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。
#功能验证
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。
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。
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。
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。
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。
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。
BioAIDesign精选AI 评分5858 实测 Mol-1 本地部署与网页使用：纳米抗体能否找准 GFP 结合位点
作者实测 Molence Bio 的 Mol-1 基础版，输入 GFP 与 LaG24 纳米抗体序列预测复合物结构，五个候选的 ipTM 约 0.890、平均 pLDDT 约 89.8，对齐 GFP 后 LaG24 的 Cα RMSD 为 0.97–1.19 Å，天然界面接触恢复 90.2%–91.8%。
推荐理由：作者在本地与网页两条路径实测 Mol-1 对纳米抗体复合物的预测，并说明高分结构与界面指标各自能说明什么。
药化猩球精选AI 评分5858 用开源结构模型 Mol-1 设计 KRAS G12D pMHC 纳米抗体的实战复盘
作者以开源结构预测模型 Mol-1 对 HLA-A*11:01 呈递的 KRAS G12D 新抗原肽设计 VHH 纳米抗体，从 40 个候选序列中筛出 Top 20，排名第一的 VHH_039 在计算中 VHH-肽接触分数为 0.4855、对野生型仅 0.0526。
推荐理由：作者用开源结构模型 Mol-1 完成 KRAS G12D pMHC 纳米抗体计算设计，并公开全部候选序列与评分，可作为同类流程的参照。
Molence精选AI 评分7373 Molence 用 Mol-1 早期检查点构建 VHH 设计平台，17 个靶点湿实验命中率 6%–63%
Molence 基于 Mol-1 的早期检查点搭建了内部从头 VHH 设计平台，设计以 VHH-Fc 融合形式在自有湿实验中测试，覆盖全部 17 个多样化靶点并均获得结合命中。靶点层面的初始命中率在 6% 至 63% 之间，涵盖可溶性蛋白、受体胞外域和 GPCR，包括 BCMA、4-1BB、TNFR2、IL-4Rα、CCR8、CXCR4、CXCR6 与 CCR5。该平台将分子预测与经实验测试的抗体设计相连接。
推荐理由：Molence 披露其内部 VHH 设计平台在 17 个靶点上的湿实验命中率区间，可作为从头结合剂设计的实测参照。
Molence精选AI 评分7474 Molence：一轮实验反馈将4-1BB设计功能命中率从7%提升至85%
Molence报告在4-1BB靶点上用第一轮实验结果指导第二轮设计，功能命中数从第一轮2/30提升到第二轮51/60，功能命中率由7%升至85%。在0.03 nM下，51个第二轮激动剂中有48个超过Utomilumab阳性对照的平均激活水平，结果以VHH-Fc形式测得。同系列引文还称，针对BCMA的零样本设计30个中有12个结合命中，两个VHH-Fc候选的SPR KD为43 pM和1.1 nM，细胞表面BCMA结合EC50为0.19和0.16 nM，同一实验体系中belantamab生物类似药为4.1 nM。
推荐理由：材料展示了单轮实验反馈后功能命中率从7%升至85%的设计迭代结果，可作为蛋白设计干湿闭环的参照。
Molence精选AI 评分7474 Molence 的 Mol-1 流程设计 VHH 可激活 4-1BB，EC50 低于 Utomilumab
Molence 称其 Mol-1 流程设计的两个 VHH-Fc 融合分子在 6 小时报告基因实验中激活 4-1BB，EC50 分别为 0.05 和 0.22 nM，对照 Utomilumab 为 0.43 nM。VHH 01 的 SPR KD 为 3.5 nM，两个设计均表现出高单体纯度、热稳定性和低自相互作用等理化性质。作者引用的前序内容显示，借助第一轮实验结果指导第二轮设计，功能性命中率从 2/30 提升到 51/60，其中 48 个在 0.03 nM 下超过 Utomilumab 阳性对照的平均激活水平。
推荐理由：Molence 展示其 Mol-1 流程设计的 VHH-Fc 在 4-1BB 激动活性上优于 Utomilumab 对照，并给出可开发性指标。
Molence精选AI 评分7373 Molence 计算设计的 VHH 可拮抗 GPCR CXCR6 信号
Molence 报告其计算设计的 VHH 以 VHH-Fc 融合形式结合表达 CXCR6 的细胞，EC50 为 39 nM。在 cAMP 实验中，30 nM CXCL16 使响应降至仅含 forskolin 对照的 70.6%，加入 167 nM 该 VHH 后恢复至 92.6%，作者据此认为该结合剂拮抗 CXCL16 诱导的 CXCR6 信号。
推荐理由：该设计通过细胞结合与 cAMP 回复实验，给出计算设计 VHH 拮抗 CXCR6 信号的具体证据。
Molence精选AI 评分7272 Molence设计VHH实现单一结合剂识别两种细胞因子
Molence报告其设计的VHH可识别两种非直系同源细胞因子，二者无空位序列一致性为54%。30个设计以VHH-Fc融合形式测试，其中5个同时结合两种抗原，同一设计集对细胞因子A和B分别得到11个和7个命中。作者称双抗原识别可作为设计流程中的明确目标。
推荐理由：作者以双抗原识别为明确设计目标，报告30个设计中5个同时结合两种细胞因子的实验结果。
Molence精选AI 评分7070 Molence 报告 30 个设计 VHH-Fc 候选在 13 个靶点的生物物理筛选结果
Molence 对 30 个设计的 VHH-Fc 候选在 13 个靶点上做了四项生物物理筛选，23 个候选至少满足四项标准中的三项。分项通过率为 HIC 疏水性 80.0%、DSF 热稳定性 80.0%（Tm1 > 60°C）、AC-SINS 自相互作用 83.3%、BVP 非特异性结合 70.0%，13 个靶点中有 12 个至少有一个候选满足三项及以上标准。作者称这些结果可用于挑选进入后续开发的分子。
推荐理由：30 个 VHH-Fc 候选在 13 个靶点上的四项生物物理筛选通过率，为设计分子的可开发性筛选提供参照。