Cell子刊：黄晓颖/王劲卓/张康/王成弟团队开发新型AI模型，用于肺癌的诊断和生存预测
该研究开发了一款多模态集成 AI 模型——LUCID，通过多模态临床信息整合，实现了肺癌分子表型分析及预后预测。
北京安定医院团队首次证实，ANK3可以预测liafensine治疗难治性抑郁症的疗效
所有次要终点也出现了统计学上的显著改善。两组的不良事件发生率相似。因此，ANK3可作为liafensine的疗效预测生物标志物，ANK3阳性的难治性抑郁症患者更有可能从liafensine中获益。
中国博后一作Nature论文：开发AI模型，高精度预测酶的特异性，已回国加入南京师范大学
该研究提出了一种结合跨注意力机制（Cross-Attention）与 SE(3)-等变图神经网络（SE(3)-equivariant GNN）的创新人工智能模型——EZSpecificity。
开发出火遍全球的新冠疫情地图的中国留学生，发表最新论文：利用AI大模型预测疫情
该研究让大语言模型（LLM）化身疫情预报员，成功突破传统模型瓶颈，不仅能看懂政策文本、基因报告，还能提前 3 周预警疫情反扑，这项研究或将重塑公共卫生决策模式。
Cell子刊：毕楠/崔明/葛红等人揭示肠道菌群可预测肺癌巩固免疫治疗效果及放化疗毒性
该研究表明，肠道微生物群可预测肺癌患者的放化疗联合巩固免疫检查点抑制剂治疗的效果以及放化疗的肺毒性。
Leukemia：新型测试手段或能帮助预测癌症疗法的危险副作用
他们发现了一个关键线索，即一种名为C1RL的蛋白质在ICANS患者中水平升高，而另一种名为FUCA2的蛋白质则水平降低。基于这两种蛋白质的比值，研究人员开发出了一种预测模型。
哈佛团队开发AI模型，可通过普通面部照片识别预测癌症患者死亡风险
FaceAge不仅能够准确预测癌症患者的生物年龄，还能为生存期预测提供重要的辅助支持，特别是在末期癌症患者的临床决策中具有实际应用价值。
Sci Rep：无WNT培养基培育头颈部肿瘤类器官精准还原肿瘤特性，助力放化疗反应预测，为个性化治疗添新利器
本研究建立了无WNT培养基条件下的头颈部鳞状细胞癌患者来源类器官模型，其与原发肿瘤特征高度一致，能预测患者放化疗反应，为个性化治疗提供了有力工具。
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。
《自然·衰老》：又发现近300种蛋白与阿尔茨海默病相关，7蛋白模型预测AD状态AUC最高可达0.88！
通过机器学习，研究者确定了7个蛋白质，其组合可用于预测AD状态，对临床AD状态预测AUC达到0.72，对生物标志物定义的AD状态预测AUC达到0.88。