Briefings in Bioinformatics：当大脑的"分子黑箱"遇上AI，影像与多组学融合的精准医学新图景
这篇综述报告以七阶段流程组织全貌：多模态数据采集、预处理与协调、生物信息学分析、AI多模态整合、模型训练验证与评估、预测输出、临床转化。
“抽血查抑郁”离我们还有多远？BMC Psychiatry：单一标志物难复现，多组学模型仅内部验证，血液检测目前更适用于患者分层而非诊断
该系统综述梳理重度抑郁症血液分子标志物相关研究，通路层面的分子信号一致性优于单个标志物，目前尚无血液标志物可用于该病常规诊疗，但可为疾病生物学分层提供研究支撑。
算法很漂亮，临床用不上？Genes 给多组学AI肿瘤模型开了一张“务实体检单”：目标、数据、模型，缺一不可
这篇综述没有许诺某种算法包治百病，而是把模型构建还原为一项工程：先定义预期用途与终点，再确认训练数据能否覆盖应用域，最后选择与知识储备相匹配的函数形式。
翻查尘封毒理档案，竟筛出抗衰老潜在分子！Aging Cell：部分农药来源物质借助线粒体兴奋效应改善动物生存
研究重新梳理农药啮齿动物毒理存档数据，筛选出能够提升动物生存水平的候选物质，线粒体功能扰动是核心机制，为抗衰老药物发掘提供全新思路。
Journal of Advanced Research：不用测序！一张病理切片就能读懂肝癌“隐藏性格”，AI依托常规病理图像预测肿瘤表型
该研究搭建病理分析体系，利用肝癌苏木精 伊红染色切片预测血管生成、干细胞特性、自噬转录表型，预测结果与患者预后、药物反应及免疫组化标志物存在显著一致性。
不起眼的小毳毛，居然藏着皮肤衰老的秘密！Advanced Science 解析毛囊皮脂腺单元衰老机制
该研究构建人毳毛毛囊皮脂腺单元单细胞核转录组图谱，发现衰老可驱动上皮、皮脂腺、黑素细胞及免疫细胞发生多维度转录重塑，解析皮肤衰老背后的细胞分子机制。
AI预测药物靶点，为什么总“看不全”？JCIM：用双曲几何捕捉层层嵌套结构，药物靶点预测更准、泛化更稳
研究搭建MML DTI多流形学习框架，引入双曲图神经网络融合多类分子信息预测药物靶点相互作用，多个数据集验证效果出色，为AI辅助药物研发提供新的思路。
Cell：近50万人全基因组图谱解锁“结构变异”密码！罕见大片段DNA变异对健康影响远超预期，为疾病因果基因与药物靶点发现开辟新路
在一项新的研究中，研究团队提供了一个基于近50万UKB基因组的、群体规模的SV与人类表型和血浆蛋白水平关联的目录，这可能增强生物标志物和药物靶点的发现。
AI设计的分子，实验室合成不出来？上海药物所 JCIM：SynFrag帮你提前筛掉“算得出却做不出”的候选分子
该研究开发基于片段组装自回归生成的分子可合成性预测模型SynFrag，在多套数据集上表现稳定，可识别合成难度悬崖，兼顾预测效率与可解释性，服务人工智能辅助药物研发工作。
ChatGPT读文献，到底行不行？Bioinformatics 六大任务实测：问答接近领域模型，实体识别和分类明显掉队
该研究借助BLURB基准数据集测试ChatGPT处理生物医药文本的能力，发现仅问答任务可接近顶尖领域模型，其余多数生物医药文本任务效果不及生物医药专用预训练模型。