Nat. Chem. Biol. | 基于蛋白质组发现并缓解雄激素受体降解剂的肝毒性
阿斯利康团队在Nature Chemical Biology发表研究，用DIA蛋白质组流程筛查204个雄激素受体异双功能降解剂（AR-HBD），将肝毒性定位至线粒体复合体Ⅰ，并据此改造出低毒性化合物3号。
推荐理由：研究用DIA蛋白质组与机器学习把AR降解剂肝毒性定位到线粒体复合体Ⅰ，并据此改造出低毒性候选化合物。
#靶点发现
王初课题组精选AI 评分6363
智药邦精选AI 评分7878 上海药物所郑明月等发布MolGenBench：系统评测17种AI药物生成模型
同济大学、中国科学院上海药物研究所、上海科技大学与临港实验室团队在《Nature Communications》发表论文，构建结构基础药物发现评测基准MolGenBench，在120个蛋白质靶点和600个化合物系列上系统评估17种分子生成方法，覆盖从头设计与苗头到先导优化两个阶段。
推荐理由：该研究用120个靶点和600个化合物系列横向比较17种分子生成方法，为判断生成模型能否产出真实活性分子提供参照。
王初课题组精选AI 评分5858 ACS Cent. Sci.：茚三酮作为靶向精氨酸残基的化学探针
Scripps研究所与UCSF团队将茚三酮开发为精氨酸选择性共价弹头，并在Mino细胞蛋白质组中鉴定出6888个反应性精氨酸位点，其中410个为高反应性位点。DFT计算显示水溶液中茚三酮亲电活性高于PGO，体外实验显示其可与Fmoc-Arg反应而不与Fmoc-Lys反应。
推荐理由：该研究把茚三酮改造成精氨酸选择性共价弹头，为拓展共价药物可靶残基范围提供了可迁移的探针设计思路。
机器之心 · AI4Science精选AI 评分7474 斯坦福团队在Science发布Virtual Biotech多智能体框架，从临床试验中挖掘药物研发线索
斯坦福大学团队于2026年9月17日在Science发表研究，推出多智能体AI平台Virtual Biotech，由虚拟首席科学官统筹8个专业科学家智能体，模拟生物技术公司研发架构。
推荐理由：斯坦福团队用多智能体框架整合临床试验与单细胞数据，为靶点特征与临床成功率之间的关联提供了可复用的分析路径。
BioArt精选AI 评分7272 贾伟团队在Cell Metabolism发表AI驱动胆汁酸发现框架MetLLM与MetSpace
贾伟团队在Cell Metabolism发表研究，用transformer架构的分子语言模型MetLLM对胆汁酸样结构打分，从超过52万个含四环骨架的结构中筛出3900个优先候选，构建候选图谱MetSpace。
推荐理由：研究把分子语言模型与质谱鉴定、细胞实验串成代谢物发现流程，展示了从候选预测到结构确认的完整路径。
BioArt精选AI 评分7474 Insilico Medicine团队在Cell发布衰老生物学基准LongevityBench与长寿语言模型
英矽智能Fedor Galkin与Alex Zhavoronkov团队在Cell发表研究，构建首个面向衰老生物学的开放基准LongevityBench，含17项任务、覆盖临床记录、DNA甲基化、转录组、蛋白质组与遗传学五大数据域，共25457个评测提示。
推荐理由：该研究用17项任务评测18个前沿模型解读衰老组学数据的能力，并比较领域微调小模型与通用大模型的表现差异。
BioArt精选AI 评分7676 Nature：机器学习算法PreGame在多发性骨髓瘤中鉴定广谱抗肿瘤γδ T细胞
加拿大玛格丽特公主癌症中心Tak W. Mak和Suzanne Trudel团队在Nature发表研究，开发机器学习算法PreGame，从单细胞CITE测序数据中识别携带肿瘤反应性TCR的γδ T细胞（TR γδ T细胞）。
推荐理由：研究用单细胞CITE测序训练随机森林识别肿瘤反应性γδ T细胞，并追踪其在BPd治疗中的扩增信号。
AI蛋白质精选AI 评分7474 斯坦福团队发表Virtual Biotech多智能体框架，模拟药企组织完成靶点发现与临床开发推理
斯坦福大学James Zou团队在Science发表Virtual Biotech，一个模拟生物技术公司组织架构的多智能体AI系统，设虚拟首席科学官及靶点识别、靶点安全、模态选择、临床开发四个科学家智能体部门。
推荐理由：斯坦福团队用多智能体模拟药企部门，在三个真实决策点上展示跨尺度证据整合与失败试验复盘。
SynBioBeta News精选AI 评分7474 RyboDyn 在肿瘤暗转录组中发现第二套人类蛋白质组
RyboDyn 在 bioRxiv 预印本中报告，其测序平台 RyboCypher 在肺癌、结直肠癌及癌旁组织和癌细胞系中解析出约660万个暗 RNA 位点，其中超过97%不见于现有非编码 RNA 数据库。
推荐理由：RyboDyn 用自建测序平台在肿瘤样本中挖掘出约8万条隐秘肽段，并给出一个可成药的表面靶点验证案例。
PrecisionLife 官网资讯精选AI 评分5858 PrecisionLife与Ovation公布GLP-1疗效遗传标志物首阶段结果并扩至2.5万患者
PrecisionLife与Ovation公布合作首阶段结果，称基于4,600名患者数据识别出2,500余个与GLP-1受体激动剂疗效相关的遗传特征，映射到1,100个基因和15个主要机制，并称疗效标志物在100%患者中被识别。
推荐理由：该合作披露了基于真实世界组学数据识别GLP-1疗效遗传标志物的首阶段结果与扩样计划，可作为药物响应分层商业化的参照。
已经到底了