BioTender盘点19个全原子蛋白设计项目：竞赛焦点从生成结构转向控制功能
BioTender 汇总2026年9—10月收录的19个全原子建模与设计项目，覆盖结构生成、复合物预测、结构编码与设计优化，认为竞赛焦点正从生成结构延伸到控制功能。
推荐理由：梳理19个全原子建模项目的路线差异，并指出评测口径与开放程度决定成绩可比性。
#深度观点
BioTender精选AI 评分6565
科普知识综述精选AI 评分5858 约翰斯·霍普金斯大学获ARPA-H最高5210万美元资助，构建AI模型解码蛋白质错误折叠
约翰斯·霍普金斯大学牵头获ARPA-H最高5210万美元、为期4年的资助，将构建AI模型解码内在无序蛋白在帕金森病、尤文肉瘤等疾病中的错误折叠与动态构象，项目名为DETR，由Xiaobo Mao领导，21名研究人员来自美欧12家机构。
推荐理由：梳理ARPA-H资助的蛋白质动态构象项目，区分结构预测、机制确认与临床转化三层证据。
药化猩球精选AI 评分5858 RFD4-Proteina 深度拆解：多语境蛋白设计与 HER2 纳米抗体生成
作者拆解 RFD4-Proteina，指出该模型用一套 32 维隐变量把蛋白、核酸、磷酸化等六种语境纳入设计，使偶联位点和糖基化从设计第一步就被考虑。以 HER2 纳米抗体为例，模型可直接以靶点结构为背景、指定热点生成结合骨架，并预留非天然氨基酸位点供后续偶联。作者提到官方湿实验数据显示亲和力达皮摩尔级，但强调这些数字来自开发方、尚无独立复现，且测试基于蛋白-蛋白基准，用于纳米抗体仍需重新测试。
推荐理由：作者拆解 RFD4-Proteina 的多语境隐变量设计思路，并指出其湿实验数据尚未独立复现。
药化猩球精选AI 评分5858 逐行核对 Mol-1 宣传成绩单：75.0%、63% 与 43 pM 在开源仓库中均无出处
作者逐行核对 Mol-1 发布宣传中的四项数字，发现 FoldBench-AB 75.0%、VHH 命中率 63%、SPR 亲和力 KD 43 pM 及单张 H20 跑 60k token 在公开仓库 molence/Mol-1 中均无对应数据，IsoDDE 75.58% 的对比出处标注为 Coming soon。
推荐理由：作者逐条核对 Mol-1 宣传数字与开源仓库，指出基准对比和湿实验数据均无法在代码中复现。
BioTender精选AI 评分7272 从 Protenix 到 Mol-1：前字节系团队创业，技术先发如何变成公司优势
Molence 于 2026 年 10 月公开 Mol-1 技术报告与模型，作者以 Protenix 2025 年 1 月开放训练流程到 Mol-1 亮相约 21 个月的时间差为线索，讨论前字节系团队创业的技术先发能否转化为公司优势。
推荐理由：文章以时间线错位为线索，梳理 Mol-1 与 Protenix 系列的技术承接关系，并区分模型成绩与公司价值两层问题。
BioTender精选AI 评分6262 Citrini Research复盘用Claude设计蝎毒结合蛋白：20万美元预算与17个达标设计
Citrini Research公开讲述与Anthropic合作、用Claude设计蝎毒结合蛋白的经历，20万美元预算推进到体外研究材料包阶段。其送测的211个设计中有17个符合研究结合标准，覆盖五种毒素中的四种，但未实现多毒素达标结合，也未验证毒素中和或动物保护。披露的计算支出为49,997美元，两家实验服务商账单合计接近15万美元，随后约两个月主要用于等待实验周转。
推荐理由：文章拆解Citrini用Claude设计蝎毒结合蛋白的支出、人员与实验周转，区分计算预测与湿实验证据。
智药局精选AI 评分7373 Radical Numerics发布Omnii-1，AI设计噬菌体已用于耐药菌感染患者同情用药
生物AI公司Radical Numerics于10月20日发布新一代生物学AI模型Omnii-1，研究人员用其设计的噬菌体已通过同情用药途径给予一名耐药细菌感染患者，公司称这是全球首例用于人体治疗的AI设计噬菌体。
推荐理由：报道梳理了Omnii-1的多模态预训练思路与AI设计噬菌体同情用药案例，并明确临床效果未披露。
AI4Protein精选AI 评分5858 力文所Pallatom全原子蛋白质设计模型从V1演进到Lévin智能体
杭州力文所介绍其Pallatom系列全原子生成模型，从V1端到端生成主链、侧链与序列，到V2面向靶点界面与结合位点做功能分子设计，再到以Agent组织模型与结构分析工具的Pallatom-Lévin。
推荐理由：梳理力文所Pallatom系列从全原子生成到Agent闭环的版本演进，并列出多靶点binder实验成功率。
已经到底了