OpenAI 聯手洛斯阿拉摩斯實驗室：測試多模態 AI 生物實驗安全
OpenAI 宣佈與美國洛斯阿拉摩斯國家實驗室合作，共同評估前沿多模態 AI 在實體生物實驗室中的應用安全。雙方將測試視覺與語音模型在細胞培養、基因轉化等溼實驗中協助研究與排錯的表現，重點量化其對人員的技能提升及潛在生物安全風險。
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OpenAI 聯手 Thrive Global：成立新公司打造超個性化 AI 健康教練
OpenAI Startup Fund 與 Thrive Global 聯合成立新公司 Thrive AI Health，打造超個性化 AI 健康教練。它結合科學方法與個人生理資料，在睡眠、飲食和運動等方面提供微習慣即時提醒。這旨在降低慢性病干預門檻，未來將推出獨立 App 及企業版。
EvolutionaryScale 推出 ESM3：用 980 億引數大模型設計全新熒光蛋白
EvolutionaryScale 推出生物大模型 ESM3，引數量達 980 億，能同時對蛋白質序列、結構與功能進行推理和生成。團隊用它造出新熒光蛋白 esmGFP，序列相似度僅 58%，相當於模擬了 5 億年自然進化。目前模型已通過 Forge 開放公測預覽。
Endiatx 推出可吞服機器人 PillBot：自帶推進器，在家做胃鏡
據 VentureBeat 報道，醫療初創公司 Endiatx 研發的微型膠囊機器人 PillBot 已進入臨床試驗。患者吞下內建微型推進器和攝像頭的膠囊後，醫生便能遠端遙控檢查胃部，無需做傳統胃鏡。團隊正開發 AI 輔助診斷與自主導航，計劃 2026 年初商用。
MIT 藉助機器學習破譯抹香鯨：發現類似人類語言的「拼音表」
MIT CSAIL 與 Project CETI 團隊藉助機器學習分析了 8,719 個抹香鯨尾聲，發現其叫聲是一套由節奏和節拍構成的組合編碼系統。這表明抹香鯨也能像人類拼湊音節一樣組合資訊，打破了人類語言的獨特屬性。
生成式 AI 自主設計新藥：研發週期從數年縮至數月
CNBC 報道生成式 AI 正在重塑製藥業，禮來與輝達等高管預計數年內藥物將完全由 AI 自主設計。AI 能在 5 分鐘內生成傳統溼實驗一年的分子量，將藥物發現週期從數年縮減到數月，但真實有效性仍需人體試驗檢驗。
Profluent 用 AI 從頭設計基因編輯器：開源 OpenCRISPR-1，效能媲美天然 Cas9
Profluent 利用生成式 AI 從頭設計出精準基因編輯器，並開源 OpenCRISPR-1。團隊訓練蛋白質語言模型生成新分子，在人類細胞中的編輯活性與特異性媲美甚至超過天然 SpCas9。這意味著基因編輯告別了從自然界碰運氣的階段，步入按需定製時代。
耶魯與 EPFL 開源 Meditron：專為低資源醫療場景定製的 Llama 3 模型
EPFL 與耶魯醫學院團隊基於 Meta Llama 3 微調推出開源醫療模型 Llama-3[8B]-MeditronV1.0。該套件面向醫療資源匱乏地區與人道主義場景，在 MedQA 等基準測試中同參數表現領先。團隊將資料與權重全部開源，助力醫療普惠。
Moderna 全員接入 ChatGPT Enterprise：兩個月搓出 750 個內部 GPT
Moderna 宣佈全面部署 ChatGPT Enterprise，數千名員工在兩個月內搭建了 750 個內部 GPT。其中包括幫團隊篩選臨床試驗劑量的 Dose ID 以及法務審查工具。Moderna 試圖證明，藉助 AI，幾千人的生物藥企也能幹出十萬人的產能，計劃 5 年內推出 15 款新藥。
LLM 預測神經科學實驗準確率達 81%：反超人類專家
Xiaoliang Luo 等學者發表研究，表明大語言模型預測神經科學實驗陽性結果的準確率達到 81%，超過人類專家的 64%。團隊僅使用 70 億引數的類 GPT-3.5 模型，經神經科學文獻微調後表現進一步提升，能幫助科研人員收窄研究方向。
