Cell子刊：生成式AI模型，从头生成抗菌肽，对抗抗生素耐药难题
该研究开发了一种基于蛋白质语言模型嵌入对抗菌肽（AMP）序列进行微调的潜在扩散模型——AMP-Diffusion，它能够通过系统地探索序列空间来快速发现抗菌肽候选物。
Cell子刊：上科大刘雪松团队开发DeepMeta模型，为不可成药癌症预测代谢靶点
该研究开发了一种基于图深度学习的代谢脆弱性预测模型——DeepMeta，能够基于转录组和代谢网络信息准确预测癌症样本的依赖代谢基因，可为那些具有不可成药驱动突变的癌症提供代谢靶点。
Nature Methods：从“猜”到“预见”——AI模型PUPS揭示单细胞蛋白质定位的秘密
PUPS作为一款结合蛋白质序列和细胞图像的新型AI模型，不仅能准确预测未知蛋白质在未知细胞系中的定位，还能揭示蛋白质定位在不同细胞系和单细胞层面的变异规律，甚至预测突变对定位的影响。
上海交大/清华大学合作开发AI模型，通过视网膜照片预测中风风险
在这项最新研究中，研究团队开发了一种深度学习系统——DeepRETStroke，这是一个专用于表征眼-脑连接的领域特定基础模型。
Nature：同时靶向PIKfyve和KRAS-MAPK可在临床前模型中根除胰腺癌
在这项新的研究中，研究人员专注于PIKfyve，这是一种酶，已被确定为其他癌症类型的溶酶体靶点，包括血液恶性肿瘤。
Biofabrication：生物打印多细胞类器官模型，再现真实肿瘤微环境
本研究通过生物打印技术构建患者来源的异质性肾细胞癌类器官，其保留原始肿瘤特征，可用于个性化药物筛选，为肾癌个性化治疗提供可靠模型。
登上Cell子刊封面：南开大学孙涛团队提出癌细胞中ecDNA形成的新模型
该研究表明，染色体外 DNA（ecDNA）的生物发生依赖于由 YY1-Lig3-PARylation 复合物介导的 DNA 环化和重新连接，从而提出了补充现有理论的 ecDNA 生物发生新模型。
全开放AI模型Ark+，或将重塑未来医学影像诊断
该研究介绍了一个名为 Ark+ 的全新AI基础模型。它如同一艘知识的方舟，通过巧妙地“博采众长”，从全球多个公开数据集中学习异构的专家知识，展现出了前所未有的诊断性能和适应能力。
Cancer Cell：3D仿生模型打通放疗“任督二脉”！破解肿瘤放射抵抗的临床转化困局
3D仿生模型如类器官和器官芯片能更准确复制肿瘤及微环境复杂性，可桥接放疗基础与临床研究，助力生物标志物发现和治疗创新。
Nature：基于DNA中的结构变异，提出一种新的乳腺癌分类系统
在乳腺癌中，三阴性乳腺癌（约占新诊断病例的10%）通常被认为是最难成功治疗的，并且往往早期复发。激素受体阳性癌症是最常见的，通常可通过激素治疗、化疗、手术和放疗的组合成功治疗。