ICML 2026 (International Conference on Machine Learning) là một trong ba hội nghị học máy hàng đầu. Trang này tuyển chọn 315 bài báo AI cho y sinh tại ICML 2026 — từ thiết kế protein, mô hình nền hệ gen, docking phân tử, tới LLM lâm sàng và chẩn đoán hình ảnh. 27 bài được chọn spotlight; 195 bài có mã nguồn.
Nguồn dữ liệu: BioTender-max/icml2026-ai-bio (CC0-1.0) · cập nhật 10 tháng 7, 2026 · về nguồn dữ liệu
Vincent Guan, Lazar Atanackovic, Kirill Neklyudov
The population dynamics of molecules, cells, and organisms are governed by a number of unknown internal and external forces. In the last decade, population dynamics have…
Danyal Rehman, Charlie B. Tan, Yoshua Bengio, Joey Bose +1
Efficient sampling of molecular systems at thermodynamic equilibrium is a hallmark challenge in statistical physics. This challenge has driven the development of Boltzmann…
Hengyuan Cao, Shizhuo Cheng, Mingxuan Liu, Weicheng Huang +4
Vì sao đáng đọc — Đa số mô hình thiết kế binder mới giả định một đích, một trạng thái. Chamaileon nới ràng buộc đó sang đa-đích và đa-trạng-thái, gần với cách protein thật hoạt động hơn. Đáng đọc nếu bạn theo dõi hướng thiết kế protein có chức năng cụ thể.
Zhitao He, Haolin Yang, Zeyu Qin, Yi R. Fung
Vì sao đáng đọc — LLM dạy một-kèm-một thì tốt, nhưng buổi đi buồng dạy nhiều học viên cùng lúc lại là bài toán khác. Cách tiếp cận one-to-many này gần với thực tế đào tạo lâm sàng, và là góc nhìn hữu ích cho ai xây trợ lý giáo dục y khoa.
Julong Yang, Wen Huang, Junhui Chen, Jian Peng
Recent advances in diffusion models show promise for Structure-Based Drug Design (SBDD), which aims to generate 3D ligand molecules that bind tightly to specific protein targets.…
Arnav Shah, Junzhe Li, Parsa Idehpour, Adibvafa Fallahpour +4
Vì sao đáng đọc — Mô hình nền cho DNA vướng đánh đổi: token dạng subword cắt vụn motif sinh học, còn mức nucleotide thì quá tốn tính toán. dnaHNet đề xuất kiến trúc phân cấp để dung hoà. Đáng theo dõi nếu bạn quan tâm tới foundation model hệ gen.
Nicholas Gao, Till Grutschus, Frank Noe, Stephan Günnemann
Neural-network wave functions in Variational Monte Carlo (VMC) have achieved great success in accurately representing both ground and excited states. However, achieving sufficient…
Minghan Li, Fengji Li, Yilin Tao, Yue Deng
Computational protein design typically employs a sequential workflow of structure generation followed by sequence (re)design. While structure generators can be explicitly…
Kieran Didi, Sarah Alamdari, Alex Xijie Lu, Bruce James Wittmann +4
Machine learning methods that predict protein fitness from sequence remain sensitive to changes in data distributions, limiting generalization across common conditions encountered…
Friedrich Hastedt, Dongda Zhang, Antonio Del rio chanona
Current computer-aided synthesis planning (CASP) methods often treat retrosynthesis as solved once a single feasible route is identified, focusing primarily on convergence or…
Tingting Chen, Beibei Lin, Zifeng Yuan, Qiran Zou +4
Many scientific problems are underdetermined: multiple distinct hypotheses are equally consistent with the same observations. In such settings, effective inference requires not…
Amrith Lotlikar, Ian Christopher Tanoh, Praful K. Vasireddy, Andrew Lanpouthakoun +4
Multi-compartment Hodgkin–Huxley (HH) models provide a principled framework for predicting neural dynamics and responses to electrical stimulation. However, fitting HH biophysical…
Winfried Ripken, Michael Plainer, Gregor Lied, Thorben Frank +4
