BioAI 生命科学日报 2026/2/8
今日摘要
AI用少样本学习发现了能杀死超级细菌的新型抗菌肽，数据稀缺不再是药物研发的死穴。
帕金森诊断搬到视频会议上，联邦学习让皮肤病AI既准又不泄露隐私，远程医疗门槛在降。
抗生素耐药危机有了新解法，做AI制药的今天值得细读。⚡ 快速导航
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今日 AI 生命科学资讯
👀 只有一句话
今天最炸裂的是：AI 发现了能干掉超级细菌的新型抗菌肽，而且只用了"少样本学习"。
🔑 3 个关键词
#AI抗菌肽 #帕金森AI诊断 #深度学习分子设计
🔥 重磅 TOP 10
1. AI 用"少样本学习"发现抗超级细菌的新型抗菌肽
鲍曼不动杆菌——这个名字听起来人畜无害，实际上是医院里最难缠的超级细菌之一。传统药物研发要筛选成千上万个分子，耗时数年。现在，研究团队用预训练+微调的少样本学习管线，直接"猜"出了有效的抗菌肽。数据少？没关系，AI 学会了举一反三。 这对抗生素耐药性危机来说，可能是个转折点。
2. 帕金森病诊断新突破：视频会议+机器学习就能评估症状
以前评估帕金森病，得专门跑医院、做一堆复杂测试。现在呢？开个视频会议，AI 就能分析你的运动和认知症状。 研究团队整合了大规模数据集，训练出的模型让远程诊断变得可行。对于行动不便的患者来说，这简直是福音——不用出门，就能获得专业评估。
3. 深度学习生成的 3D 分子，到底靠不靠谱？这篇论文给出了答案
AI 设计分子已经不是新鲜事了，但有个问题一直悬而未决：AI 画出来的分子结构，在现实中真的能存在吗？ 这篇 Nature Communications 论文专门研究了深度学习生成的 3D 分子构象，评估它们的合理性和有效性。结论是：有些靠谱，有些纯属"AI 幻觉"。做 AI 制药的朋友，这篇必读。
4. DermaGPT：联邦学习+多模态，皮肤病诊断也能保护隐私了
皮肤病诊断 AI 不少，但数据隐私一直是痛点——谁愿意把自己的皮肤照片上传到云端？DermaGPT 用联邦学习解决了这个问题：数据不出本地，模型照样能训练。 还加了个"元学习信任函数"，让诊断结果更可解释。隐私和准确性，这次都要了。
5. 阿尔茨海默病预测：多任务学习模型来了
预测阿尔茨海默病，单一指标往往不够用。这个新模型用多任务学习，同时预测多个复杂性状。一个模型，多个输出，效率直接翻倍。 对于早期筛查和干预来说，这类工具越来越重要。
6. AI 找到登革热病毒聚合酶的稳定抑制剂
登革热每年感染数亿人，但有效药物寥寥无几。研究团队用分子动力学模拟+结合自由能分析，从黄酮类化合物中筛出了一个稳定的 NS5 聚合酶抑制剂。从天然产物到候选药物，AI 加速了这个过程。 热带病研究者可以关注一下。
7. 亨廷顿病多靶点抑制剂：AI 从天然化合物中"挖"出来了
亨廷顿病是典型的"无药可治"神经退行性疾病。这项研究用计算机模拟，从天然化合物中发现了多靶点抑制剂。一个分子打多个靶点，这是复杂疾病治疗的新思路。 虽然还在早期，但方向值得期待。
8. OpenHealth：开源 AI 健康助手，数据完全由你掌控
想要一个 AI 健康助手，但又担心数据被上传到云端？OpenHealth 是个开源项目，所有数据都存在本地，AI 分析完全离线。 GitHub 上已经 3800+ Star，说明需求确实存在。对隐私敏感的用户，这个值得一试。
9. DeepPurpose：药物-靶点相互作用预测的深度学习工具包
做 AI 制药的同学应该不陌生——DeepPurpose 是个老牌工具包，支持药物-靶点相互作用（DTI）、药物性质预测、蛋白质功能预测等多种任务。一站式解决生物信息学深度学习需求。 最近又更新了，1100+ Star，社区活跃度不错。
10. 仿生智能皮肤：能隐藏图像、还能变形
这个有点科幻了。宾州州立大学的研究者受章鱼皮肤启发，开发了一种智能水凝胶——可以根据热、液体或拉伸改变外观、纹理和形状。 图像和信息可以"隐藏"在皮肤里，触发后才显现。虽然离临床应用还远，但脑洞确实大。
📌 值得关注
[研究] SVM 评估 TATA 结合蛋白与蛋白质折叠模式的进化关系 - 用机器学习研究蛋白质进化，角度挺新
[研究] 指甲疾病分类：联邦学习+异构数据分布 - 低资源场景下的医学 AI，实用性强
[开源] ProteinFlow：蛋白质结构数据处理管线 - 做蛋白质深度学习的基础设施
[开源] SemiBin：宏基因组分箱的自监督深度学习 - 微生物组研究者的好工具
[开源] ClairS：长读长体细胞小变异检测 - 港大出品，基因组分析利器
[开源] HealthChain：医疗 AI 的中间件层 - 解决医疗 AI 落地的"最后一公里"
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📊 更多动态
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| 1 | 开源 | DANCE：单细胞分析深度学习库 | 链接 |
| 2 | 开源 | TransformerCPI：化合物-蛋白质相互作用预测 | 链接 |
| 3 | 开源 | DeepMicrobes：宏基因组分类深度学习 | 链接 |
| 4 | 开源 | 医疗健康数据集汇总 | 链接 |
| 5 | 数据库 | 印度传统药用植物 DNA 条形码数据库 | 链接 |
| 6 | 研究 | 杏鲍菇增咸肽的鉴定与机制研究 | 链接 |
🔮 AI 生命科学趋势预测
少样本学习在药物发现中加速落地
- 预测时间：2026年Q2
- 预测概率：75%
- 预测依据：今日新闻 AI发现抗菌肽 展示了少样本学习在抗菌肽发现中的成功应用 + 数据稀缺是药物发现的普遍痛点，这类方法将被更多团队采用
远程医疗 AI 诊断工具获监管批准
- 预测时间：2026年Q2
- 预测概率：60%
- 预测依据：今日新闻 帕金森视频诊断 证明了远程 AI 诊断的可行性 + 后疫情时代远程医疗需求持续增长，监管机构正在加速审批
联邦学习成为医疗 AI 标配
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