FRANK：一种采用数据高效学习的泛癌种儿童肿瘤 RNA-seq 分类器
FRANK 机器学习模型利用 11,467 个转录组数据对 181 种儿童肿瘤及正常组织类型进行分类，在包含 16,398 个样本的九个数据集中实现 98.3% 的总体准确率。该模型在长读长 RNA 测序数据以及噪声和低质量数据中保持准确性，并在外部数据集上优于其他已发表的儿童泛癌种 RNA-seq 分类器。
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今日 11 条medRxiv Oncology精选评分4646
bioRxiv Genomics精选评分4848 SHERLOCK：用于下游扰动效应结构化表征学习与因果推断的框架
SHERLOCK 是一个用于单细胞扰动分析的可解释深度生成框架，它将扰动效应表示为对潜在基线细胞状态的结构化干预。该框架学习相关且稀疏的扰动表征，能根据共享的转录反应对遗传和药理学扰动进行组织，并可量化不同条件下的扰动反应变化以及组合式建模组合扰动效应。在基因组规模CRISPR、化学和空间扰动数据集上的测试表明，SHERLOCK能够恢复与已知生物通路和药理学特性一致的扰动关系。
BioPharma Dive评分1717 BioPharma Dive 图表周览：诺和诺德股价涨跌与 AI 生物技术公司大额融资
诺和诺德股价自 2024 年 6 月超过 140 美元的峰值后大幅下跌，本周一度再跌 8% 至约 38 美元。自 2024 年初以来，至少 12 家专注于 AI 药物发现的生物技术公司完成了单轮 1 亿美元以上的融资，其中 Isomorphic Labs 融资 21 亿美元。
BioSpace精选评分3737 基因泰克与 AI 生物技术公司 Earendil 达成超 15 亿美元双特异性抗体癌症疗法合作
基因泰克支付 5500 万美元首付款，与 AI 生物技术公司 Earendil Labs 合作发现和开发多款双特异性抗体癌症疗法。这笔交易总额可能超过 15 亿美元，包含开发、监管和销售里程碑付款。Earendil 将负责抗体发现和早期临床研究，而基因泰克将主导后续全球临床开发和商业化活动。
监管与产业情报（Pharma-Intel）评分3535 Enveda 完成 3.11 亿美元融资，知名 AI 与生物医药投资方参投
AI 制药公司 Enveda 完成 3.11 亿美元融资，投资方涵盖多家知名 AI 与生物医药投资机构。资金将用于推动制药行业进入 21 世纪。该消息由 Business Wire 发布。
Nature评分2222 Anthropic AI 生物实验室在病毒中发现“类 CRISPR”DNA
Anthropic 公司的人工智能代理在巨型病毒基因组中发现了一种与细菌 CRISPR 免疫系统中相似的重复 DNA 序列模式。该发现由约 950 个 AI 代理在自主探索数十亿蛋白质数据后得出，并作为预印本于 9 月 23 日发布在 alphaXiv 平台。研究人员尚未确定这些新发现的病毒序列的功能，也不清楚其是否具有与 CRISPR 类似的基因编辑工具潜力。
Nature精选评分3232 化学家难以弃用有害溶剂——尽管数十年绿色化学努力
一项涵盖130万项专利反应的分析显示，化学家仍高度依赖二氯甲烷（DCM）等有害溶剂，其使用比例从1976年的约60%升至2016年的70%以上。该研究还发现三氟乙酸（TFA）等持久性PFAS类溶剂使用量大幅增加，这类溶剂在药物早期发现阶段被广泛采用。分析基于1976-2016年美国专利数据库，未反映近年变化且未统计溶剂实际用量。
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Nature评分1616 OpenAI 研究主管谈数周风波后的“文化重置”
OpenAI 研究主管 Mark Chen 表示公司正转向安全优先，并探索 AI 在药物发现和半导体设计等科学领域的应用。公司采用多管齐下的安全策略，其中模型间监控是当前最有效的对齐方法。OpenAI 计划在 2028 年实现更端到端的研究，并正训练模型具备“研究品味”以识别值得探索的方向。
