Nat Commun：LAffAb用Rosetta能量函数协同优化抗体亲和力与稳定性
《Nature Communications》发表LAffAb，一种从抗体-抗原复合物晶体结构出发、用Rosetta全原子能量与结构约束做CDR突变容忍度映射并组合多点突变文库的非迭代抗体设计策略。
推荐理由：该研究用Rosetta能量打分单轮设计抗体多点突变文库，在三个抗体上同时考察亲和力与稳定性。
精选
AI-Protein Design精选AI 评分7474
AI-Protein Design精选AI 评分7272 ProVADA 作者解读三篇 bioRxiv 预印本：生成式 AI 如何降低蛋白药物免疫原性
斯坦福团队 ProVADA 模型作者在 bioRxiv 预印本基础上撰文，对比自家 ProVADA 与 David Baker 团队 MINT、普林斯顿团队 MESSI 三条生成式 AI 去免疫原性路线。
推荐理由：ProVADA 作者对比三篇预印本的去免疫原性路线，梳理实验验证目标与序列改动幅度的取舍。
LeapFun精选AI 评分5858 阿斯利康同日两篇研究：抗体亲和力优化中被低估的突变位点
阿斯利康团队分析同一克隆家族的211个抗ST2抗体，按实测亲和力分组后找出高亲和力抗体中更常见的突变，将M33I与L100I引入亲本ST2_146后KD由10.5 nM降至3.17 nM，再加K37R降至1.03 nM。
推荐理由：两篇抗体亲和力优化研究分别从克隆家族统计与结构能量筛选入手，并给出各自失效边界。
Hannes Stärk精选AI 评分7373 读书会讨论 RFD4-Proteina：188 个设计结合剂中 158 个结合 TrkA 低于 1 µM
Hannes Stärk 在读书会预告中介绍 RFD4-Proteina 的结果：188 个设计结合剂中有 158 个以低于 1 µM 结合 TrkA，次优方法为 60 个中 18 个。Nate Corley 与 @DidiKieran 将在线讲解，项目页面为 https://rfd4-proteina.org/。
推荐理由：该报告给出 RFD4-Proteina 与次优方法在 TrkA 结合剂湿实验命中率上的对照数字，便于比较设计方法的实验产出。
澪乃ゆい精选AI 评分7676 Pallatom2 全原子生成模型发布：同时生成序列与主侧链原子并指定靶点结合界面
Pallatom2 是一个全原子生成模型，可同时生成氨基酸序列、主链与侧链的原子构型，并能指定与靶点的结合界面。据该帖介绍，实验在210个候选中确认112个具有结合活性，10个靶点均获得结合剂，其中6个靶点经 BLI 测定报告了 pM 量级的结合亲和力（KD）。
推荐理由：介绍全原子生成模型同时生成序列与侧链并指定结合界面，附10个靶点的实验结合数据。
BioTender精选AI 评分6060 David Baker 皇家学会 Croonian 演讲：AI 蛋白质设计从结合走向执行功能
2026 年 11 月 3 日，David Baker 在伦敦皇家学会发表 Croonian 奖项演讲，以“Advances in computational protein design”为题展示团队及合作者近一两年在结合蛋白、条件响应开关、从头酶和蛋白质材料方面的进展。
推荐理由：以一场奖项演讲为线索，串联结合蛋白、条件开关与从头酶的多项进展，呈现蛋白质设计从识别走向执行功能的路径。
LeapFun精选AI 评分7474 NVIDIA公开RFD4蛋白设计数据体系：2.13TB、19类训练集与采样权重
NVIDIA在开放RFD4-Proteína蛋白设计模型之外，公开了支撑训练的数据体系，共2.13TB、19类训练集、33,527个文件对象，覆盖蛋白结构、抗体、TCR、蛋白Binder、环肽、非天然氨基酸、蛋白-配体、RNA及糖链，较早期约239GB、5类数据的版本明显扩展。
推荐理由：文章拆解了RFD4公开数据集的19类配置、过滤保留率与采样权重，为自建蛋白设计训练数据提供参照。
BioArt精选AI 评分7575 Gilead团队在Nature报道工程化TYK2依赖实现髓系选择性IL-10受体激动
美国吉利德科学公司的Tangsheng Yi、Chen Chen与Chingwei V. Lee团队在Nature发表研究，发现髓系细胞与T细胞对IL-10信号的TYK2依赖程度不同，并据此设计出四价纳米抗体构成的髓系选择性IL-10受体激动剂。
推荐理由：研究利用两类免疫细胞对TYK2依赖程度的差异，通过纳米抗体重构受体交联几何实现髓系选择性IL-10信号。
智药局精选AI 评分7272 Anthropic用Claude绘制细菌源Vault三维结构，筛选150亿条序列
Anthropic宣布其生物学研究团队与Claude合作，绘制出细菌源Vault（囊泡样蛋白颗粒）的三维结构图，项目耗时不到4个月。团队用Claude Science分析约150亿条预测蛋白质序列，挑出44个序列做实验测试，其中15种产生可溶性蛋白、7种组装成Vault样颗粒、4种经冷冻电镜确认具有Vault结构。
推荐理由：Anthropic用Claude辅助从海量序列中筛出细菌源Vault同源蛋白并经冷冻电镜验证，同时披露模型在真实科研流程中的失误。
澪乃ゆい精选AI 评分5858 RFD4-Proteina 推出 Mac 本地版，作者实测生成 GLP-1R 结合剂
澪乃ゆい实测了 BIOS 推出的 RFD4-Proteina Mac 本地移植版，用面向 Apple Silicon 优化的 MLX/Metal 实现生成针对 GLP-1R 的结合剂设计，并称安装和运行都比预想简单。据其引用的 BIOS 介绍，该移植版在默认精度下生成速度比原生 PyTorch-MPS 快 2.2 倍，在 M5 Pro 上约 12 分钟完成 20 个设计的生成与结构筛选、得到 10 个排序候选，设置后可离线运行。
