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Applications of traditional machine learning and deep learning algorithms in obesity prediction or classification: a systematic review of comparative performance ｜ M Jamali et al., npj Digital Medicine, 2026. ｜ 肥満とその関連合併症が世界的な健康危機であることに対し、効果的な予測・分類戦略の必要性を背景に、AI手法がヘルスケアで応用されていることを示す。 肥満の予測または分類における従来の機械学習（ML）と深層学習（DL）アルゴリズムのパフォーマンスを比較評価する系統的レビュー。

Machine learning-based analysis of drug resistance mutations in Mycobacterium tuberculosis ｜ A Thankamani et al., PloS one, 2026. ｜ 薬剤耐性結核（DR-TB）が治療と制御に大きな課題をもたらしている中で、薬剤耐性変異の正確かつ迅速な特定が重要であると強調。 結核菌における複数の薬剤耐性タイプにわたる変異を分析するための機械学習予測モデルを提案。

Virtual cell construction for artificial intelligence‐driven drug discovery ｜ Y Jia et al., British Journal of Pharmacology, 2026. ｜ 特定の分子摂動が複雑な生物学的システム内で細胞にどのように伝播するかを理解することが、現代の医薬品開発の中心的な課題であると指摘。 大規模な摂動プロファイリング技術と人工知能（AI）の進歩により、薬剤応答をシミュレートする「仮想細胞構築」がますます実現可能になっている。