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下一分子聚焦AI制药
只看顶刊/预印本#抗体工程
  1. AI蛋白质74

    牛津大学推出SAbDab2结构抗体数据库，含2.2万抗体实例与ML级训练测试拆分

    牛津大学团队在NAR发布SAbDab2，为机器学习时代重新设计的结构抗体数据库，截至2026年10月9日收录来自11,660个PDB编号的22,543个抗体实例，归为6,945个唯一SAbDab2编号。

    推荐理由：介绍牛津团队为机器学习重设计的抗体结构数据库，含标准化训练测试拆分与统一标识符，便于复用与比较。

  2. LeapFun63

    莱顿大学等预印本审计抗体免疫原性数据：同一抗体ADA发生率0—86%

    莱顿大学医学中心与代尔夫特理工大学的一项预印本审计了抗体免疫原性预测常用数据，将数据集清理扩展到231个抗体，并为其中110个抗体追溯426条临床记录。

    推荐理由：该预印本审计抗体免疫原性标签，显示来源类别基线可超过表征模型，为ADA预测的数据使用提供参照。

  1. 奶牛猫的CADD实验室76

    AI制药日报0930：MIMOSA用已知结合物约束抗体设计，难靶点实验命中率20–26%

    Prescient Design 提出 MIMOSA，在推断阶段把靶点已知结合物的界面几何与残基性质作为约束喂给扩散过程，不重训练模型，可直接套用于 RFAntibody 和 BoltzGen。

    推荐理由：汇总多条预印本与工具更新，其中抗体推断时约束方法附湿实验命中率，便于比较难靶点设计思路。

  1. 唯信计算63

    唯信计算实测57个抗体结构：11种预测模型谁更准、谁更快

    唯信计算（Wecomput）基于2026年1月1日至8月19日发布的57个PDB抗体结构、105条抗体链，在统一指标下评测11种抗体结构预测模型与模式。

    推荐理由：唯信计算用统一数据与指标横向比较11种抗体结构预测模型，并给出逐结构互补性与速度取舍的参照。

  1. AurekaBio 寻明生科83

    寻明生科AuraIDE夺得首届AIntibody抗体设计盲测Challenge 1冠军，结果发表于Nature Biotechnology

    首届国际AI抗体设计大赛AIntibody的结果发表于Nature Biotechnology，寻明生科自研抗体设计模型AuraIDE（参赛名AuraBind）在Challenge 1计算亲和力成熟任务中夺冠，其冠军抗体经KinExA测得KD为94.7pM，较亲本抗体提升约2000倍，优于第二轮组合文库湿实验筛选得到的最佳抗体（113pM）。

    推荐理由：首届AIntibody盲测以统一湿实验验证抗体设计，冠军序列的亲和力优于实验筛选最优克隆，为模型能力提供了独立参照。

  1. 英灵殿科技Valhalla70

    英灵殿科技提出EpiBench基准：评测大模型能否从序列理解抗体表位

    英灵殿科技团队提出EpiBench，一个面向抗体药物发现的表位推理基准，包含1,609个样本和五项相互关联任务，标签来自抗体–抗原复合物结构、功能性B细胞实验与深度突变扫描数据。

    推荐理由：该基准把表位理解拆成五项抗体发现决策任务，并给出通用大模型在长序列定位与抗体特异性对应上的具体缺口。

  1. LabGenius Therapeutics · News58

    LabGenius 发表 3in1 噬菌体展示筛选法，一天完成全部筛选轮次

    【摘要级】LabGenius 提出 3in1 噬菌体展示生物淘选方法，采用非变性洗脱并跳过中间噬菌体扩增步骤，在一天内完成全部淘选轮次。作者称该方法比传统淘选快五倍，获得的独特命中化合物最多多六倍且亲和力范围较广，并将先导化合物发现时间缩短一周、减少耗材与废弃物。该方法在针对多种靶点的天然合成库和免疫库中展示适用性，材料仅为论文摘要。

    推荐理由：该方法把多轮噬菌体展示筛选压缩到一天，并报告了命中多样性与亲和力范围的对照结果。

已经到底了