MolRSI：自进化分子发现智能体以跨任务经验优化工作流，抗菌筛选命中率15.9%
东北大学、Broad研究所等机构在arXiv预印本中提出自进化分子发现智能体MolRSI，把模型选择与组件组合等工作流作为优化对象，并用跨任务记忆积累可复用经验。
推荐理由：研究把分子发现工作流本身作为优化对象，并用抗菌筛选与pMHC结合蛋白两条湿实验路线检验其产出。
#结合剂设计
BioTender精选AI 评分7878
DrugAI精选AI 评分5858 “长江杯”全球AI蛋白质设计挑战赛公布7大靶点与完整规则
“长江杯”全球AI蛋白质设计挑战赛于11月1日公布7个独立赛道的靶点与完整竞赛规则，报名和序列提交均于11月30日23:59:59截止。7个靶点分别为EGFR、TNF-α、GLP-1R、TfR1、TL1A、TNFR1和IL-7Rα，其中5个赛道设计VHH、2个赛道设计minibinder，GLP-1R赛道要求激动剂活性、EGFR赛道要求测定pH=6.0时的亲和力。
推荐理由：赛事公布七个真实靶点与湿实验验证规模，为蛋白质设计方法的实测比较提供了公开基准场景。
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分7676 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。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7070 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。
LabGenius Therapeutics · News精选AI 评分5858 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