跳到正文

全部动态

按时间排列的全部内容。默认只显示通过双重评分的入选条目;切换到“全部收录”可以检索所有抓到的资料。

272 条收录动态,更新于 15:29

全部收录包含没有通过评分的资料,标题以常规字体显示并标为“未入选”,只供检索,不写入选理由。

10月21日

星期三,1 条
  1. OpenAI 收购 Orchestra Bio,将药物研发协调智能体并入 Rosalind 平台

    OpenAI 收购了帮助药企团队协调药物研发的初创公司 Orchestra Bio,并将其并入面向生命科学的 AI 平台 Rosalind。Orchestra 的智能体用于跟踪试验、在出现失败批次等问题时标记受影响的时间线并给出后续选项,目标是打通科学发现与临床试验、决策之间的环节。交易金额未披露,OpenAI 此前已与 Novo Nordisk 和 Moderna 在 AI 药物研究上合作。

    The Decoder证据待确认未入选重要性 58

10月22日

星期四,3 条
  1. Citrini Research 与 Anthropic 用 Claude 尝试研发蝎子抗毒血清未果

    投资研究公司 Citrini Research 与 Anthropic 合作,用一款未发布的 Claude 模型设计能结合蝎子毒素的蛋白质,最终未造出药物。Anthropic 称 Claude 在 64 小时内生成近 32 万个候选,筛出 180 个设计,另加 31 个共 211 个;外部实验室测试中 17 个蛋白能结合目标,但每个最多只结合一种毒素,且未验证能否中和毒素。

    The Verge · AI二手报道未入选重要性 38
  2. OpenAI 智能体 32 分钟完成小鼠全脑 CRISPR 图谱分析

    OpenAI 与 PerturbAI、Scripps Research 合作,用数千个基于 GPT-Rosalind 的 AI 智能体分析数百万个小鼠细胞的全脑 CRISPR 图谱,每个智能体负责一个基因扰动并检索文献解释细胞反应,整个分析耗时 32 分钟,团队估算人工完成需数月至一年。

    The Decoder预印本未入选重要性 71

10月21日

星期三,2 条
  1. Claude 在 Claude Science 中自主设计蛋白结合体,靶向蝎毒神经毒素

    Anthropic 的 Claude 在面向研究者的 Claude Science 环境中,针对 4 种蝎子的 5 种毒素自主生成 318,484 个蛋白结合体设计,首次提示后自行工作 24 小时,随后由研究团队追加指令引导。

    入选理由材料给出从设计到湿实验验证的完整链条与命中率,研究者可据此判断自主智能体在蛋白设计中的实际位置。

    The Decoder证据待确认重要性 78

10月22日

星期四,1 条
  1. Frontiers in Science:靶向 GPCR 网络或可延缓衰老

    研究人员在 Frontiers in Science 发表论文提出,靶向 G 蛋白偶联受体(GPCR)信号网络的疗法有望同时干预多种衰老相关疾病。作者认为,AI、系统生物学与精准医学的进展可支持基于个体衰老生物标志物的个性化治疗,并与代谢疗法、再生医学等长寿策略互补。该方案目前仍属研究构想,尚待验证。

    Frontiers 新闻官方同行评审未入选重要性 22

10月21日

星期三,1 条

10月22日

星期四,1 条
  1. 用 Claude 追查家族罕见病:一位研究方法学家的寻名之路

    一位在学术医疗中心工作23年的研究方法学家,用 Claude 输入祖母死亡证明、家族病史及上世纪80、90年代的研究资料,试图为家族三代女性携带的罕见病找到名称。她的母亲患病近40年、姐姐15年病程后于41岁去世,均未被告知该病已有命名。家族有50年有记录病史,医生长期以"罕见、了解不足"回应。

    STAT News证据待确认未入选重要性 22

10月21日

星期三,5 条
  1. NVIDIA 扩展开放模型组合,推出蛋白质设计模型 BioNeMo RFD4-Proteina 与量子模型 Ising

    NVIDIA 扩展覆盖语言、机器人、生物与量子计算的开放模型组合,其中 BioNeMo RFD4-Proteina 是与华盛顿大学蛋白质设计研究所 Baker Lab 合作的开放蛋白质设计模型,可生成蛋白质序列与三维结构,在超过 10 项蛋白质设计任务上表现领先,在 200 个氨基酸蛋白质的基准中生成设计的速度约为 RFdiffusion3 的 13 倍。

