弗吉尼亚大学医学院研究人员开发YuelDesign、YuelPocket与YuelBond三款AI工具，利用扩散模型与图神经网络在考虑蛋白“诱导契合”形变的情况下生成候选分子，并用于加速新药设计与既有药物新用途评估。

落基山国家实验室与蒙大拿州立大学团队研究发现，蓝藻光系统I关键亚基PsaL的环境变化会改变复合体的组装形态与光化学特性，并与类胡萝卜素丰度调整相关，为提升微生物光能转化效率提供基础依据。

新加坡国立大学研究团队推出D-I-TASSER软件工具，通过将人工智能与基于物理的模拟结合，提高复杂蛋白质三维结构预测准确度，并为药物发现与疾病研究提供结构层面的支持。

新加坡国立大学研究人员推出D-I-TASSER软件工具，通过将人工智能与基于物理的模拟结合，提高复杂多结构域蛋白质三维结构预测准确率，并为更多人体蛋白质生成可靠结构模型。

国际研究团队在冰岛火山湖及北大西洋深海热泉样本中鉴定出多种此前未知的单链DNA结合蛋白，相关蛋白在高温、极端pH或高盐条件下仍保持稳定，并被证实可改进LAMP等温扩增诊断测试。研究发表于《核酸研究》。

莱斯大学与布宜诺斯艾利斯大学研究团队在《美国国家科学院院刊》发表论文，提出以“暗能量”描述蛋白质中无法由折叠物理能量解释的缺失能量，并据此刻画功能位点的进化代价。