AI生成病毒并非科幻，而是真实研究。科学家用基因组语言模型设计出能杀死大肠杆菌的噬菌体，其中16个成功存活。这些AI病毒能突破细菌耐药性，混合使用效果更佳。该技术为全基因组设计开辟新路径，未来或可用于对抗耐药菌，但离设计人类基因组尚远。

法国巴斯德研究所开发了三种深度学习模型，成功预测细菌的抗噬菌体功能。研究表明，细菌基因组中约1.5%的基因参与抗病毒防御，239万个抗噬菌体蛋白中85%未与免疫功能关联。这些发现揭示了细菌免疫系统的复杂性，推动了抗噬菌体机制的深入研究。

北京理工大学邵斌教授团队在《Nature Communications》上发表研究，推出首个生成式DNA大语言模型megaDNA，该模型能够生成长达10万碱基对的噬菌体基因组片段，并预测必需基因，具有重要的学术和应用价值。

本研究评估了局部晚期肝细胞癌患者在接受局部治疗加免疫治疗后的长期临床结果。结果显示，46%的患者达到了完全缓解，且这些患者的三年生存率显著高于未达完全缓解者，强调了该治疗方案在改善患者预后的潜力。

本研究评估了局部晚期肝细胞癌患者在接受局部治疗加免疫治疗后的长期临床结果。结果显示，46%的患者达到了完全缓解，且这些患者的三年生存率显著高于未达完全缓解的患者，强调了该治疗方案在改善患者预后的潜力。

阿什托什·库马尔是麻省理工学院材料科学与工程的博士生，研究细菌与卵巢癌的关系。他发现某些细菌可能促进卵巢癌扩散并影响化疗效果。库马尔结合微生物学、人工智能和大数据，旨在通过工程化噬菌体重新编程细菌，开发新的治疗方法，为妇科癌症的早期检测和预防提供新的视角。