    入选理由蛋白质设计模型 BioNeMo RFD4-Proteina 与量子校准模型 Ising 的开放范围,关系到生命科学与量子计算研究者能否直接接入现有流程。

    NVIDIA Newsroom官方可用产品重要性 62
  2. NVIDIA 与华盛顿大学蛋白设计研究所发布开放蛋白设计模型 RFD4-Proteina

    NVIDIA 与 UW Medicine 蛋白设计研究所(Institute for Protein Design)在 GTC Berlin 发布开放模型 RFD4-Proteina,把可编程蛋白设计与搜索能力结合,可按分子输入、约束和打分目标生成并优化设计。

    入选理由蛋白质设计模型与放疗规划两条线同时落地,研究者可据此判断开放模型能接入哪些现有科研与临床工作流。

    NVIDIA Newsroom官方厂商自述重要性 69
  3. OpenAI 与 PerturbAI、Scripps Research 用数千个 AI 智能体分析小鼠脑细胞数据

    OpenAI、PerturbAI 和 Scripps Research 用数千个由 GPT‑Rosalind 驱动的 AI 智能体并行分析已有的小鼠全脑 CRISPR 图谱数据,在 32 分钟内把基因扰动效应与文献发现连接起来,形成可检索的 reasoning atlas。

    入选理由材料给出分布式智能体在真实脑细胞数据上产出可检验线索的具体流程与对照结果,研究者可据此判断这类分析能否接入自己的实验数据。

    OpenAI News官方可用产品重要性 71

10月22日

星期四,2 条
  1. Gemini 4 Argon 构建人体解剖3D可视化

    Gemini 4 Argon 结合三个开源数据集,构建了人体解剖学的交互式 3D 可视化。 可动态切换不同图层、单独查看肌肉,或放大进入跳动的心脏内部。

    Google DeepMind证据待确认未入选重要性 30
  2. OpenAI 称 GPT-Rosalind 智能体提出神经退行性疾病药物新线索

    OpenAI 的 Greg Brockman 转发介绍,GPT-Rosalind 在药物发现上给出新线索:与 Perry 综合征相关的基因 DCTN1 在小鼠脑数据中被破坏后,胆固醇合成相关基因表达上升,GPT-Rosalind 据此提出胆固醇可能未到达神经元所需位置的机制解释。OpenAI 称与 PerturbAI 和 Scripps Research 合作,数千个 GPT-Rosalind 智能体并行工作,在 32 分钟内把数百万个小鼠脑细胞的基因表达结果与科学文献关联起来,该机制尚待科学家验证,合作正在扩展以寻找新药物靶点。

    引用OpenAI@OpenAI

    GPT-Rosalind surfaced a new lead for drug discovery: could restoring cholesterol transport protect neurons from degeneration? DCTN1 is a gene linked to Perry syndrome, a rare neurodegenerative disorder. In mouse-brain data, disrupting it increased expression of genes involved in making cholesterol. GPT-Rosalind suggested a possible explanation: cholesterol may not be reaching where neurons need it. That gives scientists a specific mechanism to test and, if confirmed, a direction for developing new treatments for neurodegenerative disorders. With @perturbai_tx and @scrippsresearch, a team of thousands of GPT-Rosalind agents worked in parallel, connecting gene-expression results from millions of mouse brain cells with scientific literature in just 32 minutes. We’re now expanding this collaboration to identify new drug targets. https://openai.com/index/scaling-ai-research-for-complex-biological-data/

    Greg Brockman证据待确认未入选重要性 60

10月21日

星期三,5 条
  1. GPT-Rosalind 提出神经退行性疾病新线索:恢复胆固醇转运或可保护神经元

    OpenAI 称 GPT-Rosalind 在药物发现中提出一条新线索:恢复胆固醇转运是否可能保护神经元免于退化。与 Perry 综合征相关的基因 DCTN1 在小鼠脑数据中被破坏后,参与胆固醇合成的基因表达上升,GPT-Rosalind 据此推测胆固醇可能没有到达神经元所需的位置,为科学家提供了可检验的具体机制。

    OpenAI证据待确认未入选重要性 60
  2. OpenAI 收购 Orchestra Bio,将并入 Rosalind 生命科学模型与工具

    OpenAI 宣布收购 Orchestra Bio,该平台用于帮助生物制药团队协调复杂的药物开发流程。OpenAI 表示将在此基础上发展面向生命科学研究的 Rosalind 模型与工具,以简化这些流程、让新疗法更快到达患者。Greg Brockman 转发该消息并称,加速药物开发是其模型一个令人兴奋且有前景的新兴应用方向。详情见 https://openai.com/index/openai-to-acquire-orchestra-bio/

