伯克利团队在Science提出刺激性蛋白降解SPD策略，小分子BD2激活CUL2-FEM1B改善线粒体功能
加州大学伯克利分校Michael Rapé团队在《Science》发表研究，提出刺激性蛋白降解（SPD）策略，用小分子解除BEX蛋白对E3连接酶CUL2-FEM1B的抑制，促进其天然底物降解。
推荐理由：研究提出激活E3连接酶天然底物清除的SPD策略，为多蛋白异常疾病提供不同于PROTAC的作用模式参照。
#靶点发现
DrugAI精选AI 评分6666
药化猩球精选AI 评分5858 能结合却无药效的分子还能做什么：从沉默结合到PROTAC与RiboTAC的药化设计
作者费米子父梳理了沉默结合配体在诱导邻近技术中的再利用路径，涵盖SAR by catalog、RiboTAC、RNATAC、RIPTAC与PhosTAC。文中引用Disney团队2023年Nature研究，将结合RNA但无功能效应的小分子接上RNase L招募模块后成为降解剂；Tong等2024年全转录组研究中481个结合RNA靶标仅5个达到RNase L依赖切割标准。
推荐理由：文章把沉默结合配体与多种诱导邻近技术串成一套设计检查框架，便于理解配体再利用的取舍。
王初课题组精选AI 评分5858 Nat. Chem. Biol. | Tryptoline立体探针结构拓展发现GRPEL1–HSPA9复合物抑制剂
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。
BioArt精选AI 评分7272 Nature：Shokat团队提出双位点激酶抑制剂设计原则并开发PonatiLink-2
加州大学旧金山分校Kevan M. Shokat与Kevin Lou团队在Nature发表研究，以ABL1和EGFR为模型系统梳理双位点激酶抑制剂的设计原则，并开发出双位点ABL1抑制剂PonatiLink-2。
推荐理由：研究以ABL1与EGFR为模型系统梳理双位点激酶抑制剂的设计参数，为兼顾效力与选择性提供可迁移思路。
药学进展精选AI 评分6262 南京中医药大学纪建建团队在Cell Reports Medicine发表AI筛选抗耐药RSV中药成分Punicalin的研究
南京中医药大学纪建建团队利用自主构建并开源的抗病毒药物AI模型，从中药化合物库中筛选出活性成分Punicalin，成果发表于Cell Reports Medicine。
推荐理由：研究用开源抗病毒AI模型从中药化合物库筛出靶向RSV G/F蛋白的天然产物，并给出动物实验与专利信息。
AI药物设计实验室精选AI 评分7878 Nature Communications 2026：高通量蛋白质组学与AI折叠发现靶向VAV1的分子胶
2026年发表于《Nature Communications》的研究用高通量DIA全球蛋白质组学在Jurkat细胞中筛选出可经CRBN诱导VAV1降解的苯基-戊二酰亚胺类分子胶，关键降解元件定位在VAV1 C端SH3-2结构域的RDxS基序（796–799位点）。
推荐理由：研究把高通量蛋白质组学与AI三元复合物折叠串成分子胶发现链，并给出FEP与细胞降解效力的相关性参照。
HouMed精选AI 评分7474 浙大团队在Nature Communications发表机器学习增强采样工作流，解析AR-NTD配体识别并发现新型拮抗剂K53
浙江大学李丹、侯廷军团队在Nature Communications发表机器学习增强采样工作流，用于解析本征无序蛋白AR-NTD的构象景观与配体识别机制，并发现新型AR-NTD拮抗剂K53。
推荐理由：该工作把增强采样、机器学习集合变量与虚拟筛选串成流程，用于本征无序蛋白的构象与配体识别研究。
HotSpot Therapeutics 官网资讯精选AI 评分5858 HotSpot Therapeutics在SITC 2021公布CBL-B变构抑制剂临床前数据
HotSpot Therapeutics宣布其Smart Allostery平台发现的新型CBL-B变构抑制剂在体外和小鼠中促进T细胞应答并增强NK细胞杀伤，数据将在SITC第36届年会以壁报864展示。
推荐理由：该数据展示机器学习平台如何定位蛋白调控口袋并得到口服小分子抑制剂，为不可成药靶点提供一条可参考路径。
已经到底了