Science：新型人工智能工具模拟蛋白质动力学，助力药物发现和蛋白质研究
BioEmu将超过200毫秒的分子动力学模拟与实验数据相结合，以接近实验的精度预测结构集合和热力学性质。
攻克“不可成药”，David Baker团队中国博后利用AI从头设计蛋白，靶向内在无序蛋白，解锁治疗靶点
这两项研究中，研究团队采用了两种互补的设计策略，这两种策略基于氨基酸序列，而无需蛋白结构信息，因此，有助于在大量新的治疗靶点上实现高度通用的药物发现。
Nat Chem Biol：发现tau蛋白和β淀粉样蛋白之间的通信可以减轻阿尔茨海默病的毒性
在这项研究中，团队结合了精密分析技术，包括光谱学、质谱分析、等温滴定量热法和核磁共振，与基于细胞的毒性检测，全面分析了tau-Aβ相互作用的结构、热力学和功能特性。
会“变身”的弹性蛋白纳米粒，打破细胞递送壁垒，蛋白、核酸一网打尽
研究表明，ENTER系统不仅能在体外将蛋白质、siRNA、mRNA和基因编辑工具高效、低毒地递送进多种细胞类型，包括关键的原代细胞，甚至在活体动物（小鼠肺部）中也成功实现了基因编辑！
Gut：高蛋白饮食“压垮”癌细胞！中山大学团队发现，高蛋白饮食可通过抑制AKT通路发挥抗癌作用
高蛋白饮食可使肿瘤中mTORC1通路激活，AKT通路则受到明显抑制，且S6K1的存在是高蛋白饮食抑癌的必要条件。
Int J Mol Sci研究指出，血浆细胞外囊泡中的5种miRNAs或能精准“揪出”肝癌！
研究发现血浆细胞外囊泡中的miR-183-5p、miR-19a-3p、miR-148b-3p、miR-34a-5p和miR-215-5p在肝癌患者中显著上调，单个及联合检测诊断效能高，可作为肝癌诊断的
David Baker最新论文：像拼乐高一样设计蛋白，可编程蛋白组装，解锁纳米材料新纪元
该研究利用人工智能（AI）工具，实现了 20 多种蛋白质笼、二维阵列和三维晶体的精准构建，成功率高达 10%-50%。
科学家首次发现，幽门螺杆菌毒蛋白竟能抑制阿尔茨海默病毒蛋白聚集
幽门螺杆菌产生的毒力因子CagA，在致癌这一功能之外，竟然还有一个神奇的功能——抑制β淀粉样蛋白（Aβ）、Tau蛋白和α突触核蛋白（α-Syn）等致病性淀粉样蛋白的聚集。
《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。
Cell：叶子璐等开发单细胞蛋白组学新技术，实现单细胞蛋白质周转的全局分析
该研究开发了一种单细胞蛋白质组学新技术——SC-pSILAC（单细胞脉冲稳定同位素标记），首次在单细胞水平实现了蛋白质丰度与蛋白质周转速率的同步精准测量，为细胞异质性的研究提供了全新的维度与视角。