推荐理由：作者实测了 RFD4-Proteina 的 Mac 本地移植版，展示了在 Apple Silicon 上生成并筛选 GLP-1R 结合剂设计的可用性。
BioAICraft精选AI 评分5858 Mol-1全流程教程与实测：四类复合物结构预测及有无MSA对比
作者在Linux加RTX 4080S环境部署Molence Bio开源的Mol-1全原子结构预测模型，对蛋白-蛋白、抗体-抗原、纳米抗体和蛋白-小分子四类体系各做有/无MSA预测，共生成24个结构。
推荐理由：作者在RTX 4080S上实测Mol-1四类复合物预测，对比有无MSA的DockQ与RMSD差异，可作为部署与参数配置参考。
AI蛋白质精选AI 评分7474 北邮上交大复旦等联合发布自动研究智能体，优化MSA组织提升蛋白复合物结构预测
北邮、上交大、复旦等团队提出自动研究智能体，将AlphaFold 3视为黑盒，针对每个目标重组多序列比对（MSA）的序列选择与跨链配对策略，仅依赖预测置信度信号迭代优化。
推荐理由：研究显示MSA深度与配对策略需按目标定制，为AF3复合物预测流程提供了可迁移的优化思路。
AI药物设计实验室精选AI 评分7171 Nature Communications｜IDPForge用扩散模型生成无序蛋白构象集合
IDPForge以ESMFold序列与残基配对模块结合去噪扩散，从氨基酸序列生成全原子无序蛋白构象集合，在32条单链IDP测试序列上综合NMR拟合的归一化X-EISD分数为0.890，高于IDPConformerGenerator的0.576、IDPFold的0.582和CALVADOS的0.584。
推荐理由：介绍IDPForge用扩散模型生成无序蛋白构象集合，并对照NMR与SAXS数据说明其优势与尺寸偏差。
机器之心 · AI4Science精选AI 评分7878 斯坦福 X-lab 与 SNAP 实验室发布 ProteoCraft 蛋白设计框架
斯坦福大学 X-lab 与 SNAP 实验室联合发布蛋白设计框架 ProteoCraft，采用梯度提案、完整结构预测验证与两阶段蒙特卡洛树搜索，支持结合蛋白从头设计和限定区域局部改造。
推荐理由：报道介绍斯坦福团队的提案—验证搜索框架，用独立结构预测与湿实验数据展示从头与局部设计的阶段性表现。
药化猩球精选AI 评分5858 用 PartiDesign 从零设计 KRAS G12D pMHC 结合蛋白的实战记录
作者用 PartiDesign 针对 HLA-A*11:01 呈递的 KRAS G12D 突变肽完成一次从头结合蛋白设计，在 RTX 5080 上以 5 种长度各 100 个样本生成 500 条候选，约 78 分钟完成。
推荐理由：作者完整记录用 PartiDesign 设计 KRAS G12D pMHC 结合蛋白的流程，含 hotspot 取舍与评分分布，可作同类设计的操作参照。
BioTender精选AI 评分7373 腾讯混元 Hyra 2.0 科研智能体自主研发出蛋白质逆折叠模型 HyInv 与语言模型 HyPLM-Flash
腾讯混元于 11 月 2 日发布 Hyra 2.0（Hunyuan Research Agent），将 AI 科研智能体的目标从解决单个科研问题扩展到自主研发可复用的模型、算法和工具，并完成两个 AI4Protein 成果的研发。
推荐理由：腾讯混元披露科研智能体自主研发出两个蛋白质模型，并公开权重与推理代码，可供比较其研发流程与评测表现。
Molence精选AI 评分6262 Molence 发布 Mol-1：增加推理算力可提升抗体-抗原预测
Molence 发布抗体-抗原结构预测模型 Mol-1，称在 MolBench-AB-26 上增加推理算力可持续提升预测质量。
推荐理由：官方披露 Mol-1 在抗体-抗原预测基准上随采样与循环次数增加而提升，并给出采样效率对比。
AI-Protein Design精选AI 评分6363 《Nature》报道GTAC双特异性抗体经TfR1诱导内吞降解7种GPCR
《Nature》2026年9月30日刊发研究，提出GPCR–TfR1靶向嵌合体GTAC，通过双特异性抗体把目标GPCR拉近组成型内化的TfR1，强制其进入内吞与溶酶体降解途径。
推荐理由：研究用双特异性抗体把GPCR拉向TfR1内吞降解，为难以占位拮抗的受体提供另一种调控路径。
BioAICraft精选AI 评分6262 SoupFold 发布整合模型 soup-opendde-pack 并公开约 18.2 GB 权重
2026 年 10 月 31 日，SoupFold 作者 Hyosoon Jang 发布整合模型 soup-opendde-pack，并公开约 18.2 GB 模型权重。
推荐理由：该整合包把四个结构预测模型收进单一 checkpoint，可对照其推理流程与依赖变化。
AI药物设计实验室精选AI 评分7474 Prompteina 用自然语言设计蛋白质：89 个受测设计中 9 个结合 GM2A
华盛顿大学等机构提出 Prompteina，以自然语言描述整体形状、局部结构和结合界面，联合生成蛋白质全原子结构与序列。团队构建 Prompteina-Data，含约 180 万个蛋白结构条目和 5240 万条文字描述，基于 Complexa 加入全局与残基级文本条件通路。
推荐理由：预印本用自然语言条件生成蛋白结构与序列，并在 GM2A 上给出 SPR 结合数据，可看文本接口的控制边界。