跨越蛋白结构预测新纪元的学术背景 蛋白质结构解析一直是分子生物学和生命科学领域的核心挑战之一。传统的实验方法如X射线晶体学、核磁共振（NMR）以及冷冻电子显微镜，虽然为蛋白质三维结构研究提供了坚实基础，但因样品制备复杂、时间成本高昂且对蛋白适用范围有限，难以广泛覆盖整个蛋白组蛋白质（proteome）。自2020年DeepMind开发的AlphaFold2（AF2）系统问世以来，蛋白质结构预测领域迎来了划时代的进展。AlphaFold2利用深度学习方法，使几乎所有已知蛋白质序列都能实现高质量结构预测，极大拓展了结构覆盖范围，对生物医学、基础生命科学甚至药物设计领域产生深远影响。 值得关注的是，AlphaFold2发布后，其预测结构数据库迅速建立并对外开放，学术界掀起了以AF2结构为基础的二次...

一、背景介绍：医学领域中的机器学习与可信度挑战 近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）和机器学习（Machine Learning, ML）技术的飞速发展，医疗健康领域发生了巨大变革。尤其是在体外仿真医学（in silico medicine）中，机器学习预测器已成为估算人体生理和病理中某些难以直接测量指标的重要工具，如疾病风险评估、治疗反应预测等。然而，随着机器学习越来越多地直接影响临床决策，对其预测结果的可信度（credibility）提出了前所未有的高标准。换言之，如何确保机器学习模型在医学实际应用中既准确又可靠，成为学界和产业界急需解决的核心科学问题。 与传统基于生物物理原理（biophysical models，亦称“第一性原理模型”）的预测...

学术背景 光合微生物能够通过将太阳能转化为化学能，直接将二氧化碳（CO₂）转化为高附加值的长链化学品，这为CO₂封存与可持续发展提供了极具前景的路径。然而，光合反应中产生的关键还原力——还原型烟酰胺腺嘌呤二核苷酸磷酸（NADPH）——主要用于支持微生物在黑暗环境中的生存，而非用于生物合成。这一限制严重制约了光合微生物在实际应用中的潜力。为了解决这一问题，研究者们提出了一种太阳能解耦的生物混合策略，通过将持久性光催化剂与光合微生物结合，实现光反应与暗反应的解耦，从而在无光照条件下持续利用CO₂并进行长链化学品的生物合成。 论文来源 这篇论文由Na Chen、Jing Xi、Tianpei He等作者共同撰写，来自武汉大学人民医院、湖南大学、上海交通大学等机构。论文于2025年4月10日发表在C...

学术背景 近年来，全球范围内爆发了多次由冠状病毒引起的疫情，如SARS（严重急性呼吸综合征）、MERS（中东呼吸综合征）和COVID-19（新型冠状病毒肺炎）。这些疫情不仅对人类健康构成了严重威胁，还暴露了应对突发冠状病毒感染的紧急策略的不足。冠状病毒感染通常伴随着肺部炎症反应，因此，在抑制病毒感染的同时，缓解炎症反应成为治疗的关键挑战。传统的抗体疗法虽然有效，但其开发周期长，且难以应对病毒的快速变异。此外，抗体依赖的增强效应（ADE）也可能导致治疗效果不佳。因此，开发一种能够快速应对新兴冠状病毒感染、同时兼具抗病毒和抗炎功能的治疗策略显得尤为重要。 基于这一背景，研究者们提出了一种新型的“抗原空间匹配多聚适配体纳米结构”（Antigen Spatial-Matching Polyaptam...

学术背景 磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）是现代医学诊断中的重要工具，其效果在很大程度上依赖于造影剂（Contrast Agents, CAs）的使用。传统的MRI造影剂主要基于钆（Gd）的配合物，尽管这些造影剂在临床中广泛应用，但其长期安全性存在争议，特别是在肾功能不全的患者中，可能引发肾源性系统性纤维化（Nephrogenic Systemic Fibrosis, NSF）。因此，开发基于过渡金属的新型MRI造影剂成为了研究热点。过渡金属（如铁、锰）不仅在地球上储量丰富，且具有多种氧化态，能够响应生物环境中的氧化还原变化，从而设计出“智能”造影剂。 此外，肿瘤微环境中的氧化还原失衡是癌症进展和耐药性产生的重要驱动因素。因此，开发能够实时监测组织...