Deterministic Ab Initio Solution for “Undruggable” Macromolecular Interventions: Solving KRAS G12D

Colossal Biosciences reportedly in talks to raise new capital at $20B–$30B valuation

Colossal Biosciences đang đàm phán huy động vốn mới, nhằm tăng gấp đôi hoặc gấp ba mức định giá trước đó lên 20-30 tỷ USD.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về cơ hội hợp tác với các công ty sinh học tiên tiến như Colossal Biosciences, nơi ứng dụng công nghệ AI và dữ liệu gen để giải quyết thách thức khoa học hiện đại, từ đó mở ra nhiều cơ hội phát triển dự án hoặc công nghệ mới trong tương lai.

A device that revives eyeballs from dead donors could make eye transplants possible

Researchers at the Centre for Genomic Regulation have developed a device called the Eye-in-a-Care-Box (ECaBox) that uses perfusion to keep donor eyes viable outside the body. By delivering oxygen-rich fluid through the eye's artery, the device significantly slows degeneration compared to untreated eyes. Tests on pig eyes showed that perfused eyes regained the ability to respond to light after about 15 minutes, with some maintaining that ability for over 10 hours. Human donor eyes treated in the device also showed better retinal preservation. The team hopes the ECaBox could eventually enable viable whole-eye transplants and serve as a research platform that reduces animal experimentation. The work is currently available as an unreviewed preprint.

Montana’s new “right to try” law can’t come soon enough for some

Kris DeVault mong muốn thử nghiệm một loại thuốc chưa qua giai đoạn thử nghiệm lâm sàng cho đứa con mắc bệnh di truyền hiếm gặp. Montana vừa thông qua luật "right to try" nhằm tạo điều kiện cho bệnh nhân truy cập sớm các phương pháp điều trị chưa được phê duyệt.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách ứng dụng và tác động của đạo luật quyền thử nghiệm trong y tế, giúp họ phân tích cách giải quyết vấn đề từ góc độ kỹ thuật, quy trình khoa học và thách thức đạo đức trong phát triển công nghệ y sinh.

How we picked 35 of the world’s top young scientists and engineers

Chúng tôi sắp công bố danh sách Innovators Under 35 năm 2026. Để tuyển chọn 35 gương mặt xuất sắc từ 550 đề cử toàn cầu, chúng tôi dựa trên các tiêu chí nghiên cứu đột phá, ứng dụng thực tiễn và tiềm năng tác động.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá những sáng kiến công nghệ đột phá từ những nhà khoa học trẻ toàn cầu, giúp họ hiểu cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo, AI và kỹ thuật số trong giải quyết vấn đề thực tế, từ đó tìm kiếm nguồn cảm hứng và hướng dẫn cho các dự án của riêng mình.

Large genome models used to design new viruses

Hệ thống AI tạo ra các phiên bản virus tiêu diệt vi khuẩn có sự khác biệt về mặt di truyền.

Một lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách mô hình hóa gen lớn được ứng dụng trong thiết kế virus mới, giúp mở rộng khả năng phát triển các giải pháp sinh học công nghệ cao và khám phá các ứng dụng tiềm năng trong y tế, sinh học và công nghệ sinh học.

Introducing the Bioconductor Student-ECR Council

Hội đồng Sinh viên-ECR (Early Career Researchers) của Bioconductor vừa được thành lập sau ý tưởng từ phiên thảo luận Birds of a Feather tại EuroBioC2026, nhằm hỗ trợ sinh viên và nhà nghiên cứu mới trong lĩnh vực sinh học tính toán.

Lập trình viên chuyên về sinh học dữ liệu nên đọc để tìm hiểu về cơ hội tham gia cộng đồng sinh học mở rộng, hỗ trợ phát triển dự án và kết nối với các nhà nghiên cứu trẻ trong cộng đồng Bioconductor.

Cloning could be used to save species—or make human “organ sacks”

Việc nhân bản vô tính có thể từ hữu ích (như cứu loài) đến đáng sợ (như tạo "túi nội tạng" cho con người).

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về ứng dụng kỹ thuật sinh học tiên tiến như clon sinh vật có thể mang lại những giải pháp bảo tồn tuyệt chủng nhưng cũng phải cân nhắc về những rủi ro đạo đức và kỹ thuật phức tạp khi mở rộng đến con người.

Building an AI Bioinformatics Research Scientist with “gget” and Frontier AI Models

Kết hợp thư viện sinh học gget mã nguồn mở với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến cho phép xây dựng một nhà khoa học nghiên cứu AI có khả năng truy xuất dữ liệu sinh học thời gian thực từ các cơ sở dữ liệu uy tín (Ensembl, UniProt, NCBI, AlphaFold, BLAST,...) và áp dụng suy luận khoa học dựa trên bằng chứng đã được xác thực. Kiến trúc này ngăn ngừa hiện tượng "ảo giác" bằng cách tách biệt quá trình truy xuất dữ liệu khỏi lý luận khoa học, đồng thời vượt trội hơn phương pháp RAG truyền thống nhờ truy vấn trực tiếp vào cơ sở dữ liệu động thay vì chỉ dựa vào chỉ mục tài liệu tĩnh.

Lập trình viên muốn tự động hóa nghiên cứu sinh học sinh học sinh học thông minh và tiết kiệm thời gian với các mô hình AI tiên tiến mà không phải phụ thuộc vào các giải pháp truyền thống rẻ tiền và không hiệu quả.