Nature评分1414 虚假学术组织误导顶尖研究人员
欧洲工程院（EAE）、奥地利工程院和国家人工智能学会（NAAI）等组织被揭露为虚假学术团体，其网站信息系伪造，并向早期研究人员出售会员资格和奖项。调查发现这些组织与Michael Chu有关联，其网站内容存在抄袭和篡改，并虚假宣称拥有诺贝尔奖得主等知名成员。中国和巴基斯坦数十名研究人员在简历中列出了来自这些团体的荣誉，此类行为可能利用了以荣誉称号为核心的研究评价体系。
中文产业新闻（药渡 / pharmcube）精选评分6262 FDA 专家委员会认定 Galleri 多癌种血液检测临床获益超过风险
FDA 专家委员会认定 Galleri 多癌种早期血液检测产品的临床获益超过其风险。此次投票是该产品推进 FDA 正式审批流程中的关键节点。
Science评分1010 数字技术变革下的治理重构思考
数字技术的快速发展对现有治理框架提出挑战，亟需重新审视监管模式与伦理准则。文章探讨了人工智能、数据隐私和生物技术等领域治理需适应的关键变革。这为政策制定者提供了在创新与风险控制间寻求平衡的框架建议。
Science评分1010 如何避免在科学竞赛中落后
这篇评论文章探讨了在当今快速发展的科研环境下，如何有效保持科学竞争力的策略。文章分析了可能导致科研落后的系统性因素，并提出了相应的解决方案。其核心在于优化资源配置与促进跨学科合作，以应对全球科学竞争的挑战。
bioRxiv Genomics精选评分4545 CMAC：一种用于绝对心肌细胞转录年龄估计的深度学习框架
研究人员开发了深度学习框架 CMAC，用于估计心肌细胞的绝对转录成熟年龄。该模型整合了18个小鼠单细胞RNA测序数据集，在独立验证队列中对98,163个心肌细胞的预测误差仅为0.33天，并成功量化了PGC1{beta}双敲除模型中4.77至8.60天的成熟延迟。CMAC为量化心肌细胞发育偏离正常轨迹提供了统一工具。
Nature精选评分2929 AI 平台 Model Hardware Standard 实现实验室设备互联以简化研究
Anthropic 与霍华德·休斯医学研究所 Janelia 研究园区合作开发的 Model Hardware Standard (MHS) 软件框架，可将具有可编程接口的实验室设备连接成一个无缝系统。该框架允许人工智能代理控制设备并协调实验，使研究团队能在数小时内完成实验设置，显著缩短了从实验构想到运行所需的时间。
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Molecular Cell精选评分3737 unZipro：通过最小化筛选简化计算机模拟蛋白质进化
unZipro 是一种几何深度学习框架，可将通用蛋白质设计模型适配于特定蛋白质家族。该框架利用元学习高效探索家族特异性适应度景观，在基因编辑、荧光素酶报告、转录调控和抗病毒等多个领域实现了快速蛋白质进化，且仅需最少的实验筛选。
Nature评分1313 Nature 探讨 AI 公司为何呼吁放缓发展
Nature 探讨了 AI 公司呼吁放缓技术发展的原因，涉及对 AI 可能带来生存风险的担忧以及已有的现实危害，如错误信息传播和在关键安全系统中的应用。一些批评者认为，夸大风险可能是为了向股东证明放缓发展的合理性或巩固少数领先公司的权力。
Nature精选评分3636 AlphaFold 数据库新增常见病毒蛋白复合物结构
AlphaFold 蛋白质结构数据库于 9 月 24 日新增了 8,000 多个病毒蛋白二聚体的预测结构，涵盖 23 个能感染人类的病毒家族。此次更新是 AlphaFold 数据库内“大流行防范门户”启动的一部分，旨在弥补病毒蛋白结构数据的空白。研究人员分析了近 2,800 种病毒的蛋白质序列，但仅有约 8,000 个预测结果因准确性达标被纳入数据库。
