本期共收录 36 篇文章：Cell 2 篇, Nature 4 篇, Nature Biotechnology 5 篇, Nature Computational Science 2 篇, Nature Genetics 7 篇, Nature Machine Intelligence 2 篇, Nature Methods 5 篇, Science 7 篇, Science Advances 2 篇。

Nature Biotechnology

Tracing the rise of biomedical foundation models

发布日期：2026-04-30 | 作者：Yuzhou Chang, Hao Cheng, Mirage Modi 等

随着人工智能与生命科学的深度融合，生物医学基础模型（biomedical foundation models）正成为推动该领域革新的重要驱动力。《Nature Biotechnology》发表的综述Tracing the rise of biomedical foundation models对这一快速发展的领域进行了系统性调研与梳理。该研究通过全面审视现有生物基础模型的发展脉络，深入揭示了当前该领域的技术趋势与核心特征，并在此基础上对未来发展方向进行了前瞻性展望。

作为连接大规模计算范式与复杂生物医学数据的关键桥梁，基础模型正在重新定义生物数据的分析、整合与解读方式。该综述不仅宏观呈现了生物医学基础模型从兴起至今的演进轨迹，还探讨了其在促进多模态生物数据融合、提升预测精度及加速知识发现方面的潜力。同时，文章也指出了该领域在快速扩张过程中面临的关键挑战，为后续研究提供了重要参考。

该工作为生物信息学和计算生物学研究者提供了宝贵的领域全景视角，有助于厘清技术发展趋势、识别关键科学问题，并推动基础模型研究从理论创新向实际生物医学应用的转化，对促进AI驱动的生命科学发展具有重要的指导价值与深远影响。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-026-03135-y

Nature Methods

Call your AI agent

发布日期：2026-05-01 | 作者：Vivien Marx

这篇论文与生物信息学高度相关。随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，基于其构建的AI智能体（AI agent）系统正逐步从概念走向实验室，成为生物医学研究的新范式。近期，《自然·方法学》（Nature Methods）发表了一篇题为”Call your AI agent”的观点文章，敏锐地捕捉到了AI智能体在自主科学分析中崛起这一关键趋势，并为研究社区提供了重要的思考框架。

文章指出，AI智能体系统已不再仅仅是被动响应的聊天工具，而是能够基于大语言模型进行自主规划、工具调用和迭代分析的”数字科研助手”。在生物信息学和生命科学领域，这类系统有望自动化完成从文献调研、假设生成、数据分析到结果解读的全流程任务，从而极大地提升研究效率并重塑传统工作流。然而，面对当前市场上层出不穷的AI智能体产品，作者提醒科研人员需以审慎而开放的态度加以选择——既要保持对新技术的求知欲与兴奋感，也要怀有必要的怀疑精神，理性评估这些自主分析工具的可靠性、潜在偏差及适用范围。

这篇评论及时呼应了计算方法与人工智能深度融合生命科学的时代脉搏。在组学数据爆炸式增长、分析流程日益复杂的当下，如何与AI智能体协同工作、如何建立有效的人机协作范式，或将成为生物信息学方法学发展的核心议题之一，对后续算法开发、平台构建及科研实践均具有深远的指导意义。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-026-03088-9

Science

AI can reason like a physician—what comes next?

发布日期：2026-04-30 | 作者：Ashley M. Hopkins and Erik Cornelisse

该论文发表于Science，聚焦于人工智能在医学推理能力方面的突破性进展及其对现代医疗体系的深远影响。文章指出，当前AI系统已展现出媲美临床医师的复杂推理能力，能够整合患者病史、症状表现及多模态检验结果进行鉴别诊断与临床决策。在此基础上，作者深入探讨了AI技术从“辅助工具”向“推理主体”演进过程中所面临的核心科学问题、伦理挑战及未来发展方向，涵盖医患信任重构、医学教育培训体系变革、临床工作流程优化以及医疗责任归属等关键议题。作为医学人工智能领域的前瞻性评述，该研究不仅为计算医学与临床实践的深度融合提供了重要的理论框架，也为后续研究者在算法透明度、可解释性提升、人机协作模式创新及大规模临床部署策略等方面指明了重要方向，对推动智能化、精准化医疗体系的可持续发展具有重要指导意义。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aeg8766?af=R