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AI一周“调教”出一把新剪刀！Nat Commun：AI重编程SlugCas9，一周攻克NNAN家族PAM
这项工作的核心突破，是改造原本识别能力有限的 SlugCas9，使其可以识别过去很难利用的NNAN 家族 PAM，也就是 NNAA、NNAT、NNAC、NNAG 四类序列。
eClinicalMedicine：告别繁琐量表！15分钟平板完成认知筛查，精准识别阿尔茨海默病前驱损伤
发表于eClinicalMedicine的多国横断面研究表明，一款平板自助多模态数字测评工具仅需十余分钟即可识别轻度认知障碍，具备可靠信效度，可作为临床早期认知评估的辅助手段。
Nat Aging：一张问卷加一个AI模型，帕金森病筛查有望提前数年！
文章中，来自美国伦斯勒理工学院的研究人员开发了一款名为Quest2Dx的人工智能模型，专门用于分析健康问卷，实现低成本、非侵入性的帕金森病筛查。
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。
Cancer Cell：血小板“叛变”了？科学家发现胶质母细胞瘤的性别差异新线索！
科学家们通过研究将血小板推到了聚光灯下，揭示了一个连接凝血系统、激素环境与抗肿瘤免疫的性别特异性调控环路。
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。
把迷你脑瘤送上太空！PNAS：微重力类器官复刻晚期胶质母细胞瘤，揭开“没有免疫细胞就不凶”的秘密
该研究的目标，就是打造一套更适合开展机制解析与药物筛选的增强型胶质母细胞瘤疾病模型，为攻克这种难治脑癌提供新工具。
PLOS Digital Health：普通摄像头+机器学习，在真实养老机构环境中实现药物相关步态异常的常态化监测
该队列研究利用视觉机器学习发现，痴呆机构居住者抗精神病药急性减量或停药与步态严重程度下降相关，但个体反应差异明显，该技术可筛选运动功能改变人群供临床评估。
Br J Psychiatry：抑郁症有个"生物钟亚型"，近四分之一患者可能吃错了药
抑郁症的异质性不是一句空话，分型若能与可操作的临床特征和遗传证据挂钩，就可能真正改变治疗路径。