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。
#论文/预印本
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。
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。
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。
药化猩球精选AI 评分5858 用RFdiffusion从零设计靶向KRAS G12D pMHC的纳米抗体：Challenge 5实战流水线记录
作者记录了Anthropic × Adaptyv蛋白设计大赛Challenge 5的轨道B方案：用RFdiffusion-Ab在h-NbBCII10人源化VHH骨架上生成500条CDR骨架，经ProteinMPNN生成2000条序列，再用RF2打分筛选出20条提交，全部在单块RTX 5080上耗时约68小时。
推荐理由：记录从500条RFdiffusion骨架到20条提交的完整计算流水线，并给出运行耗时与踩坑细节，可供同类设计复用。
AI蛋白质精选AI 评分7474 浙大/北大团队发布GlycoWeave，蛋白-糖链复合物结构预测精度较AlphaFold 3提升近4倍
浙江大学药学院联合北京大学、深圳先进技术大学团队在预印本发布专为糖链设计的扩散生成框架GlycoWeave，用于蛋白质-糖链复合物三维结构预测。
推荐理由：该预印本用内部坐标扩散约束糖链立体化学，并在698个复合物上给出与AlphaFold 3的直接对比。
Brian Hie精选AI 评分7474 Brian Hie 团队两篇基因组语言模型 ICL 预印本上线 bioRxiv
Brian Hie 表示团队两篇关于上下文学习（ICL）的预印本已上线 bioRxiv，分别涉及少样本调控元件设计和从分子到基因组尺度的 ICL 与思维链（CoT）。
推荐理由：作者公开两篇 ICL 预印本链接，并说明 Evo2-flash 已成为 Proto 默认后端，便于对照方法与应用入口。
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。