謝菲爾德團隊用 AI 預測腎衰竭：1 分鐘測完，比人工快 6 倍
英國謝菲爾德教學醫院宣佈在臨床中使用一款 AI 工具，能自動圈畫 MRI 切片測算多囊腎病患者的腎臟體積。過去人工圈畫 50 到 60 張切片需要約 1 小時，AI 不到 1 分鐘即可完成且精度相當。這能讓醫生更快預測腎衰竭時間並儘早干預。
Neuralink 首次完成人類腦機植入：首款產品 Telepathy，患者恢復良好
週一，馬斯克宣佈腦機介面公司 Neuralink 已在週日首次完成人類大腦植入手術，患者目前恢復良好。其首款產品名為 Telepathy，旨在幫助嚴重癱瘓患者僅憑意念控制游標並進行交流。不過這只是其商業化的第一步，後續仍需面對 FDA 多輪嚴格的安全審查。
Prophetic 釋出 Morpheus-1：用超音波把大腦帶入「清醒夢」
神經科技初創公司 Prophetic 推出 AI 模型 Morpheus-1。該模型基於 Transformer 架構，以大腦活動為 Prompt 生成超音波全息圖，聲稱能安全誘導並穩定清醒夢。該技術將搭載於頭帶裝置 The Halo，計劃春季啟動測試。
UTS 研發 DeWave：不插晶片，戴上腦電帽就能把想法翻譯成文字
悉尼科技大學團隊公佈 DeWave 系統。它不用做開顱手術，只靠一頂腦電帽就能記錄神經訊號，結合大語言模型將腦電波直接轉錄為文本，早期準確率超 40%。這有望幫失語癱瘓患者無聲交流，不過目前名詞識別仍易混淆，距離實用仍需提升精度。
MIT 聯手哈佛用 AI 篩出新抗生素：60 年來首個新類別，對付超級細菌
MIT 與哈佛等團隊在《Nature》發表研究，藉助可解釋性更強的深度學習模型，從 1200 萬種化合物中篩出能對抗耐藥超級細菌 MRSA 的全新抗生素類別。在小鼠實驗中，候選化合物將細菌載量降低了 10 倍且毒性極低，讓 60 年未見突破的抗生素研發打開了新缺口。
研究人員用 Transformer 預測壽命：基於丹麥 600 萬人資料
丹麥技術大學與美國東北大學等團隊公佈 life2vec 模型。它借鑑大語言模型思路，把 600 萬丹麥人的就醫、教育和收入經歷當成「句子」訓練，能高精度預測死亡風險與性格。最值得關注的是，研究團隊強調這隻能作為理解社會的透視鏡，絕不能用於預測現實中的真人。
MIT 與哈佛用 AI 發現新型抗生素：1200 萬化合物中篩出耐藥菌剋星
MIT 與哈佛 Broad 研究所團隊藉助 AI 篩選 1200 萬種化合物，發現了一類新型抗生素。小鼠實驗證實，其中兩種低毒性化合物能有效殺滅 MRSA 等耐藥超級細菌。這是 60 年來罕見的新抗生素類別突破，AI 還首次從化學結構層面解釋了藥效機制。
Moderna 與默克公佈 mRNA 癌症疫苗 3 年資料：靠 AI 定製抗原與排產
上週，Moderna 與默克公佈 2b 期研究隨訪資料，個性化新抗原療法 mRNA-4157 聯合用藥在 3 年後仍具持續臨床獲益。AI 在其中負責分析測序並預測最多 34 種高活性新抗原，同時通過 Maestro 平臺排程個性化生產。目前 3 期試驗正全球招募。
NVIDIA BioNeMo 登陸 AWS：藥物研發大模型訓練從一個月壓到數天
NVIDIA 在 AWS re:Invent 上宣佈，藥物研發生成式 AI 平臺 BioNeMo 上線 AWS。研究團隊能通過 SageMaker 等直接呼叫預訓練模型，藉助 512 塊 H100 將 ESM-2 蛋白質模型訓練從一個月縮至數天。這意味著藥企不用自建機房，就能用私有資料定製生物大模型。
微軟評估 GPT-4 放射學能力：生成的報告摘要，有時比醫生寫的更好
微軟研究院與 Nuance 公佈關於 GPT-4 在放射學應用的研究。測試顯示，GPT-4 在疾病分類和報告摘要等任務上超越現有模型，生成的摘要在部分情況下甚至比資深醫生寫的更受歡迎，還能將非結構化影像報告自動結構化。不過研究團隊強調，臨床落地仍需人工嚴格把關。