Front Cell Dev Biol：小肠类器官模型的分化状态或会影响对机体药物诱导毒性的预测，为改进临床前药物安全性评估提供了新视角
这项研究中，研究人员已经证明，用于进行肠道毒性测试的类器官的分化状态会对最终得出的结论产生有意义的影响，因此在选择模型和解释预测毒性的安全阈值时应该予以考虑。
Nature子刊：上海科技大学钱学骏团队开发多模态AI模型，实现多层级乳腺癌风险预测
研究团队构建的BMU-Net模型，为临床医生提供了多层级的乳腺癌风险评估工具，旨在改善患者生存质量，具有重要的临床和社会意义。
华人学者联合英伟达推出最大生物学AI模型，完全开源，可生成所有生命的基因组，甚至从头设计生命
Arc 研究所的 Patrick Hsu 和 Brian Hie 团队联合斯坦福大学、加州大学伯克利分校、加州大学旧金山分校以及英伟达的科学家，发布了有史以来最大的生物学人工智能模型——Evo-2。
《神经元》：迄今最大规模研究新发现1164个与阿尔茨海默病相关的脑脊液蛋白，并构建出精准区分AD患者与健康人的预测模型！
研究运用机器学习开发了一种高准确性的AD生物标志物预测模型，可以精准区分AD患者与健康个体，并预测AD生物标志物阴性个体（即没有Aβ也没有tau蛋白聚集）未来进展为AD的风险。
Science子刊：在临床前动物模型中，两种新化合物可将隐孢子虫载量减少99.8%
溶解度受限或渗透性受限的化合物对隐孢子虫在小鼠体内脱落的减少程度最高。有两种化合物（DDD489 和 DDD508）被确定为最有效的化合物，可减少 99.8% 以上的隐孢子虫，且不会复发。
Nature Medicine：瞿佳/张康/王劲卓团队开发全球首个通用大型生成式AI医学影像模型，帮助提高癌症患者生存率
该研究开发了在真实数据和合成数据上训练的生成式AI模型，显示出更好的预测能力，在罕见病诊断、报告生成和自我监督学习的背景下非常有益。
Int J Mol Sci：科学家利用人类诱导多能干细胞开发出新型神经类器官模型，或有望评估机体的发育性神经毒性
本文研究中，研究人员所开发出的新型神经类器官模型表现出了与此前研究中使用鱼藤酮类似的敏感性水平，从而就进一步验证了这种新型3D类器官模型的实用性和潜能。
Nature子刊：浙大熊旭深团队开发基于Transformer的语言模型，预测翻译调控并解析疾病变异
该深度学习模型Translatomer为领域提供了研究基因翻译调控的新工具，还为解释复杂疾病中的遗传变异提供了除了mRNA水平之外的重要机制基础。
J Hazard Mater：人脑类器官等多种模型证实香茅醇可穿透血脑屏障并激活毒性代谢通路致神经损伤
香茅醇在斑马鱼、小鼠、脑芯片系统和人脑类器官等模型中可穿透血脑屏障，通过激活犬尿氨酸代谢途径、引发氧化应激和神经炎症等多途径诱导神经毒性，导致斑马鱼行为异常，凸显其在消费品中潜在风险及监管必要性。
德国科学家发现，两种血检模型可从胰腺病变人群中精准排除没患胰腺癌的人，性能优于CA19-9
该研究验证了，在PDAC高危人群中，两种基于血浆代谢物特征的生物标志物诊断模型在排除PDAC的诊断性能方面显著优于CA19-9。