Nat Cancer：AI辅助病理诊断，脑肿瘤分类从12天缩短到12分钟！
科学家们通过研究开发了一套名为“Hetairos”的人工智能系统，仅凭常规苏木素-伊红（H&E）染色切片，即可在数分钟内预测102种基于甲基化特征的脑肿瘤亚型，这一研究有望大幅加速全球脑肿瘤诊断进程。
JCO：中山大学柳娜团队提出代谢亚型分类器，助力鼻咽癌免疫治疗“选对人”
该研究提出了一种具有独特生物学特征和免疫治疗差异性益处的NPC新颖代谢分类。为提升临床适用性，开发了基于机器学习的分类器，直接应用于个体患者，并经过验证能有效捕捉生物变异和差异化治疗益处。
Science子刊：中国学者开发新的大模型，自动化搞定遗传变异分类，给罕见病诊断提效
该框架整合了对非文献依据标准的证据评估以及基于LLM的文献依据独立评估，提供了一个LLM框架，能够实现遗传病诊断中的自动化变异分类与变异重新分析。
Cell子刊：破解癌症基因的“方言地图”，郑州大学董子钢团队以TP53为“口音”分类，解码突变规律指引精准用药
研究结果明确了精准医学发展的两大策略：单点突变特异性靶向与多点突变广谱适配性靶向，同时，绘制了52种癌症中47个突变信号通路网络图谱，揭示了多种表型紊乱特征，以及这些突变基因上下游的潜在治疗靶点。
Neurosci：大脑里的"记忆分类员"找到了！前额叶皮层精准调控记忆整合，破解精神分裂症认知缺陷之谜
来自加州大学洛杉矶分校等机构的科学家们通过研究首次在小鼠中揭示了一套精巧的控制系统。研究人员发现，大脑并不会机械地把时间上接近的经历自动关联，相反，存在一个由内侧前额叶皮层主导的“监督员”。
《Cell》构建首个全面的人脑病理tau蛋白分子特征图谱，揭示不同疾病病理tau的独特分子特征，实现精准分类
本研究确定了与tau病相关的一些特定疾病标志物和治疗靶点，并为治疗及疾病机制研究所需的药代动力学建模提供了关键的定量信息。
Science：挑战传统功能分类！基因‘调音师’如何帮细胞应对变化？——转录因子通过稳态缓冲实现表达普适调控
TF通过稳定RNAP在启动子上的结合来调节表达。这种关系的结果是，TF通过影响不同基础活性启动子的恒定调节表达水平来缓冲表达，从而确保在遗传或环境变化的情况下保持稳态控制。
西电×华西合作Cell子刊：AI+表面增强拉曼散射，实现急性白血病的快速、灵敏分类
在这项最新研究中，研究团队探索了去泛素化酶 USP21 在腹主动脉瘤（AAA）发展中的作用。蛋白质组学分析显示，小鼠和人类腹主动脉组织中 USP21 表达水平显著上调。
Cell子刊：天津医科大学李祥春/陈可欣团队开发AI大模型，对原发灶不明癌症进行分类和定位
该研究开发了一款基于大语言模型的 AI 工具——OncoChat，其能够从基因组数据中对原发灶不明癌症（CUP）进行肿瘤类型分类和定位。
研究提出构建真菌分类系统的新指标
该研究基于真菌界已发表的540个物种的基因组数据，利用290个基因序列，构建基因树和物种树，使用QuartetScores软件计算EQP-IC值，对子囊菌门和担子菌门下的94个目进行了统计分析。