下一分子整理 AI 制药 Benchmark 清单 AIDD Bench Atlas，收录 85 项评测资源
下一分子整理并发布 AI 制药 Benchmark 清单 AIDD Bench Atlas，收录 85 项覆盖通用科研、靶点发现、分子设计、临床前、临床分期、注册和上市后等环节的评测资源。
推荐理由：清单把分散在靶点发现到上市后的 85 项评测资源按阶段和对象归类，便于对照选用。
#虚拟筛选
下一分子精选AI 评分5858
药化猩球精选AI 评分6060 预印本：AlphaFold 3 的 ipTM 用于全蛋白质组老药重定向仅与 BANDOCK+ 持平
一项预印本研究将 AlphaFold 3 的界面拓扑评分 ipTM 直接作为全蛋白质组药物重定向的亲和力指标，在 1,103 个双方均成功建模的蛋白上取得 nAIA 10.13、NDCG 0.056，十年前基于同源模板的 BANDOCK+ 为 nAIA 9.93、NDCG 0.054，两者总体近乎重合。
推荐理由：该预印本把 AlphaFold 3 的 ipTM 用于全蛋白质组药物重定向，并与十年前的经验算法对比，提供了打分机制层面的参照。
智药邦精选AI 评分5858 npj Drug Discovery综述提出TechBio 3.0：AI制药如何把预测、设计与实验连成闭环
牛津大学Krish Ramadurai与Abhirup Banerjee在《npj Drug Discovery》发表综述，用TechBio 3.0概括将多模态AI、生成式化学与自动化实验接入同一反馈体系的研发方式，并区分1.0性质预测、2.0靶点发现与分子生成、3.0实验反馈持续更新模型与设计。
推荐理由：文章以综述框架梳理多模态AI、生成式设计与自动化实验的闭环，并借两个企业案例说明证据边界。
Insilico Medicine 英矽智能精选AI 评分6363 英矽智能发布DDDBench Core：59项药物发现基准与实时榜单
英矽智能发布DDDBench Core，从Foundations的300余项基准中选出59项，覆盖五个药物研发领域，并提供实时榜单。通用模型榜单中GPT-6 Astra暂列第一；其2.6B与4B的MMAI Gym专用模型在单步逆合成、ADMET、Kinome和GPCR预测等特定任务上超过专用工具与通用模型。
推荐理由：英矽智能从300余项基准中筛出59项，覆盖五个药物研发域，并给出通用与专用模型的实时榜单对比。
Mohammed AlQuraishi精选AI 评分6262 OpenBind 发布首篇预印本，公开首批数据与新增虚拟筛选基准
OpenBind 发布首篇预印本，对首批 OpenBind 数据发布做更正式的分析，并扩展了此前的博客内容。该预印本补充了更多方法细节和额外分析，公开了输出与代码，并新增一个虚拟筛选基准。
推荐理由：OpenBind 首篇预印本公开首批数据与代码，并新增虚拟筛选基准，便于对照其数据与方法细节。
已经到底了