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Questo lavoro presenta un modello matematico esteso che integra la dinamica delle cellule CAR-T CD4+ e CD8+ con la regolazione dell'antigene tumorale, dimostrando come l'uso combinato di simulazioni meccanicistiche e reti neurali possa migliorare la previsione dei risultati terapeutici nonostante l'incertezza dei parametri.
Questo primo articolo di una revisione in due parti esamina i modelli fenomenologici e microscopici utilizzati per descrivere le risposte delle reazioni biologiche alla temperatura, evidenziando le deviazioni dal comportamento di Arrhenius e definendo grandezze operative come le temperature ottimali e i limiti termici.
Il paper dimostra che l'integrazione di priorità biologiche e la selezione delle caratteristiche guidate dalla salienza dei gradienti nel framework VFL REEF stabilizzano l'apprendimento federato verticale in condizioni di scarsità estrema dei dati, permettendo una classificazione efficace dello stress termico nei coralli che supera significativamente i metodi convenzionali.
Questo studio introduce un approccio basato sulla trasformazione "interaction-picture" della meccanica quantistica per quantificare l'effetto abscopale come fenomeno stocastico continuo nei modelli di tumore bilaterale, offrendo un metodo standardizzato per valutare le risposte sistemiche nella radioterapia adattiva ultra-frazionata personalizzata (PULSAR).
Questo articolo introduce un framework basato sulla filtrazione per analizzare come l'aggiunta di taxa migliori l'inferenza filodinamica, decomponendo la riduzione della varianza attesa in componenti di apprendimento, disallineamento e covarianza, e dimostrando l'esistenza di un limite fondamentale irriducibile per ciò che i dati sequenziali possono rivelare sulla genealogia latente a causa del divario tra le garanzie di apprendimento ottenibili da un oracolo e quelle disponibili per l'analista.
Questo studio dimostra che la progressione radiologica della fibroelastosi pleuroparenchimale (PPFE) nei programmi di screening per il cancro del polmone è associata indipendentemente a un aumento della mortalità e a esiti clinici avversi, suggerendo che la sua valutazione quantitativa possa fungere da biomarcatore utile per identificare individui ad alto rischio respiratorio.
Questo articolo dimostra che per insiemi di alberi filogenetici con struttura comune quasi nulla, il numero di reticolazioni necessario per visualizzarli è prossimo al limite superiore banale, confermando che la complessità cresce linearmente con il numero di alberi fino a raggiungere un limite superiore di per insiemi sufficientemente grandi.
Il paper propone un nuovo metodo di "doppia proiezione" basato sugli autoencoder variazionali dinamici per ricostruire sistemi dinamici e stimare simultaneamente le traiettorie di stato e le serie temporali del rumore, permettendo l'evoluzione multi-step su spazi a bassa dimensionalità e confrontando le prestazioni con modelli deterministici su dati simulati ed sperimentali.
Il paper propone RadDiff, un nuovo metodo di folding inverso delle proteine basato su un modello di diffusione denoising potenziato da un meccanismo di recupero che integra conoscenze aggiornate, ottenendo risultati superiori rispetto agli stati dell'arte in termini di recupero della sequenza e capacità di generare sequenze ripiegabili.
Questo studio presenta un metodo robusto per la ricostruzione tridimensionale e la caratterizzazione morfologica di pollini nativi cileni mediante microscopia olografica digitale senza lenti, permettendo l'identificazione precisa delle specie e il calcolo dei parametri biofisici per colmare le lacune nei dati sulla biodiversità sudamericana.
Questo studio dimostra che le onde evanescenti possono essere utilizzate come strumento non invasivo per rilevare variazioni nella mobilità degli eritrociti, evidenziando una significativa riduzione della velocità media delle cellule in ambienti ad alta concentrazione di glucosio.
Il paper presenta CryoNet.Refine, un modello di diffusione deep learning a un singolo passaggio che automatizza e accelera il raffinamento dei modelli strutturali in mappe di densità Cryo-EM, superando i metodi tradizionali in termini di velocità e qualità geometrica.
HarmonyCell è un framework di agenti end-to-end che automatizza la modellazione delle perturbazioni delle cellule singole risolvendo l'eterogeneità semantica tramite un unificatore guidato da LLM e l'eterogeneità statistica mediante una ricerca adattiva ad albero Monte Carlo, ottenendo prestazioni superiori ai metodi esistenti in scenari con spostamenti distribuzionali e semantici.
Il paper propone un nuovo framework basato sull'apprendimento rappresentazionale contestuale e sulla distillazione della conoscenza per migliorare la previsione delle interazioni in zero-shot nelle reti biologiche multiplex, superando i limiti dei metodi esistenti nella modellazione della multiplicità e nell'integrazione di informazioni strutturali e sequenziali.
Il paper introduce ViroGym, un benchmark completo che valuta l'efficacia dei modelli linguistici proteici nel prevedere gli effetti delle varianti virali e nel guidare la selezione razionale di antigeni, dimostrando come l'integrazione di dati sperimentali *in vitro* migliori la previsione delle mutazioni circolanti dominanti.
Il paper propone un meccanismo biologicamente plausibile in cui una minoranza di agenti che devia dalla coesione locale innesca cascate macroscopiche di riorientamento, migliorando significativamente la reattività collettiva e generando fluttuazioni critiche nei gruppi di animali in movimento.
Lo studio dimostra che in fluidi viscosi la simmetria spaziale dei movimenti di nuoto non è solo un vincolo biologico, ma un principio fisico emergente che garantisce l'efficienza idrodinamica ottimale, spiegando la prevalenza di tali strategie in natura.
Questo studio presenta un quadro di valutazione del rischio basato sui dati per stimare la probabilità settimanale di spillover dell'influenza aviaria altamente patogena H5N1 dagli uccelli selvatici al bestiame bovino in Danimarca, identificando aree e periodi ad alto rischio per potenziare la sorveglianza e la preparazione.
Utilizzando dati di monitoraggio a lungo termine (2020-2024) da tre bacini della provincia del Guangdong, questo studio sviluppa un modello idro-ecologico multifattoriale che rivela come l'azoto totale sia il principale driver della proliferazione di clorofilla-a, esaltato da un effetto sinergico con temperature superiori a 25°C.
Lo studio combina un modello oculare tridimensionale con dati sulla densità dei bastoncelli per determinare che l'allineamento ottimo per gli esperimenti di visione a pochi fotoni richiede un angolo inferiore di 12,6 gradi rispetto all'asse visivo e una precisione angolare superiore a 0,90 gradi.