OpenAI 联手洛斯阿拉莫斯实验室：测试多模态 AI 生物实验安全
OpenAI 宣布与美国洛斯阿拉莫斯国家实验室合作，共同评估前沿多模态 AI 在实体生物实验室中的应用安全。双方将测试视觉与语音模型在细胞培养、基因转化等湿实验中协助研究与排错的表现，重点量化其对人员的技能提升及潜在生物安全风险。
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OpenAI 联手 Thrive Global：成立新公司打造超个性化 AI 健康教练
OpenAI Startup Fund 与 Thrive Global 联合成立新公司 Thrive AI Health，打造超个性化 AI 健康教练。它结合科学方法与个人生理数据，在睡眠、饮食和运动等方面提供微习惯实时提醒。这旨在降低慢性病干预门槛，未来将推出独立 App 及企业版。
EvolutionaryScale 推出 ESM3：用 980 亿参数大模型设计全新荧光蛋白
EvolutionaryScale 推出生物大模型 ESM3，参数量达 980 亿，能同时对蛋白质序列、结构与功能进行推理和生成。团队用它造出新荧光蛋白 esmGFP，序列相似度仅 58%，相当于模拟了 5 亿年自然进化。目前模型已通过 Forge 开放公测预览。
Endiatx 推出可吞服机器人 PillBot：自带推进器，在家做胃镜
据 VentureBeat 报道，医疗初创公司 Endiatx 研发的微型胶囊机器人 PillBot 已进入临床试验。患者吞下内置微型推进器和摄像头的胶囊后，医生便能远程遥控检查胃部，无需做传统胃镜。团队正开发 AI 辅助诊断与自主导航，计划 2026 年初商用。
MIT 借助机器学习破译抹香鲸：发现类似人类语言的「拼音表」
MIT CSAIL 与 Project CETI 团队借助机器学习分析了 8,719 个抹香鲸尾声，发现其叫声是一套由节奏和节拍构成的组合编码系统。这表明抹香鲸也能像人类拼凑音节一样组合信息，打破了人类语言的独特属性。
生成式 AI 自主设计新药：研发周期从数年缩至数月
CNBC 报道生成式 AI 正在重塑制药业，礼来与英伟达等高管预计数年内药物将完全由 AI 自主设计。AI 能在 5 分钟内生成传统湿实验一年的分子量，将药物发现周期从数年缩减到数月，但真实有效性仍需人体试验检验。
Profluent 用 AI 从头设计基因编辑器：开源 OpenCRISPR-1，性能媲美天然 Cas9
Profluent 利用生成式 AI 从头设计出精准基因编辑器，并开源 OpenCRISPR-1。团队训练蛋白质语言模型生成新分子，在人类细胞中的编辑活性与特异性媲美甚至超过天然 SpCas9。这意味着基因编辑告别了从自然界碰运气的阶段，步入按需定制时代。
耶鲁与 EPFL 开源 Meditron：专为低资源医疗场景定制的 Llama 3 模型
EPFL 与耶鲁医学院团队基于 Meta Llama 3 微调推出开源医疗模型 Llama-3[8B]-MeditronV1.0。该套件面向医疗资源匮乏地区与人道主义场景，在 MedQA 等基准测试中同参数表现领先。团队将数据与权重全部开源，助力医疗普惠。
Moderna 全员接入 ChatGPT Enterprise：两个月搓出 750 个内部 GPT
Moderna 宣布全面部署 ChatGPT Enterprise，数千名员工在两个月内搭建了 750 个内部 GPT。其中包括帮团队筛选临床试验剂量的 Dose ID 以及法务审查工具。Moderna 试图证明，借助 AI，几千人的生物药企也能干出十万人的产能，计划 5 年内推出 15 款新药。
LLM 预测神经科学实验准确率达 81%：反超人类专家
Xiaoliang Luo 等学者发表研究，表明大语言模型预测神经科学实验阳性结果的准确率达到 81%，超过人类专家的 64%。团队仅使用 70 亿参数的类 GPT-3.5 模型，经神经科学文献微调后表现进一步提升，能帮助科研人员收窄研究方向。
