Science封面：华人学者开发AI模型，学会生命的语言，生成新型CRISPR系统乃至整个基因组
该研究开发了从分子到基因组尺度都能进行预测和生成任务的基因组基础模型——Evo模型。这是第一个在全基因组规模上以单核苷酸分辨率预测和生成DNA序列的模型。
Nature子刊：浙大熊旭深团队开发基于Transformer的语言模型，预测翻译调控并解析疾病变异
该深度学习模型Translatomer为领域提供了研究基因翻译调控的新工具，还为解释复杂疾病中的遗传变异提供了除了mRNA水平之外的重要机制基础。
Cell：通过非人灵长类疾病模型解析DMD发病早期骨骼肌病理变化的关键机制
研究结果为DMD发病机制，特别是疾病早期的分子和细胞变化提供了新的见解。揭示了免疫、纤维化以及肌肉干细胞在DMD早期的动态变化，为早期干预和靶向治疗提供了科学依据。
调节性T细胞或能增强小鼠模型机体中的组织愈合过程
本文研究提供了利用Tregs作为基于细胞的再生医学疗法强大潜力的证据，相关研究数据有望帮助开发出促进机体组织愈合的新型创新性疗法策略。
Angiogenesis研究用可视化血管类器官模型，揪出“捣乱分子”，给新药研发“开绿灯”！
研究成功构建双报告细胞系及可视化、可量化的体外血管生成模型，验证了VEGFR抑制剂等药物效果，发现新血管生成调节剂，为体外药物筛选提供了有潜力的平台。
迄今最全面的大脑代谢数据模型！绘制衰老大脑的修复路线图，为逆转大脑衰老带来新策略
该研究开发了迄今为止最全面的神经-胶质-血管系统分子模型，整合了与神经元电生理活动、大脑能量代谢及血流耦合相关的关键细胞和亚细胞系统、分子、代谢途径以及过程。
为AI制药带来新工具：浙大侯廷军团队开发基于大语言模型的多属性分子优化工具
该研究开发的Prompt-MolOpt提供了一种灵活的多属性、多点分子优化方法，在化学研究和药物及材料发现方面具有潜在实用价值。
Nature子刊：上海科技大学钱学骏团队开发多模态AI模型，实现多层级乳腺癌风险预测
研究团队构建的BMU-Net模型，为临床医生提供了多层级的乳腺癌风险评估工具，旨在改善患者生存质量，具有重要的临床和社会意义。
Science子刊：在临床前动物模型中，两种新化合物可将隐孢子虫载量减少99.8%
溶解度受限或渗透性受限的化合物对隐孢子虫在小鼠体内脱落的减少程度最高。有两种化合物（DDD489 和 DDD508）被确定为最有效的化合物，可减少 99.8% 以上的隐孢子虫，且不会复发。
J Tissue Eng类器官模型助力：胰岛素抵抗影响中脑多巴胺能神经元和代谢，成帕金森病潜在诱因
本研究将中脑类器官置于不同胰岛素浓度环境培养，发现胰岛素抵抗会导致胰岛素信号通路异常、多巴胺能神经元减少、中脑类器官功能受损、脂质和能量代谢紊乱，增加帕金森病发病风险。