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NEJM评分1010 关于人工智能与先天性巨结肠检测的进一步探讨
本期《新英格兰医学杂志》就人工智能在先天性巨结肠检测领域的应用发表了进一步评论。该评论围绕相关技术进展展开讨论，内容发表于第395卷第12期第1248页。
medRxiv Oncology精选评分3131 EHR 介导的医疗团队内外信息共享对患者结局的保护作用
基于 482 名患者的 5390 万条 EHR 访问日志构建的新型团队内外信息共享测量指标，能显著预测未来急诊就诊和经急诊入院的住院情况。这一通过 EHR 进行的、可修改的团队信息共享维度，可减少急性护理利用率。研究获得了加州大学戴维斯分校 IRB 的批准（#1988738）。
Cell精选评分5757 CD4 T细胞将KRAS抑制剂的短暂响应转化为胰腺癌的持久缓解
一项研究显示，AI设计的IL-21模拟物可通过CD4 T细胞将KRAS抑制剂的短暂响应转化为胰腺癌的持久缓解，且该过程不依赖CD8 T细胞和肿瘤MHC I类表达。
推荐理由：该研究通过AI设计的IL-21模拟物，揭示了CD4 T细胞在胰腺癌中对KRAS抑制剂疗效的转化作用，为克服耐药提供了新视角。
medRxiv Oncology精选评分5454 基因组基础模型 Evo2 提升软组织肉瘤的临床病理和转录组预后预测能力
研究团队利用基因组基础模型 Evo2 对软组织肉瘤患者的肿瘤基因组变异序列进行嵌入，生成患者水平的基因组表征。在包含102名患者的队列中，将Evo2特征加入临床病理模型SARCULATOR后，总体生存（OS）的C-index从0.620提升至0.770，无进展生存（PFS）从0.625提升至0.755。
推荐理由：研究将基因组基础模型与临床病理和转录组模型结合，在多个生存终点上展示了预后预测能力的提升。
JAMA评分1818 ADVOCAT 倡议与 AI 自主代理如何帮助心衰患者
JAMA+ AI Conversations 播客讨论了 ADVOCAT 倡议以及自主 AI 代理如何帮助心衰患者。该讨论由 JAMA+ AI 主编 Roy Perlis 博士和 ARPA-H 项目负责人、心脏病专家 Haider Warraich 博士共同参与。
Nature Reviews Drug Discovery评分1616 超大规模虚拟筛选的机遇与挑战
超大规模虚拟筛选（ULVS）能够探索庞大的化合物库，并已在多种蛋白质靶点上成功识别出强效先导化合物。然而，该技术的应用受到高成本、灵活性有限和可扩展性不足的限制。
medRxiv Oncology精选评分5454 Ataraxis Breast CTX多模态AI模型在HR+/HER2-早期乳腺癌中分层残余风险并识别治疗升级候选者
Ataraxis Breast CTX多模态AI模型整合临床变量和H&E图像特征，在III期UNIRAD试验（NCT01805271）的556名患者队列中进行前瞻性-回顾性验证。
推荐理由：该研究在已完成的III期试验队列中验证了AI模型对辅助治疗决策的潜在指导价值，为高风险患者分层提供了具体数据。
medRxiv Oncology精选评分6666 AI模型Ataraxis CTX在TAILORx试验中识别HR+/HER2-乳腺癌中危患者的化疗获益
基于TAILORx试验6735例患者数据的分析显示，AI模型Ataraxis CTX整合H&E切片形态特征和临床变量，其预后预测（CTX-prognostic）与无病间期显著相关（HR 1.651，95% CI 1.511-1.803）。在21基因复发评分中危亚组中，CTX-benefit模型识别出化疗高获益患者，其5年无病间期率增加5.6%，而低获益患者未见明显获益（交互作用p=0.016）。
推荐理由：AI模型在21基因复发评分中危患者中识别出化疗获益亚组，为现有临床决策工具提供了补充信息。
The Lancet评分1515 [Lecture] 精准预防与早期检测：新型临床癌症控制路径框架
