BioAI 生命科学日报 2026/1/16

今日摘要 

胎儿超声有了AI"翻译官"，Nature子刊发布视觉语言模型，基层医院也能获得专家级辅助判读。
蛋白质不再只看静态结构：IDPFold2用混合专家网络捕捉动态构象，药物设计思路要变了。
空间组学数据爆发，工具整合加速，今天值得重点看前三条。

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今日 AI 生命科学资讯

👀 只有一句话

胎儿超声波终于有了自己的"AI翻译官"，Nature子刊发布视觉语言模型。

🔑 3 个关键词

#AI医学影像 #蛋白质结构预测 #空间转录组学

🔥 重磅 TOP 10

1. 胎儿超声波有了AI"翻译官"：视觉语言模型登场

产科医生看超声波，经验不够的可能要盯半天才能判断胎儿发育情况。现在Nature子刊发布了一个专门针对胎儿超声的视觉语言模型——它不仅能"看懂"超声图像，还能用自然语言解释看到了什么。这意味着未来基层医院的超声检查，可能也能获得专家级的辅助判读。对于产前筛查资源不均衡的地区，这是个实实在在的好消息。

2. IDPFold2：蛋白质动态构象预测迎来"混合专家"时代

AlphaFold预测静态结构已经很厉害了，但蛋白质在细胞里是"活"的——它会扭动、变形、跳舞。IDPFold2用了一个聪明的办法：让不同的"专家网络"分别处理折叠区域和无序区域，然后用流匹配框架把它们整合起来。测试结果显示，它在捕捉蛋白质功能状态方面超越了现有方法。做药物设计的朋友注意了，这可能会改变你们理解靶点动态行为的方式。

3. DBiT-plus：同一张组织切片上同时做成像和测序

以前做空间组学，成像和测序是两条路——要么看得清位置但信息有限，要么信息丰富但空间分辨率差。Nature Methods发布的DBiT-plus直接把这两种方法整合到同一张组织切片上。这意味着你可以在同一个细胞上既看到它长什么样，又知道它在表达什么基因。肿瘤微环境研究、发育生物学，都会因此受益。

4. DeepSpaceDB 2.0：628个Xenium数据集一键可查

10x Genomics的Xenium平台产生的数据量大得吓人，一个数据集动辄几十GB。DeepSpaceDB 2.0把628个公开数据集全部标准化处理，还优化了存储格式，让你在浏览器里就能秒级响应地查看基因表达。做空间转录组学的研究者，再也不用为下载和处理数据头疼了。

5. StrAcTable：蛋白质-配体复合物数据集自动化生成

训练AI做药物设计，最头疼的是数据——ChEMBL有活性数据，PDB有结构数据，但把它们对应起来是个苦力活。StrAcTable用自动化流程把这事儿解决了，基于ChEMBL 35版本已经整理出20,063个带活性标注的蛋白质-配体复合物。而且这个流程可以持续更新，数据集会越来越大。做结构药物设计的团队，这是现成的训练集。

6. 轻度认知障碍诊断：数字孪生跨模态分类

早期发现阿尔茨海默病的前兆——轻度认知障碍（MCI）——一直是个难题。这项研究用"数字孪生"的思路，让AI能够跨不同检测模态（比如影像、认知测试）进行分类。实际意义是：即使不同医院用的检测设备不一样，AI也能给出一致的判断。这对于MCI筛查的标准化推广很重要。

7. CycloneSEQ vs ONT：国产纳米孔测序平台性能实测

BGI的CycloneSEQ终于有了和Oxford Nanopore的正面对比数据。结论是：更新后的CycloneSEQ准确率达到96%（最高97.7%），和ONT R10.4.1只差0.8%；同源多聚物处理超过了R9.4.1。更有意思的是，研究者还开发了两种CycloneSEQ兼容的甲基化检测策略。国产测序平台的竞争力在提升。

8. MaAsLin 3：微生物组关联分析工具大升级

做肠道菌群研究的应该都用过MaAsLin。第三版来了，Nature Methods发布。新版本改进了广义多变量线性模型，让你能更准确地发现微生物组和疾病/表型之间的关联。具体技术细节还没公开，但考虑到前两版的影响力，这个工具值得关注。

9. 皮肤病AI诊断：联邦学习解决数据异质性

皮肤病AI诊断的老问题：不同医院的图像质量、设备、患者人群都不一样，模型换个地方就不灵了。这项研究用联邦迁移学习来解决——各医院的数据不用出门，模型在本地训练，只共享参数。这样既保护了隐私，又能让模型适应不同数据分布。皮肤科AI落地的一个实用方案。

10. 组织病理学AI泛化：基于原型的多实例学习

病理切片AI的另一个痛点：训练数据和实际应用场景差异太大。这项研究提出了"结构感知泛化"方法，用原型学习来提升模型在不同组织类型上的表现。对于想把病理AI从实验室推向临床的团队，这是个值得参考的技术路线。

📌 值得关注

[研究] 生长曲线模型预测儿童狼疮临床表型 - 用纵向转录组数据预测疾病进展，发现组蛋白基因模块与狼疮相关

[研究] TGF-β/SMAD通路microRNA调控建模用于癫痫控制 - 颞叶癫痫的信号通路调控网络分析

[研究] 缺血性中风病理动态建模 - 用连续场和向量流模拟中风进展

[研究] 慢性淋巴细胞白血病动态调控网络推断 - 数据驱动的纵向转录组学分析

[工具] ProCEDiS：神经网络引导的蛋白质构象集合生成 - 不需要先验知识就能找到代表性构象

[数据集] 小鼠皮层视频分割数据集 - 用于光学信号追踪和神经活动分析

[开源] Awesome-AI-Agents-for-Healthcare - 医疗AI Agent最新进展汇总，482星

📊 更多动态

#类型标题链接
1研究多植物转录组图谱揭示灰霉病防御机制链接
2研究丛枝菌根真菌3D基因组组装链接
3研究GPR101基因重复的良性与致病性区分链接
4研究NPEPPS片段重复驱动TBC1D3在人脑中的表达链接
5研究蛋白质组学缺失值的贝叶斯层次建模链接
6研究肿瘤蛋白质组学的空间回归分析链接
7工具DSPy+CocoIndex从患者表格提取结构化数据链接

🔮 AI生命科学趋势预测

空间转录组学数据库整合加速

蛋白质动态构象预测工具商业化

  • 预测时间：2026年Q2
  • 预测概率：60%
  • 预测依据：今日新闻 IDPFold2发布 + 药企对靶点动态行为理解需求增加，技术成熟度提升

国产纳米孔测序平台市场份额提升

  • 预测时间：2026年Q1-Q2
  • 预测概率：55%
  • 预测依据：今日新闻 CycloneSEQ性能接近ONT + 国内测序市场本土化趋势明显

联邦学习在医学影像AI中广泛应用

  • 预测时间：2026年Q2
  • 预测概率：70%
  • 预测依据：今日新闻 皮肤病联邦迁移学习 + 医疗数据隐私法规趋严，分布式训练成为刚需

❓ 相关问题

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