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。
2025-07-13
Science：突破性进展，深度学习+物理模拟，精准操控蛋白质“形态切换”，未来药物设计新路径
这项研究不仅成功地从头设计出能够精确切换两种预设构象的动态蛋白质，更实现了通过配体结合和远端变构突变对其构象平衡的精细调控。
2025-05-27
Cell：学习中的“蝴蝶效应”——早期微小偏好如何通过多巴胺滚雪球，决定你的最终技能风格
研究人员通过巧妙的实验和复杂的计算模型，发现我们大脑中神奇的多巴胺，不仅是快乐的源泉，更是一位“私人定制”的学习教练，它以一种超乎想象的精准方式，塑造了我们从新手到专家的每一段独一无二的学习历程。
2025-06-22
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。
2025-06-10
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。
2025-05-21
Nature Medicine：CAR-T疗效“先知”——InflaMix模型精准预测，助力患者选择
研究人员创新性地构建了一个名为“InflaMix”（炎症混合模型）的预测模型，它就像一位经验丰富的“预言家”，仅凭患者在CAR-T治疗前的14项关键指标，就能初步洞察治疗的成败。
2025-04-05
Nature：学习并不仅仅是重复，科学家揭秘大脑如何“重新布线”从而掌握新技能？
来自加州大学圣地亚哥分校等机构的科学家们通过研究揭示了大脑在学习过程中如何通过精确的神经回路重塑来掌握新技能。
2025-05-21
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。
2025-08-21