Nature Methods：超越形态学边界——GHIST深度学习框架实现从细胞结构到基因功能的精准预测
GHIST的出现，为我们描绘了一幅计算病理学的未来图景。在这个未来里，每一张被存放在医院档案室里、积满灰尘的H&E病理切片，都有可能被重新唤醒，转化为蕴含着丰富基因信息的数字宝藏。
2025-09-22
这款AI大模型登上Nature，能够预测上千种疾病风险
该研究开发了一款名为 Delphi-2M 的 AI 大模型，具有令人惊叹的一次性模拟和预测多种疾病的能力，利用健康记录和生活方式因素来预测一个人在未来 20 年内患上1258 种疾病的可能性。
2025-09-19
Nature Biotechnology：FUGAsseM利器出鞘——一种基于微生物群落共表达的功能预测新范式
研究人员开发出一种名为 FUGAsseM 的创新计算方法，它能够以前所未有的规模和精度，预测这些未知蛋白质的功能，为我们深入理解肠道生态系统的复杂运作机制，打开了一扇全新的大门。
2025-10-18
EZSpecificity模型如何重定义酶功能预测的精度边界？
研究人员开发了一种名为 EZSpecificity 的深度学习模型。它不仅构建了迄今为止最全面的酶-底物相互作用数据库，更巧妙地融合了三维结构信息和一种名为“交叉注意力”的机制。
2025-10-15
Cell子刊：复旦大学章真/华国强利用类器官预测直肠癌患者对放化疗的响应
该研究利用患者来源的直肠癌类器官对放化疗响应进行了全面剖析，证明了这种患者来源的癌症类器官（PDCO）能够预测局部晚期直肠癌（LARC）对放化疗的响应。
2025-10-09
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 Methods：当百年病理学遇见AI——iSCALE赋能H&E图像，预测细胞级空间转录组
iSCALE 的诞生，为研究人员提供了一种全新的“世界观”和方法论，彻底改变了我们在大尺度上探索组织微观世界的游戏规则。
2025-09-18
Nature子刊：复旦大学倪挺团队开发预测评估人类细胞衰老的通用工具——hUSI
hUSI 在多种生物学背景下展现出了表征细胞衰老的实用性，在衰老研究和临床实践中具有广泛的应用前景。
2025-06-04
Cell子刊：我国学者利用牙菌斑微生物时空变化，实现儿童蛀牙的精准诊断和预测
这一高分辨率的幼儿龋齿（ECC）发展时空微生物图谱，在单颗牙齿层面厘清了龋齿的微生物病因，为每颗牙齿确定了特征性的微生物标志，并为针对特定牙齿的 ECC 预防策略奠定了基础。
2025-06-04