    引用OpenAI@OpenAI

    We’ve acquired Orchestra Bio, a platform that helps biopharma teams coordinate the complex process of drug development. Together, we’ll build on Rosalind, our AI models and tools for life sciences research, to streamline those operations and help new treatments reach patients sooner. Welcome @ashokaraj_ and team! https://openai.com/index/openai-to-acquire-orchestra-bio/

    Greg Brockman证据待确认未入选重要性 58
  3. OpenAI 收购 Orchestra Bio,并入 Rosalind 生命科学模型体系

    OpenAI 宣布收购 Orchestra Bio,后者是帮助生物制药团队协调药物开发复杂流程的平台。OpenAI 表示将基于其面向生命科学研究的 Rosalind 模型与工具继续建设,以简化这些运营流程,并欢迎 @ashokaraj_ 及团队加入。转发该消息的 TestingCatalog 认为,生命科学领域的 AI 进展是 Anthropic、OpenAI 和 Google 当前的重点方向之一。

    引用OpenAI@OpenAI

    We’ve acquired Orchestra Bio, a platform that helps biopharma teams coordinate the complex process of drug development. Together, we’ll build on Rosalind, our AI models and tools for life sciences research, to streamline those operations and help new treatments reach patients sooner. Welcome @ashokaraj_ and team! https://openai.com/index/openai-to-acquire-orchestra-bio/

    🚨 AI News | TestingCatalog证据待确认未入选重要性 60
  4. OpenAI 收购 Orchestra Bio

    我们已收购 Orchestra Bio,这是一个帮助生物制药团队协调复杂药物研发流程的平台。 我们将共同基于 Rosalind——我们用于生命科学研究的 AI 模型和工具——继续构建,以简化这些运营流程,帮助新疗法更快惠及患者。 欢迎 @ashokaraj_ 和团队! https://openai.com/index/openai-to-acquire-orchestra-bio/

    OpenAI证据待确认未入选重要性 42
  5. Claude 设计蝎子神经毒素蛋白结合物

    科学博客新文:设计针对蝎子神经毒素的蛋白结合物。 蝎子每年蜇伤约 120 万人,抗毒血清往往昂贵或供应短缺。Claude 在寻找新疗法方面迈出了早期一步。 https://www.anthropic.com/research/claude-scorpion-toxin-binder-design

    Anthropic证据待确认未入选重要性 42

10月20日

星期二,1 条

10月19日

星期一,1 条

10月20日

星期二,1 条

10月18日

星期日,1 条
  1. NeuroAct:面向 EEG 分析与解码的双环自主研究代理框架

    同济大学等机构的研究者提出 NeuroAct,一个面向 EEG 分析与解码的自主研究代理框架,内环由协调者调度研究、开发、审稿三种角色,依据信号结构、表征、预测器行为和训练动态的证据选择分析与干预,外环把结果提炼为带任务与模型条件的可检验建议并在后续任务中验证修订。

    arXiv 科研构思与自主科研代理预印本未入选重要性 71

10月20日

星期二,3 条
  1. 谷歌AI智能体在湿实验室完成设计到纠错的闭环测试

    谷歌官方技术博客介绍其AI智能体自主湿实验室建设进展,团队让智能系统在液体处理机器人上完成设计分子、安排实验、读取结果、调整下一轮方案的闭环测试。团队搭建的VERID框架基于开源机器人控制框架,为工作台建立持续更新的数字孪生,记录机械臂位置、孔内液量、试剂种类和枪头库存等状态,并在确认无撞针、空吸、容器不匹配等问题后才下发指令。

    科学网二手报道未入选重要性 62
  2. 面部照片 AI 工具可预测癌症患者生存期,研究发表于《柳叶刀·数字健康》

    研究人员开发出一款 AI 工具,仅凭一张面部照片就能预测癌症患者的生存几率,研究发表在《柳叶刀·数字健康》。模型用超过 4000 万张人脸图像和 3 万多名癌症患者的照片训练,会为患者生成风险评分,评分最高者更可能在 90 天内死亡;估算年龄误差约 5 岁,并能在不同年龄、种族、性别和癌症类型人群中生效。

    IT之家同行评审未入选重要性 58

10月19日

星期一,1 条
  1. 可复用性报告:多组学网络推断的稳健性取决于先验知识与数据可得性

    Nature Machine Intelligence 发表的可复用性报告考察了此前提出的生物网络学习框架 CORNETO 的可复用性,发现稳健的网络推断取决于数据可得性、先验知识、正则化和生物学背景,并据此划分出不同的稳健性区间。原文链接:https://www.nature.com/articles/s42256-026-01311-y

    Nature Machine Intelligence同行评审未入选重要性 58

10月20日

星期二,1 条