Sam Rodriques 发布 ChefNMR2，这是一个与普林斯顿 Ellen Zhong 合作训练的模型，可从 NMR 谱图推断分子结构，现已上线 Kosmos。在 2,031 个分子上，该模型 top-1 准确率为 82%，而单独使用 Claude Opus 5 为 52%。作者称这让天然产物结构推断更容易，从而减少药物发现中的一个瓶颈。
推荐理由：该模型把 NMR 谱图直接映射到分子结构，并在 2,031 个分子上与通用大模型对比，为天然产物解析提供了可参照的评测。
Scripps研究所的Bruno Melillo与Benjamin F. Cravatt团队在Nat. Chem. Biol.发表研究，通过改造Tryptoline丙烯酰胺探针的C6/C7远端结构，在Ramos细胞中定量超过24,000个半胱氨酸位点，筛出95个可被立体选择性标记的位点。
推荐理由：研究用立体探针扩展半胱氨酸配体图谱，并借GRPEL1案例展示结构预测在非正构位点的识别局限。
北京大学来鲁华、裴剑锋课题组在 Digital Discovery 发表 MetaPLI，一种基于蛋白质—配体三维结构、以同靶标少量已测分子为参考的少样本绝对结合亲和力预测方法。
推荐理由：论文给出少样本活性预测在跨靶标测试与逐轮筛选模拟中的误差和排序表现，可对照FEP类方法看适用边界。
发表在 Nature Communications 的 GluePlex 研究针对 VAV1 分子胶，在缺少三元复合物实验结构时用 PeSTo 预测接触区域、HADDOCK 对接生成 6 个构象簇模板，再由 Boltz-2 共折叠生成 120 个候选三元结构并按 chainpair_ipTM 筛选。
推荐理由：该研究把蛋白对接、共折叠与自由能计算串成分子胶优化流程，为缺少三元结构的项目提供可迁移做法。
浙江大学康玉、侯廷军团队联合澳门理工大学刘焕香团队在Nature Communications发表LaMGen，一个仅输入靶蛋白氨基酸序列即可生成3D活性分子的多靶点药物设计框架。
推荐理由：研究用LLM从蛋白序列直接生成多靶点3D分子，并在分布外靶点对上与DualDiff比较。