精准预防与早期检测（PPED）通过识别癌症高危人群、选择合适的干预措施、时机与强度，以及优化服务提供方式，来定制癌症控制策略。目前仅13%的癌症通过指南推荐筛查发现，20-50%的首诊发生在急诊科。对低风险个体实施降级干预与对高风险个体加强预防护理同等重要。
Nature Cancer精选评分4747 通用计算细胞病理学视觉基础模型 CROWN 的开发与基准测试
Zheng 等人开发了用于细胞病理学的通用视觉基础模型 CROWN。该模型在涵盖淋巴结转移和宫颈癌筛查等队列的超过 200 项真实世界细胞学任务上进行了基准测试。CROWN 展示了其在计算细胞病理学领域的广泛应用潜力。
文献与产业新闻（bio-brief）精选评分3232 镓生物材料的动态配位工程：治疗性生物功能的生物可及性框架
研究者提出了“生物可及性”框架，用以描述具有生物活性的镓物种在整个治疗生命周期中对相关生物环境、细胞及分子或组织靶点的时空可用性。该综述探讨了配位化学、生理条件下的镓形态以及疾病响应性配位演化，并回顾了代表性配位工程镓平台在抗菌、免疫调节、癌症治疗等领域的应用。该框架为设计下一代镓生物材料及更广泛的配位工程治疗系统提供了概念基础。
medRxiv Oncology精选评分4242 验证用于患者沟通自动化监督的LLM评审员
研究验证了大型语言模型作为评审员在临床试验知情同意这一场景下自动化监督患者沟通的能力。在ICON-Bench基准测试中，19个LLM评审员在安全筛查和事实核查方面与临床医生评分高度一致（Spearman ρ > 0.80），但在沟通质量评估上一致性较弱（ρ < 0.60）。患者权益倡导者对沟通质量的评分低于临床医生和LLM评审员，表明需根据以患者为中心的标准对LLM进行重新校准。
Cell评分2222 迈向具有自主能力的人工智能科学
生物医学人工智能正从回答人类问题的工具，转变为能够自主提出问题的智能体。该视角文章评估了这一转变，涉及规模化逻辑、自主实验室发展路径，以及幻觉、偏见、双重用途和认知能力退化等风险。文章认为，进步有赖于负责任的人机协作。
medRxiv Oncology精选评分6161 基于大语言模型的 MSK-Tox 资源揭示肿瘤系统治疗毒性的临床与遗传决定因素
研究者开发了一种基于大语言模型的方法，构建了包含超过5万名患者的泛癌种毒性资源 MSK-Tox。分析六种代表性不良事件发现，毒性模式受癌症类型、治疗方案和临床背景影响。研究识别了两种胚系易感性模式：器官固有模式（如 FOXE1 附近调控变异与甲状腺功能减退相关）和免疫介导模式（HLA-DRB1*15 是免疫检查点抑制剂治疗患者肾上腺功能不全的主要决定因素）。
推荐理由：研究识别了两种胚系易感性模式，包括与免疫检查点抑制剂相关的 HLA-DRB1*15 等位基因，为治疗前毒性风险预测提供了新维度。
顶刊论文（社媒热度）精选评分5050 本地部署医疗AI代理结合多视角可靠性框架支持选择性自主临床决策
研究开发并评估了一个完全本地部署的临床AI代理，该系统结合本地操作控制与多视角可靠性框架来支持选择性自主决策。在MIMIC-IV衍生的两个基准测试中，代理在七疾病任务上达到90.04%准确率，在四疾病任务上达到83.8%准确率。诊断行为一致性对正确性的区分能力最强（AUC=0.860），在一致性阈值0.90时，49.4%的病例以98.9%的诊断准确率被保留用于自主处理。
推荐理由：该研究为临床AI代理提供了本地部署和决策时可靠性评估的实用框架，有助于识别可安全自主处理的病例。
顶刊论文（社媒热度）精选评分6464 基于纵向电子健康记录的母胎AI代理MoChiAgent预测母婴结局
研究者开发了基于大语言模型的临床助手MoChiAgent，整合电子健康记录数据预测母婴疾病。核心预测引擎MoChiFormer在4,401,599次纵向临床就诊中开发，并在外部队列验证。
推荐理由：该研究在超过460万次临床就诊数据上开发并验证了AI模型，提供了胎盘早剥、胎膜早破和早产等关键妊娠结局的AUROC具体数值。