谢菲尔德团队用 AI 预测肾衰竭：1 分钟测完，比人工快 6 倍
英国谢菲尔德教学医院宣布在临床中使用一款 AI 工具，能自动圈画 MRI 切片测算多囊肾病患者的肾脏体积。过去人工圈画 50 到 60 张切片需要约 1 小时，AI 不到 1 分钟即可完成且精度相当。这能让医生更快预测肾衰竭时间并尽早干预。
Neuralink 首次完成人类脑机植入：首款产品 Telepathy，患者恢复良好
周一，马斯克宣布脑机接口公司 Neuralink 已在周日首次完成人类大脑植入手术，患者目前恢复良好。其首款产品名为 Telepathy，旨在帮助严重瘫痪患者仅凭意念控制光标并进行交流。不过这只是其商业化的第一步，后续仍需面对 FDA 多轮严格的安全审查。
Prophetic 发布 Morpheus-1：用超声波把大脑带入「清醒梦」
神经科技初创公司 Prophetic 推出 AI 模型 Morpheus-1。该模型基于 Transformer 架构，以大脑活动为 Prompt 生成超声波全息图，声称能安全诱导并稳定清醒梦。该技术将搭载于头带设备 The Halo，计划春季启动测试。
UTS 研发 DeWave：不插芯片，戴上脑电帽就能把想法翻译成文字
悉尼科技大学团队公布 DeWave 系统。它不用做开颅手术，只靠一顶脑电帽就能记录神经信号，结合大语言模型将脑电波直接转录为文本，早期准确率超 40%。这有望帮失语瘫痪患者无声交流，不过目前名词识别仍易混淆，距离实用仍需提升精度。
MIT 联手哈佛用 AI 筛出新抗生素：60 年来首个新类别，对付超级细菌
MIT 与哈佛等团队在《Nature》发表研究，借助可解释性更强的深度学习模型，从 1200 万种化合物中筛出能对抗耐药超级细菌 MRSA 的全新抗生素类别。在小鼠实验中，候选化合物将细菌载量降低了 10 倍且毒性极低，让 60 年未见突破的抗生素研发打开了新缺口。
研究人员用 Transformer 预测寿命：基于丹麦 600 万人数据
丹麦技术大学与美国东北大学等团队公布 life2vec 模型。它借鉴大语言模型思路，把 600 万丹麦人的就医、教育和收入经历当成「句子」训练，能高精度预测死亡风险与性格。最值得关注的是，研究团队强调这只能作为理解社会的透视镜，绝不能用于预测现实中的真人。
MIT 与哈佛用 AI 发现新型抗生素：1200 万化合物中筛出耐药菌克星
MIT 与哈佛 Broad 研究所团队借助 AI 筛选 1200 万种化合物，发现了一类新型抗生素。小鼠实验证实，其中两种低毒性化合物能有效杀灭 MRSA 等耐药超级细菌。这是 60 年来罕见的新抗生素类别突破，AI 还首次从化学结构层面解释了药效机制。
Moderna 与默克公布 mRNA 癌症疫苗 3 年数据：靠 AI 定制抗原与排产
上周，Moderna 与默克公布 2b 期研究随访数据，个性化新抗原疗法 mRNA-4157 联合用药在 3 年后仍具持续临床获益。AI 在其中负责分析测序并预测最多 34 种高活性新抗原，同时通过 Maestro 平台调度个性化生产。目前 3 期试验正全球招募。
NVIDIA BioNeMo 登陆 AWS：药物研发大模型训练从一个月压到数天
NVIDIA 在 AWS re:Invent 上宣布，药物研发生成式 AI 平台 BioNeMo 上线 AWS。研究团队能通过 SageMaker 等直接调用预训练模型，借助 512 块 H100 将 ESM-2 蛋白质模型训练从一个月缩至数天。这意味着药企不用自建机房，就能用私有数据定制生物大模型。
微软评估 GPT-4 放射学能力：生成的报告摘要，有时比医生写的更好
微软研究院与 Nuance 公布关于 GPT-4 在放射学应用的研究。测试显示，GPT-4 在疾病分类和报告摘要等任务上超越现有模型，生成的摘要在部分情况下甚至比资深医生写的更受欢迎，还能将非结构化影像报告自动结构化。不过研究团队强调，临床落地仍需人工严格把关。