加州大学圣地亚哥分校造出"虚拟细胞"：4D深度学习模型+数字孪生加速药物发现，双双登上Cell
UCSD团队用4D晶格光片显微镜构建活细胞数字模型：深度学习模型MitoSpace基于4万部药物处理细胞的4D影像，仅凭线粒体形态以75%准确率区分药物机制（2D仅56%）；物理规则驱动的数字孪生可无参数修改预测药物效果。两篇论文发表于Cell，有望降低实验依赖、加速肿瘤等药物筛选。
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共 2 篇，B910化工，AI 化学信息库
UCSD研究发现蛋白质回收功能障碍导致T细胞耗竭，恢复E3连接酶可逆转抗肿瘤能力
加州大学圣地亚哥分校Goldrath实验室在Cell发表研究，揭示T细胞耗竭的根本原因是蛋白质稳态（proteostasis）崩溃——E3泛素连接酶失活导致受损蛋白堆积。研究者在小鼠模型中恢复三种E3连接酶（NEURL3、RNF149、WSB1）后，成功清除蛋白堆积并恢复T细胞的抗肿瘤功能。