Nat Mach Intell：新型人工智能模型或能预测基因突变对特定人类疾病的影响效应
来自 Cedars-Sinai 医疗中心等机构的科学家们通过研究开发了一种名为 DYNA 的新型人工智能模型，其有望成为精准医疗领域的“超级英雄”为个性化医疗和靶向治疗开辟全新道路。
2025-04-24
Nature Medicine：基因解码脂肪肝的双重亚型，精准预测与个性化干预的新希望
在该大规模的遗传学研究中，研究人员通过对已知和新发现的MASLD相关遗传位点进行分析，构建了两个独立的pPRS。
2024-12-14
Mol Cell：识别出能预测肝癌患者对免疫疗法反应的特殊生物标志物
本文研究结果表明，通过促进STING/IFN通路，NBR1或能作为肝星状细胞中p62缺乏的合成易感性靶点，这或许就会增强机体CD8+ T细胞反应从而抑制肝细胞癌的进展。
2024-11-16
Nature Methods：从序列到结构——RhoFold+深度学习模型实现RNA 3D预测的高效革命
通过结合深度学习和语言模型的力量，RhoFold+实现了对RNA 3D结构的高效预测，克服了传统方法的瓶颈，为RNA功能和应用的深入研究开辟了新天地。
2024-12-01
Science：一种新发现的生物标志物可以预测脑膜瘤和乳腺癌的侵袭性
这项称为CUTAC的新技术专注于RNAPII结合的小片段DNA非编码序列，这些序列与它们调控的基因位于同一染色体上，使得科学家能够直接从DNA中测量基因转录活性。
2025-02-20
Cancer Sci：ctDNA监测联合全基因组分析或能有效预测癌症患者的疾病复发和对疗法的反应
研究结果表明，利用OTS试验系统来监测ctDNA或能与CGP数据进行有效结合来预测多种类型癌症患者的治疗结局，这一发现代表着科学家们在个体化精准医疗研究领域向前迈进的巨大一步。
2025-02-08
徐华强团队证实，AlphaFold3预测GPCR-配体复合物结构准确性不足
该研究为在GPCR研究中使用AlphaFold3的研究人员提供了有价值的见解，强调了基于实验的结构确定的必要性，并为未来在计算模型中改进蛋白质-配体相互作用预测提供了方向。
2024-12-13
Nat Biomed Eng：肠道芯片能借粪便预测黑色素瘤免疫治疗效果
研究构建了含人类粪便样本及模拟蠕动的肠道芯片，发现黑色素瘤患者中，对免疫检查点抑制剂无响应者的粪便会引发肠道上皮促炎反应，而有响应者的粪便能改善肠道屏障，该芯片可预测治疗反应并助力新疗法开发。
2025-02-19
安徽省立医院发表Nature论文：孙成/刘连新团队利用空间多组学+AI，开发出肝癌复发预测系统
该研究通过整合空间多组学数据和人工智能（AI）分析，提出了一个基于空间免疫特征的新型肝细胞癌（HCC）复发预测系统——TIMES（肿瘤免疫微环境空间评分系统）。
2025-03-15