QSAR machine learning-guided discovery of renieramycin right-half derivatives with cytotoxic activity against NSCLC cells
本研究利用定量构效关系（QSAR）建模，结合机器学习方法，探索renieramycin右半部分衍生物的细胞毒性，特别针对非小细胞肺癌（NSCLC）细胞。通过多种机器学习算法，研究显示最佳模型的预测准确性高，且新合成的衍生物在细胞毒性测试中表现出优异的效果，表明该方法在抗癌药物设计中的应用潜力。
Exploring p53 isoforms: unraveling heterogeneous p53 tumor suppressor functionality in uveal melanoma
该研究探讨了p53亚型在眼内黑色素瘤中的功能，发现尽管大多数细胞保留野生型p53，但不同p53亚型的表达与肿瘤的侵袭性和治疗抵抗相关。研究结果表明，短p53亚型可能促进肿瘤的恶性进展，为眼内黑色素瘤的治疗提供了新的见解。
Single cell mapping identifies a distinct platelet-phenotype in psoriatic type III inflammation
该研究通过单细胞流式细胞术分析，揭示了银屑病患者特有的血小板表型，显示其在炎症反应中的重要性。研究发现，银屑病患者的血小板表型与健康对照组和特应性皮炎患者显著不同，并在系统治疗后有所变化。这一发现为血小板在炎症性疾病中的诊断和治疗提供了新的视角，具有潜在的临床应用价值。
Harnessing liquid biopsy to unveil RAS-MEK pathway somatic pathogenic variants in extracranial arterio-venous malformations
本研究探讨了液体活检在识别外周动静脉畸形（AVMs）中的应用，特别是针对RAS-MEK通路的致病变异。通过对10名儿童和年轻患者的分析，研究发现8名患者存在致病变异，且五名患者开始接受靶向药物治疗，显示出显著的功能改善。研究结果为AVMs的靶向治疗提供了新的思路，强调了液体活检作为一种安全有效的基因分型方法的潜力。
Metabolic engineering and late-stage functionalization expand the chemical space of the antimalarial premarineosin A
本研究通过代谢工程和后期功能化显著提高了抗疟药物premarineosin A的产量，展示了其作为抗疟药物的潜力。研究表明，premarineosin A在体外对疟原虫具有纳摩尔级的效力，且毒性极低。该研究为新一代抗疟药物的开发提供了重要的化学基础和生物学证据。
MicroRNA-mediated neuronal detargeting alters astrocyte cell fate conversion trajectories in vivo
本研究探讨了Ascl1SA6在小鼠大脑中驱动星形胶质细胞转化为神经元的能力，并通过引入miR-124靶序列提高了转化的特异性。研究结果显示，Ascl1SA6能够有效促进神经元样细胞的形成，并且miR-124的引入延缓了转化过程并引导了细胞命运的分叉。这一发现为神经再生和治疗神经退行性疾病提供了新的思路。
Accurate single-domain scaffolding of three nonoverlapping protein epitopes using deep learning
该研究利用深度学习方法成功设计了三种非重叠的蛋白表位，展示了在疫苗开发中的潜力。通过在小鼠中进行免疫实验，研究表明多表位免疫原能够有效诱导特定的抗体反应，且其免疫原性优于传统的单表位免疫原。这一成果不仅为疫苗设计提供了新的思路，也为深度学习在生物医药领域的应用开辟了新的方向。
Longitudinal assessment of DNA repair signature trajectory in prodromal versus established Parkinson’s disease
本研究通过分析帕金森病前驱阶段的DNA修复基因表达变化，揭示了这些基因在早期检测中的潜在应用。研究发现，前驱阶段的基因表达模式与健康个体存在显著差异，且随着疾病进展，基因表达的动态变化可能反映出早期的生物标志物。这些发现为帕金森病的早期诊断和干预提供了新的思路，强调了对DNA修复机制的深入研究的重要性。
Thermo-reversible gelation of self-assembled conducting polymer colloids
本研究开发了一种新型的热响应导电聚合物（TR-CP），具有可逆的溶胶-凝胶转变特性，展示了在生物电子应用中的潜力。TR-CP在体外和体内表现出优异的细胞相容性，并可用于表面肌电图的可贴合电极，突显其在医疗器械中的应用前景。
Tenascin-C from the tissue microenvironment promotes muscle stem cell maintenance and function through Annexin A2
Tenascin-C是一种细胞外基质蛋白，在肌肉干细胞的维护和功能中发挥关键作用。研究表明，缺乏Tenascin-C的小鼠在肌肉再生过程中表现出显著的缺陷，尤其是在自我更新和迁移能力方面。Tenascin-C通过与Annexin A2的相互作用调节肌肉干细胞的功能，这一发现为老龄化相关肌肉再生障碍的治疗提供了新的生物医药应用潜力。
Pathway coessentiality mapping reveals complex II is required for de novo purine biosynthesis in acute myeloid leukaemia
本研究揭示了复合体II在急性髓性白血病（AML）中的关键作用，特别是在嘌呤生物合成中的调控。通过开发路径共必需性映射工具，研究表明抑制复合体II能够显著提高AML细胞对治疗的敏感性，并在小鼠模型中导致疾病快速退化和生存期延长。这一发现为复合体II作为潜在治疗靶点提供了重要依据，并强调了其在肿瘤学领域的投资价值。
Discovering bioactive pharmaceuticals from natural products for type 2 diabetes mellitus using network pharmacology, molecular docking, and molecular dynamics
本研究采用计算方法系统性地识别了针对2型糖尿病的天然药物，筛选出72种具有潜在生物活性的天然化合物。这些化合物通过分子对接和分子动力学模拟显示出优于现有药物的结合亲和力，强调了多靶点策略在糖尿病治疗中的重要性。研究结果为未来的临床研究奠定了基础，显示出天然化合物在糖尿病管理中的应用潜力。
Two-dimensional semiconductor-based active array for high-fidelity spatiotemporal monitoring of neural activities
该研究介绍了一种基于二硫化钼的柔性二维主动阵列，能够实现高保真电皮质图监测，解决了神经科学领域中电皮质图映射的空间分辨率和采样保真度的挑战。通过在活体小鼠中进行的实验，验证了该阵列在多尺度神经过程监测中的应用潜力，展示了其在神经科学和医疗器械领域的广泛前景。
Early detection of Alzheimer’s disease progression: comparative evaluation of deep learning models
本研究探讨了利用深度学习模型对阿尔茨海默病（AD）进展进行早期检测的潜力，特别是通过MRI扫描分析MCI患者的结构变化。研究评估了两种3D卷积神经网络（CNN）模型的表现，结果显示，第一种模型在处理整个MRI扫描时达到94%的验证准确率，而第二种模型则通过聚焦特定脑区实现了95%的准确率。这一研究强调了深度学习与神经影像生物标志物结合的潜力，为AD的早期诊断和监测提供了新的方法。
Multiscale network perspectives on glioma: from tumour biology to symptoms, survival and treatment
该研究探讨了胶质瘤的多尺度网络视角，强调症状、肿瘤生物学和大脑连接的相互作用。研究指出，传统的局部化思维不足以解释胶质瘤患者的多样化症状和生存率，提出通过网络科学的方法来改善患者的个体化治疗。研究结果为未来的治疗策略提供了新的视角，具有重要的临床和商业价值。