Nature 子刊：高彩霞团队开发可预测的精细下调目标基因蛋白表达的新方法
基因编辑技术在植物中的开发和应用为分子设计育种带来了革命性的变化。基于基因编辑技术建立基因精细调控的方法对于精准设计育种至关重要。目前应用最为广泛的基因表达调控方法，如 CRISPR-Cas、CRIS
同济大学刘琦团队开发基于元学习的AI模型，用于抗原-TCR亲和力识别及肿瘤新生抗原免疫原性预测
实验证明PanPep在三种应用场景Majority learning、Few-shot learning以及Zero-shot learning场景中均取得了较高的抗原-TCR预测准确率。
JCO：一次低剂量CT即可预测未来6年肺癌风险！MIT和哈佛研究团队开发的AI模型可不依赖放射科医生和临床数据，高准确率预测肺癌
该研究开发了包括无吸烟史人群的肺癌风险预测模型，预测性能良好，可以为接受CT肺癌筛查的患者提供有关未来肺癌风险的额外信息，而且对正常临床工作流程无明显干扰。
Genomics：科学家成功利用人工智能技术来预测人群患心血管疾病的风险
来自美国罗格斯大学等机构的科学家们通过研究利用人工智能来分析DNA中的基因，从而就能成功预测人群患心血管疾病（比如心力衰竭和心房颤动等）的风险。
2027年全球药品市场预测：总规模1.9万亿美元，肿瘤药占20%
发表在Nature Reviews Drug Discovery上的一篇文章对未来5年的全球药物市场规模进行了分析预测。
Science：科学家成功将表观遗传学与数学进行整合从而更好地预测并阻断癌细胞的行为
来自约翰霍普金斯大学等机构的科学家们通过研究提出了新的定量方法来更好地定义并测定基因功能的缺陷（即表观遗传学特征），以及其与癌症遗传蓝图的相互影响。
AI预测RNA结构，这篇Science封面论文转化出一家新公司，打开药物研发新格局
在蛋白质领域，人们已经摘走了所有“低垂的果实”，而现在，一个全新的领域出现了，Raphael Townshend 博士如是说。
我国科学家发表全球最大样本量研究，证实肺癌类器官药敏测试预测临床疗效总体准确率高达83.3%！
肺癌有着极高的死亡率，晚期肺癌患者的预后常常较差。目前已经开发出基于基因检测技术的分子靶向治疗，可以明显延长晚期肺癌患者的总生存期并提高生活质量。为了提出个性化治疗方案
专攻RNA 3D结构预测，Atomic AI欲推出RNA版AlphaFold加速药物发现！
“人们已经摘取了蛋白质大地上所有低垂的果实，”Townshend说，“现在该追逐新的生物学了。”
AD：科学家发现，血浆p-tau217可预测常染色体显性阿尔茨海默病患者8年后的病理和认知变化！
总的来说，本研究证明了血浆p-tau217和PET病理以及认知功能指标之间的相关性，表明了血浆p-tau217的基线水平可预测PSEN1 E280A携带者随后的Aβ和tau水平以及认知表现。