Simulating the long-time evolution of Hamiltonian systems is limited by the small timesteps required for stable numerical integration. To overcome this constraint, we introduce a…
SUBBA REDDY OOTA, Vijay Rowtula, Satya Sai Srinath Namburi GNVV, Khushbu Pahwa +4
Recent work has shown that scaling large language models (LLMs) improves their alignment with human brain activity, yet it remains unclear what drives these gains or which…
Dian Ding, Liren Dong, Yu Lu, Juntao Zhou +4
Gastrointestinal (GI) motility assessment via bowel sounds (BS) offers a non-invasive alternative to resource-intensive clinical standards. However, the diagnostic utility of BS…
Yizhuo Lu, Changde Du, Qingyu Shi, Hang Chen +4
Modeling the interplay between external stimuli and internal neural representations is a pivotal research area for Brain-Computer Interfaces (BCIs). A major limitation of prior…
Haowei Xu, Yixin Chen, Wanyi Fu, Hongbin Han +1
Neuromodulation can be viewed as closed-loop control of high-dimensional spatiotemporal fields on irregular 3D morphologies, coupling membrane electrophysiology with ionic…
Lingyuan Meng, KE LIANG, Hao Li, Meng Liu +4
Multi-modal brain network analysis aims to predict neuropsychiatric status from functional connectomes with heterogeneous phenotypes. However, most existing methods treat…
Yanru Qu, Cheng-Yen Hsieh, Zaixiang Zheng, Ge Liu +1
We present protein autoregressive modeling (PAR), the first multi-scale autoregressive framework for protein backbone generation via coarse-to-fine next-scale prediction. Using…
Dexiong Chen, Andrei Manolache, Mathias Niepert, Karsten Borgwardt
Classifying protein topology is essential for deciphering biological function, but progress is held back by the lack of large-scale benchmarks that avoid duplicates and by models…
Chenggang Chen, Zhiyu Yang, Xiaoqin Wang
Deep neural networks currently provide the leading quantitative models of neural responses in sensory systems. However, these networks remain implausible as models of sensory…
Lina Zhang, Tonmoy Monsoor, Peizheng Li, Jiarui Cui +4
While Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated remarkable proficiency in general video understanding, their capacity to interpret involuntary, and…
Zongzhe Xu, Zitao Shuai, Eideen Mozaffari, Ravi Shankar Aysola +2
We present SleepLM, a family of sleep-language foundation models that enable human sleep alignment, interpretation, and interaction with natural language. Despite the critical…
Marie Brockschmidt, Maresa Schröder, Stefan Feuerriegel
Survival analysis is a cornerstone of clinical research by modeling time-to-event outcomes such as metastasis, disease relapse, or patient death. Unlike standard tabular data,…
Hanqun Cao, Aastha Pal, Sophia Tang, Yinuo Zhang +3
Vì sao đáng đọc — Chức năng protein thường do ligand lái hướng chuyển trạng thái (chủ vận/đối vận), không chỉ khoá một cấu hình. Bài này nhắm thẳng vào nhóm đích GPCR có liên quan lâm sàng, nơi hiệu quả điều trị phụ thuộc đúng hướng tác động. Liên quan trực tiếp tới thiết kế thuốc.
Kexin Zhang, Weichen Qin, Yue Teng, Jiale Yu +4
Vì sao đáng đọc — Docking phân tử dưới một giây mở đường cho vòng lặp nghiên cứu do agent điều phối chạy thời gian thực. Đây là mảnh hạ tầng đúng hướng chúng tôi quan tâm: mô hình khoa học vừa chính xác vừa gọi được nhanh trong luồng công cụ.
Zipeng Sun, Can Chen, Ye Yuan, Haolun Wu +3
We study offline black-box optimization (BBO), aiming to discover improved designs from an offline dataset of designs and labels, a problem common in robotics, DNA, and materials…