文献与产业新闻（bio-brief）评分1717 美国参议员 Todd Young 呼吁在白宫设立生物技术领导人职位以应对中国创新挑战
美国参议员 Todd Young 主张在白宫设立一位“能直达总统”的生物技术领导人，以应对中国生物制药创新带来的长期国家安全关切。其担任主席的新兴生物技术国家安全委员会指出，中国资产在生物制药授权交易总额中的占比已从五年前的不足5%跃升至2026年的超过三分之二。该委员会去年发布的报告提出了49项政策建议，核心是通过加强美国创新生态系统来减少战略依赖。
文献与产业新闻（bio-brief）评分3434 HyLnc：一种结合深度学习和特征的长非编码 RNA 预测方法
HyLnc 整合基于 BERT 的上下文嵌入与 348 个手工序列特征，显著提升长非编码 RNA 预测性能。在独立验证集上准确率达 91.30%，F1 分数 91.23%，优于现有工具。该混合框架为大规模转录组注释提供可扩展解决方案。
顶刊论文（社媒热度）评分2323 前沿AI公司成为生物技术收购方
前沿AI和大型科技公司正通过收购早期生物学基础平台，成为一类新兴的生物技术收购方。这类收购与传统制药公司的退出方式存在差异，将对创始人、投资者和制药行业产生潜在影响。交易案例如Anthropic以约4亿美元收购Coefficient Bio。
顶刊论文（社媒热度）精选评分4949 AdaptiveFlow：AI增强的自适应虚拟筛选平台实现大规模配体发现
AdaptiveFlow开源平台实现了对690亿化合物Enamine REAL Space库的超大规模虚拟筛选，整合了1500多种对接协议并支持AI方法开发。该平台通过18维分子属性网格和主动学习优先筛选有前景的化学子空间，在AWS云上实现了近线性扩展至560万CPU。研究团队利用该平台发现了FSP1和PARP1的纳摩尔抑制剂，并通过共晶结构揭示了FSP1抑制机制。
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顶刊论文（社媒热度）精选评分6969 利用AI设计的合成蛋白组装体构建高效RNA递送载体
研究团队结合天然蛋白结构域与AI设计的合成蛋白组装体，构建了100多种不同大小和形状的RNA递送载体，其RNA递送效率比常用载体高几个数量级。通过计算设计的肽结合物可编程载体趋向性，在多种细胞模型中递送治疗性RNA。在小鼠体内显示近单细胞分辨率的生物分布并确认安全性，在患者来源细胞和猪模型中成功应用于杜氏肌营养不良的基因编辑治疗策略。
推荐理由：通过AI设计合成蛋白组装体构建了100多种非病毒RNA递送载体，在小鼠和猪模型中验证了安全性和基因编辑治疗效果。
顶刊论文（社媒热度）精选评分5454 GPN-Star：整合物种树和比对信息的基因组预训练网络提升全基因组功能约束预测
GPN-Star 是一种基于系统发育感知架构的基因组预训练网络，利用全基因组比对和物种树显式建模进化关系。该模型在人类基因组编码和非编码区的多种变异效应预测任务中达到最优性能，能更好优先识别致病性和精细定位的GWAS变异，并提升罕见变异关联检验的效能。研究还展示了该框架在五种模式生物中的可推广性。
推荐理由：该模型整合了物种树和全基因组比对，在编码和非编码区变异效应预测中优于传统进化模型和现有基因组语言模型。
顶刊论文（社媒热度）精选评分4949 DeepSomatic：一种适用于多种测序技术的精准体细胞小变异发现方法
DeepSomatic 是一种深度学习工具，可在短读长和长读长测序数据中一致地优于现有方法检测体细胞小核苷酸变异和插入缺失。该方法提供全基因组和全外显子组测序模式，适用于肿瘤-正常配对、仅肿瘤和福尔马林固定石蜡包埋样本。研究还公开了包含六对匹配肿瘤-正常细胞系、经 Illumina、PacBio HiFi 和牛津纳米孔技术全基因组测序的 CASTLE 基准数据集。
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