科研人员人工智能细胞大模型
清华大学自动化系生命基础模型实验室主任张学工教授、电子系/AIR马剑竹教授和百图生科宋乐博士合作，建立了一个名为scFoundation的细胞大模型。
Nature Methods：形态学数据与人工智能的交响曲——“细胞绘图”的无限可能
“细胞绘图”技术的未来充满希望。随着批次效应校正、数据整合和实时成像等领域的持续突破，这一技术将进一步推动生命科学的前沿研究，成为从基础生物学到临床医学的关键工具，为健康和科学探索开辟更多可能性。
Nat Commun ：哺乳动物活细胞内可编程重构RNA调控网络的人工基因线路
研究团队首次将原本不可检测的单点突变RNA感应由1.5倍提升至94倍。由此，成功实现单碱基突变的检测，也将RNA表达量的感应扩展至序列变化的感应，极大地丰富了RNA-IN模块的识别范围。
Nature：科学家成功结合人工智能技术和连接组的潜能来预测大脑细胞的活性
本文研究中，研究人员提出了一种新型策略，该策略能揭示了一种能从链接性测量中产生关于神经回路功能机制的详细假设。
上海交大凌代舜/李方园团队开发人工代谢酶，用于肿瘤细胞特异性代谢治疗
该研究在癌症治疗中引入了一种创新范式，通过人工代谢酶的干预，肿瘤细胞在代谢上被重新编程，以自主调节并直接与免疫细胞相互作用，用于肿瘤细胞特异性代谢治疗。
Nature：严欢团队首次提出人工设计病毒受体
严欢团队首次提出“定制化病毒受体（CVR）”的概念，通过模块化设计思路，开发出一套兼容性、可拓展的人工病毒受体设计策略，成功实现了多种冠状病毒功能性受体的定制化设计。
iScience：一种新的人工肝细胞生长因子模拟分子有望缓解非酒精性脂肪性肝炎
肝细胞生长因子（HGF）通过与 c-Met 受体结合，在肝细胞再生和保护方面发挥着重要作用。然而，尽管HGF具有治疗 NASH 的潜力，它却面临着在血液中半衰期短和给送方法有限的挑战。
Nature子刊：乔燕/林艺扬团队在构建人工细胞有序网络领域取得进展
近日，乔燕课题组联合北京化工大学教授林艺扬教授、英国布里斯托大学 Stephen Mann 教授，在 Nature 子刊 Nature Chemistry 上发表了题为：Superstructural
合成人工代谢酶实现肿瘤特异性代谢治疗
这项研究聚焦天然代谢酶人工模拟和肿瘤-免疫细胞互作调控，合成特定调控代谢通路和代谢产物的人工代谢酶，提出一种新型代谢免疫检查激动策略，为代谢异常相关重大疾病提供基于人工代谢酶的全新代谢免疫调控策略。