NEJM综述：人工智能在分子医学中的应用
在过去的十年里，技术的进步极大地增强了我们在规模上测量基本生物过程的能力。由此产生的数据量需要越来越多针对多维生物数据集分析的机器学习方法。
应晓敏/伯晓晨团队开发基于生成式人工智能的新算法MIDAS，实现单细胞多组学数据的马赛克整合
研究提出了一种用于单细胞多组学数据马赛克整合及知识迁移的计算工具——MIDAS，首次实现了通用的单细胞多组学马赛克数据的模态对齐、数据补全、批次校正等整合功能。
EJMC：中国科学家利用人工智能技术开发出用于癌症免疫疗法的新型抑制剂
本文研究中，研究人员利用人工智能技术开发出了一种新型PTPN2/PTPN1抑制剂，其具有纳米级别的抑制效力、良好的体内口服生物利用性，且具有强大的体内抗肿瘤功效。
Science：人工智能正在提升人类对抗传染病的水平
人工智能（AI）是科学家们对抗传染病的工具箱中的新成员。在短短几年时间里，AI加速了医学科学和公共卫生领域一些最紧迫问题的进展。
JAMA双重磅：基于眼动追踪的自闭症诊断工具与金标准表现一致，已获美国FDA授权用于临床诊断
自闭症谱系障碍（ASD）在全世界的平均发病率已经达到1%，患者的疾病严重程度和需求各不相同，部分可以独立生活，部分则因严重残疾需要终身护理和支持。尽管很多患者在儿童时期早期即表现出一些症状，但诊断往往
Cancer Cell：利用人工智能对脑转移瘤分类，揭示其对神经环路的影响
论文共同通讯作者、西班牙国家研究委员会卡哈尔研究所神经回路实验室主任 Liset Menéndez de la Prida 表示，通过机器学习，能够整合所有的数据来创建一个模型，通过观察大脑的电活动，
Sci Rep：科学家成功利用人工智能技术发现诱发人类阿尔兹海默病的两种新型遗传突变
来自昆士兰大学等机构的科学家们通过研究成功利用人工智能技术进一步揭开了阿尔兹海默病的遗传秘密。
Cancer Cell：人工智能预测结直肠癌，精准肿瘤学的一大步
论文第一作者 Sophia J. Wagner 强调，当最终在临床常规中使用该算法模型，对活检组织的进一步支持，增加了该算法对患者的益处。
构建仿生膜化人工细胞方面获进展
液-液相分离形成的凝聚液滴因类细胞质的内部环境、选择性富集分子的性质和动态的组装能力，被广泛用作人工细胞（器）进行研究。近年来，研究发现细胞中广泛存在的无膜细胞器是液-液相分离形成的凝聚液滴。它的形成
上海交大唐鸿志团队开发人工合成智能细菌，可时序控制污染物检测、降解并随后自杀
经过模块的逐步整合及针对退化的功能进行优化后，这个整合菌株（Pfic-TAT(2)-P100-RBS35）可以在6小时内响应10–1000 μM的水杨酸；