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来源：《美国国家科学院院刊》

卡内基科学研究所联合密歇根州立大学等机构，通过人工智能分析古老岩石中的分子碎片，成功识别出33亿年前的生物化学痕迹。研究团队训练AI模型区分生物与非生物材料，准确率超90%，并在25亿年前岩石中发现光合作用分子证据，将该类生物标志物的探测窗口提前近10亿年。这一突破性方法为地球早期生命演化研究及地外生命探测提供了新技术路径。

来源：《自然》

研究团队开发了AI系统RFdiffusion，能够根据用户指定的分子位点（表位）从头设计单域抗体。该系统成功针对流感血凝素、艰难梭菌毒素等目标生成了原子级精准的结合抗体，并通过高分辨率成像验证了其结合模式。尽管目前成功率仅0%-2%，且部分设计存在结合角度偏差，但该方法首次实现了不依赖现有抗体的全新表位特异性设计，为精准靶向病毒关键区域、毒素中和及癌症治疗提供了全新研发路径。

来源：《对话》

尽管AI技术日益成熟，但人们对其普遍存在信任危机。这源于多重心理因素：算法作为“黑箱”运作，违背人类对因果关系的认知需求；当AI犯错时，人们反应比对待人类错误更激烈，因其打破了“机器应绝对理性”的预期；人类会无意识地将情感动机投射到AI，产生诡异感；职业身份受威胁的群体则启动心理防御机制。研究指出，建立信任需突破技术层面，通过增强透明度、可解释性及用户参与感，使AI从神秘工具转变为可对话的协作伙伴。

来源：《科学》

面对全球仅9%的塑料回收率，研究团队利用图神经网络工具GRASE，从海量酶库中筛选出高效降解聚氨酯（PU）的酶AbPURase。实验表明，该酶在苛刻溶剂环境中稳定性强，能在8小时内实现95%的商用PU泡沫解聚，效率远超传统筛选方法。研究同时发现，传统分类为酯酶的AbPURase实际主要发挥脲烷酶功能，揭示了酶多功能性的应用潜力。该突破为难回收塑料的规模化生物处理提供了新方案，展现了AI在解决环境问题中的实用价值。

来源：《柳叶刀》

哥伦比亚大学生育中心研发的STAR技术，首次帮助一对近20年未育的夫妇成功妊娠。该技术针对无精子症患者，通过高分辨率成像拍摄数百万张样本照片，利用AI识别并借助微流控芯片和机器人精准分离出单个健康精子。此前，这类患者常因手术取精失败或人工搜寻成本高昂而难以生育。此案例证明了该技术攻克男性不育难题的潜力，更大规模临床研究正在进行中。