《转化精神病学》：解决临床用药难点，回顾20项机器学习预测抗精神病药物预后成效
近日，由意大利米兰大学的Paolo Brambilla领衔的研究团队在《转化精神病学》发表一篇综述型研究，他们回顾了28项利用不同神经影像、神经生理、遗传以及临床特征对不同阶段的SCZ患者的抗精神病药
深度揭秘阿得贝利单抗的改造全过程，我国小细胞肺癌患者有望迎来新选择
阿得贝利单抗的研发彰显了国产创新药研发的新力量，从抗体选择到抗体改造，都没有跟随进口PD-L1抑制剂的研发思路，在PD-L1抑制剂中突破性选择IgG4抗体类型且进行了Fc段改造，让抗体作用更专注在阻断
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。
这样调整脑电波节律1.5秒，学习效率提升3倍！
那些在“挟带”中匹配了大脑自然节律、且目标图像呈现与相应振荡的波谷对齐的参与者，其学习速度至少比其他所有组快三倍。这些学得更快的参与者在第二天任务中的表现也保持了较高水平。
学习能力比不上小学生了？是的，因为大脑里的这种化学物质！
在学习开始之前，儿童体内的GABA总量确实比成人少，然而在学习过程中，儿童表现出GABA浓度的快速提升，这种增加甚至在训练结束后的一段时间内也持续存在。而成人的GABA水平在整个实验过程中未发生波动。
Nature子刊：深度挖掘人类肠道宏基因组的古菌病毒
在这项研究中，研究团队对人类肠道中的古菌病毒进行了全面的宏基因组数据挖掘，本研究结果将为深入了解人体肠道内古菌病毒的多样性和蛋白功能提供前所未有的见解，以供人们更好地了解人类肠道生态系统。
Science：利用组合信号基序库和机器学习破解CAR-T细胞表型
在一项新的研究中，研究人员利用新的机器学习技术，基于指导工程化免疫细胞寻找并不知疲倦地杀死癌细胞的“单词”组合，为细胞开发了一个包含数千条“命令语句”的虚拟分子库。
Nat Biotechnol：科学家开发出能学习如何识别出引发人类疾病的嵌合体突变的计算机程序
来自加利福尼亚大学等机构的科学家们通过研究描述了一种新方法，其或能“教育”计算机学习如何利用称之为深度学习技术的人工智能手段来寻找嵌合体突变。
最新研究揭示新冠病毒会引起视网膜炎症、影响深度知觉
该研究中发现在小鼠模型中，SARS-CoV-2 可以通过三叉神经和视神经传播到大脑和眼睛，引起视网膜炎症、促炎细胞因子的产生和深度知觉的降低。