Generation Lab公司向硅谷名人推销抗衰注射剂“1 Generation”，但拒绝公开成分。该疗法基于异时异体共生研究，声称通过稀释衰老血液逆转衰老。公司由Conboy研发，使用两种仿制药组合，但效果仅基于内部人员自我报告，无独立验证。公司融资1500万美元，计划扩大研究，但成分保密引发争议。

ASI-Bench是由清华、MIT等机构构建的自主科研能力基准，包含60项覆盖11学科的项目级任务，通过B1至B4四级逐步减少人类方法指导来测试AI科研自主性。评测18套系统显示，B1平均分50.91，B3降至26.62，表明AI在方法落地和流程执行上仍有明显短板，距离独立完成开放式科研尚存差距。

哈佛大学追踪近3000名急诊创伤患者发现，遗传上易吸烟者创伤后吸烟增量小，而低遗传风险者若患创伤后应激障碍，吸烟量反而猛增，呈“拮抗效应”。此规律主要见于欧洲血统人群，因多基因评分对非欧洲人群不准，结论推广受限。

哈佛大学追踪11万人的研究发现，每天饮用至少一杯含糖饮料与胃癌风险增加145%相关，而代糖饮料未显示显著关联。风险阈值约为每日一罐，每周少量饮用未见明显风险。可能机制涉及代谢紊乱、慢性炎症及果糖代谢，但确切机制尚不明确。研究存在观察性设计、样本单一等局限，且与日本研究结论不同，需进一步验证。

COMPASS是一种泛癌症AI基础模型，基于33种癌症的转录组数据训练，用于预测免疫检查点抑制剂治疗响应。该模型通过44个生物学概念编码基因表达，在16个临床队列中优于22种现有方法，准确率提升8.5%，AUPRC提升15.7%，并能泛化至未涉及的癌症类型和治疗方案，为个体化治疗提供可解释的机制线索。

尹希，哈佛最年轻华人正教授，已加盟OpenAI，参与AI与理论物理研究。他认为AI将加速物理研究，带来突破。苏炜杰也在学术休假期间加入OpenAI。业内对此看法不一，认为尹希对AI的判断过于乐观。OpenAI正在吸引顶尖学者，推动AI与科学的结合。

哈佛大学的研究显示，人工智能在急诊分诊中的诊断准确率为67%，高于医生的50%-55%。AI能够识别医生可能忽视的关键病因，但不会完全取代医生，而是与医生和患者形成协作模式。未来医疗将依赖AI来辅助医生，提高诊断效率。

哈佛大学的CS50是全球知名的计算机科学入门课程。freeCodeCamp.org的YouTube频道发布了更新至2026年的25小时完整课程，涵盖人工智能、算法、数据结构、Python和SQL等内容，由David J. Malan教授授课，旨在激励学生探索新领域并建立社区。

蛋白酶通过切割肽键调控生命过程，其异常可导致疾病。研究者开发了人工智能模型CleaveNet，以高效设计特异性肽底物，提升药物开发与基础研究效率。该模型结合预测与生成模块，在切割效率和选择性方面表现优越，为蛋白酶研究提供新方法。

哈佛大学的David J. Malan教授教授计算机科学，CS50课程吸引了数百万学生。他探讨了2026年学习C语言的重要性、如何帮助学生掌握基础知识，以及自学的愿景和软件工程的未来。

麻省理工学院和哈佛大学的研究团队提出了PUPS框架，通过结合蛋白质序列和细胞图像，精准预测未知蛋白质的亚细胞定位。该方法克服了传统模型的局限性，展现出良好的泛化能力和准确性，推动了生命科学研究的发展。