Cell子刊：韩敬东团队开发机器学习程序，在单细胞水平识别衰老细胞
该研究开发了一种机器学习程序——SenCID（Senescent Cell Identification），它可以准确地识别bulk转录组和单细胞转录组数据中的衰老细胞。
《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。
Nature Medicine 脑龄预测模型：如何利用EEG和fMRI发现大脑老化背后的社会因素
该研究展示了脑龄差异模型在不同地区和群体中的应用潜力，特别是在全球健康不平等问题日益突出的背景下，它为理解和干预大脑老化提供了一个全新的框架。
Cell Res：首个知识与数据联合驱动的多物种生命基础大模型GeneCompass，解析基因调控密码，打造干湿融合新范式
研究人员开发的GeneCompass模型参数量超过1.3亿，是国际上首个融入先验知识的预训练基础大模型，探索了知识与数据联合驱动的新范式。
Nature子刊：中美三校合作，开发用于远程操控食欲的口服软体机器人
这项研究展示了一种概念性的软体机器人（IngRI），用于实现胃肠道的可吞服、无线电刺激。离体和体内测试均表明，该软设备架构比现有的刚性电刺激装置具有更好的电极组织接触和更长的胃滞留时间。I
妊娠滋养细胞疾病病理大模型及智能辅助诊断系统获得进展
GTDoctor是一个以多种视野下多尺度病灶自适应匹配的注意力增强视觉模型为技术核心，由专家临床经验驱动与临床诊疗指南知识库增强的妊娠滋养细胞疾病病理大模型。
舒易来/何英姿团队开发多位点表达的基因替代疗法，恢复DFNB111耳聋小鼠模型听力
该研究提示了基于AAV基因治疗Mpzl2相关耳聋的潜力，并为靶向耳蜗中不同细胞类型中表达的其他耳聋相关基因的基因治疗提供了概念验证。
上海交大洪亮团队开发扩散概率模型——CPDiffusion，设计生成高活性的人工内切核酸酶
CPDiffusion作为一种强大的全新蛋白质序列设计工具，为生物学家和蛋白质工程设计者提供了全新的可能性，用于设计功能更强大的蛋白质、研究蛋白质功能的逐渐演化过程、丰富现有蛋白质的数据库等。
AD：大连医科大学团队首次发现，小脑放射组学网络综合模型有望成为早期诊断和预测阿尔茨海默病临床前期疾病进展的重要工具
该模型不仅可以有效区分认知正常和轻度认知障碍的个体（曲线下面积AUC=0.94），还能有效预测认知正常向MCI转化的风险（AUC=0.818）。
Immunity | 王毅全/吕惠彬等开发记忆B细胞语言模型用于抗体特异性预测
研究团队开发了记忆B细胞语言模型（mBLM），使其学习功能性抗体的内在“语法”，并进一步区分血凝素（HA）头部和茎部抗体以及针对其他抗原的抗体。