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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。
巨头扎堆砸钱的 AI4S，为什么被按住了脚步？深度解读：AI4S的瓶颈不在算力，在实验台
AI 的生成能力快速增长，验证能力却难以同步提升，"无验证闭环，难成智能化科研"。理解 AI4S，不能只惊叹于它在数字世界跑得多快，更要看清它在何处被物理世界牢牢按住了脚步。
精神看病不靠只靠聊，专科大模型助力临床提质｜Nat Mach Intell探索AI辅助精神科决策新路径
面向精神科开发的临床导向大语言模型，能够完成病例总结、鉴别诊断、个体化治疗规划等工作，为人工智能落地精神科临床提供可行路径。
对抗老年衰弱，选对运动很关键！Frontiers in Public Health 解读三类常见运动的真实作用
该荟萃分析发现，单独做抗阻训练能明显降低老年人衰弱评分，散步、太极拳统计上未显现显著效果，但这不代表它们无效，还需要更多研究来对比不同运动的实际价值。