Biohub 与哥伦比亚大学等机构的研究者开发 AI 系统，用 ARACNe 与 VIPER/metaVIPER 从单细胞 RNA 测序数据中识别控制肿瘤细胞状态的 Master Regulators，发现同一瘤种的患者共享近乎相同的恶性细胞状态集合，相关结果发表于两篇 Nature Genetics 论文。
推荐理由：两篇 Nature Genetics 论文用单细胞数据刻画肿瘤细胞状态，并在 DMG 模型中验证组合用药的协同生存获益。
Biohub 发布基于下一代 ESM 的蛋白质生物学世界模型，可预测蛋白质折叠、相互作用与功能并设计新蛋白，科学家已用其设计抗体候选物，在针对癌症和免疫相关靶点的早期实验室测试中显示积极结果。该机构还与 UC Berkeley 团队合作推出全球首个电子显微镜激光相位板，并联合多家研究机构发起 Virtual Biology Initiative，以构建人类细胞的预测性虚拟模型。
Biohub 宣布支持 15 个研究项目，与合成生物学专家共同搭建免疫细胞工程的基础工具包，包括逻辑电路、合成受体、结合剂文库和传感平台。获资助团队包括 David Baker 团队设计可读取多种生物信号并作出响应的蛋白电路、James Collins 团队构建 RNA 分子电路、Wendell Lim 团队汇编传感器与逻辑电路模块目录。
推荐理由：Biohub 公布 15 个免疫细胞重编程资助项目，展示合成生物学工具包的模块化分工与团队布局。
Biohub 的 AI 研究者、免疫学家与生物工程师提出 6 项策略，用 AI 结合单细胞生物学和 iPSC 技术重编程免疫细胞，使其检测疾病、报告物理变化并递送治疗。
Biohub正以工程化思路开发5种测量炎症的新方法，目标是在人体组织中实时观察免疫细胞活动。具体包括基于质谱的活组织蛋白质组与代谢组非侵入检测、可对免疫细胞基因做CRISPR扰动并读出影响的功基因组平台，以及用高通量T细胞/抗原筛选结合AI解码细胞识别、预测免疫细胞决策的Decoder工具。