MSKCC 团队在 Nature Biomedical Engineering 报告 AI 设计抗肿瘤治疗蛋白的首个进展
Memorial Sloan Kettering 癌症中心（MSKCC）Caleb Lareau 实验室在 Nature Biomedical Engineering 在线发表研究，报告其用 AI 设计新型治疗蛋白、并将其开发为抗肿瘤疗法的第一步。作者称这项工作始于三年前，目标是探索能否借助 AI 获得新的治疗性蛋白，更多细节见 MSKCC 新闻稿链接。
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Caleb LareauAI 评分5858
Biohub精选AI 评分7878 Biohub 用 AI 揭示肿瘤细胞状态异质性，预测联合用药延长 DMG 小鼠生存
Biohub 与哥伦比亚大学等机构合作在 Nature Genetics 发表两篇论文，提出“cancer quantum biology”假说：同类型肿瘤在患者间拥有几乎相同的恶性细胞状态集合，这些状态可相互转换从而逃避单靶点药物。
推荐理由：两篇 Nature Genetics 论文提出肿瘤细胞状态在患者间高度保守，并用 AI 预测针对多状态的联合用药，在 DMG 小鼠模型中延长生存。
Bluesky：Vijay G. Sankaran (@bloodgenes.bsky.social)AI 评分2222 两项预印本揭示遗传性B-ALL易感性的趋同机制
两项互补的预印本揭示遗传性B-ALL易感性的趋同机制，由Lara Wahlster、Alnee Hus和Andrew Lee主导完成，已发布于bioRxiv。
Peter LeeAI 评分3737 微软研究：通用AI模型在病理任务上胜过专用模型
微软研究院（MSFTResearch）表示其团队反复发现更通用的 AI 模型在专业任务上表现优于专用模型，并以与 Paige（现属 TempusAI）合作、发表于 Nature Medicine 的数字病理模型 PRISM2 为例。
Kieran CampbellAI 评分3737 Kieran Campbell 推荐 Caravagna 团队非整倍体去卷积方法
Kieran Campbell 将 Caravagna 等人发表于 PLOS Computational Biology 的一项方法加入阅读列表，该方法用于在差异表达分析中剥离非整倍体的影响。
Gunnar RätschAI 评分5858 剪接新抗原预测可重复性研究：候选生成与过滤的细微选择显著改变结果
Gunnar Rätsch 团队在 bioRxiv 发布关于剪接新抗原（splicing neoepitope）预测可重复性的预印本，发现候选新抗原的生成与过滤方式上的细微选择，会造成新抗原数量和身份上的重大差异。论文链接为 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.09.10.674685v1。
Nicolas AltemoseAI 评分5656 UCSF 团队测试近 2400 个合成免疫受体蛋白，揭示 CAR-T 表型输出规律
UCSF 的 Kyle 等人通过测试近 2400 个合成免疫受体蛋白，揭示了可用于改进 CAR-T 细胞癌症治疗的新基本规律。该工作以预印本形式发布在 bioRxiv，题为用组合信号基序文库与机器学习探索嵌合抗原受体表型输出的规律。