭迪团队开发结合深度学习和大语言模型的组学解读工作流
该研究结合深度学习与大语言模型推理能力，开发了一个名为 LyMOI 的混合组学解读工作流，利用 LyMOI，研究团队拓展了对自噬调控因子的认知，并发现新型抗癌疗法。
2026-01-11
Adv Sci：深度学习赋能肿瘤器官芯片，精准匹配临床用药需求
本研究打造出全热塑性材质的可规模化肿瘤器官芯片平台OC-Plex，整合深度学习实现无标记的动态表型分析，其药物检测结果与临床疗效高度契合，为肿瘤精准医疗提供了高效的高通量药物筛选新方案。
2026-02-10
为理解人类发育基因调控奠定新基石：《Nature》发布超大单细胞多组学图谱，用深度学习破译顺式调控逻辑
该研究阐明了基序的模式如何控制细胞类型特异性的染色质可及性，并为解读顺式调控逻辑以及在人类发育过程中解读基因变异提供了基础资源。
2026-04-24
Med：循环Temra细胞的"分子指纹"，同济大学陈昶等利用机器学习模型解锁其预测免疫治疗响应的潜力
该研究建立了一种基于机器学习的泛癌血液来源转录组生物标志物，并在NSCLC队列中进行了前瞻性验证，可能显著改善免疫肿瘤学的临床决策。
2026-03-03
Science：AI造“钥匙”，精准开锁癌细胞：深度学习开启蛋白设计新纪元
研究团队展示了一种颠覆性的策略，利用生成式人工智能(Generative AI)从零开始设计全新的蛋白质，这些蛋白质能像高精度的“分子巡警”，精准识别并锁定癌细胞或病毒感染细胞表面的独特“身份证”。
2025-08-03
Nature Methods：超越形态学边界——GHIST深度学习框架实现从细胞结构到基因功能的精准预测
GHIST的出现，为我们描绘了一幅计算病理学的未来图景。在这个未来里，每一张被存放在医院档案室里、积满灰尘的H&E病理切片，都有可能被重新唤醒，转化为蕴含着丰富基因信息的数字宝藏。
2025-09-22
Nature Methods：当深度学习遇见纯净数据，DeepMVP为精准医学画出蛋白质功能新图谱
研究人员将DeepMVP应用于癌症基因组图谱（TCGA）中超过79万个癌症体细胞突变，预测发现其中高达31%的突变会显著改变PTM。
2025-08-30