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。
Absci 宣布其 Origin 抗体设计平台已运行在 AMD Instinct GPU 上，并将 AMD 开源 Triton kernels 集成进共折叠结合过滤工具 AbsciBind，在 AMD Instinct GPU 上相较生产基线取得 3 倍加速且输出质量无损失。
推荐理由：Absci 披露 Origin 平台在 AMD GPU 上的推理加速与集群部署，可作为抗体设计算力适配的参考。
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 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 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 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。
Molence 针对 TNFR2 和 IL-4Rα 的天然配体结合区设计 VHH，在顺序 BLI 竞争实验中，预先结合 TNFα 或 IL-4 会降低相应设计 VHH 的后续结合。作者称这些实验支持 VHH 识别预期区域，将表位定向设计目标与实验证据相连。此前该系列报告 30 个 VHH-Fc 候选跨 13 个靶点的四项生物物理筛选结果，其中 23 个至少满足四项中的三项。
推荐理由：该工作把表位定向设计目标与BLI竞争实验证据相连，展示了设计VHH结合位点可被实验检验的路径。
Molence 报告其从头设计的 BCMA 结合剂在零样本条件下取得 43 pM 的 SPR 亲和力。30 个设计中 12 个为结合命中，两个候选以 VHH-Fc 融合形式测得 SPR KD 分别为 43 pM 和 1.1 nM。两者结合细胞表面 BCMA 的 EC50 为 0.19 和 0.16 nM，同一实验体系中 belantamab 为 4.1 nM。
推荐理由：材料给出从头设计的 BCMA 结合剂从 SPR 亲和力到细胞表面结合的实测数据，并设了 belantamab 对照。
NVIDIA 在 10 月 28 日的技术报告中提出 BindClaw，一套智能体辅助的蛋白结合剂设计流程，可从生物学目标或论文出发识别靶点与结合位点、建立抑制或降解等五类机制相关计算测定，再调用 RFD4-Proteina、Proteina-Complexa 等后端生成并迭代候选物。
推荐理由：NVIDIA 技术报告把机制相关计算测定嵌入蛋白结合剂设计流程，并给出钙调蛋白状态选择性的湿实验数据。
Anthropic于10月27日披露已收购由Cody Tranbarger一人运营的Mithril Medicine，交易实际于2026年7月完成，金额未披露。
推荐理由：文章拆解了Anthropic收购一人药企的交易细节与小鼠数据统计边界，区分模式验证与效率验证。
前字节跳动Protenix核心成员创立的Molence Bio于10月28日发布开源生物分子基础模型Mol-1，公开39页技术报告，代码以Apache 2.0开放、基础版权重可下载，约束版权重未同样开放。
推荐理由：报道梳理了Mol-1的结构预测与VHH设计数据，并逐项标注队列不匹配与早期checkpoint等证据边界。
BigHat Biosciences 与 Anthropic 发布联合演示，展示用前沿 AI 驱动可被智能体接入的快速反馈湿实验，加速抗体工程难题。BigHat 构建了 Agentic Lab Control Harness，将计算与实验工作流纳入同一控制平面，并称被 Anthropic 选为首个抗体治疗合作伙伴。
推荐理由：BigHat 与 Anthropic 联合演示智能体接入湿实验闭环优化抗体，提供人机团队协作的实验流程参照。
Molence 发布开源生物分子智能模型 Mol-1，在 FoldBench-AB 上取得 75.0%，接近其引用的 IsoDDE 报告的 75.58%。该模型可在单张 H20 上完成 6 万 token 的组装，公司称其在 10 项对比中 8 项优于 Anthropic；VHH 结合命中率最高 63%，最佳 SPR KD 为 43 pM。代码已在 GitHub 开放，并提供在线试用入口。
推荐理由：Molence 发布开源生物分子模型 Mol-1，并给出结构基准、长序列组装与 VHH 结合筛选的对比数据。
分子之心在Zenodo发布扩展版MMDesign技术报告，覆盖18个靶点、19个设计项目，涉及VHH与大环肽两类模态，报告称18个项目获得实验确认的结合分子，项目成功率94.7%。
推荐理由：报告汇总19个设计项目的湿实验命中情况，并区分项目成功率与候选命中率，为评估生成-过滤-验证流程提供具体参照。
Google Research、Google DeepMind 等机构在一篇预印本中提出将靶点裁成表位附近的局部窗口，再结合智能体迭代搜索用于从头设计蛋白结合剂。
推荐理由：预印本把靶点裁成表位局部窗口以降低结合剂设计算力，并给出截短重折叠与完整靶点的一致性对照。
UW 蛋白质设计研究所（IPD）与 NVIDIA 联合发布开源蛋白设计模型 RFD4-Proteina，已接入 NVIDIA BioNeMo。据 NVIDIA 介绍，该模型在 200 个残基长度下生成速度比 RFdiffusion3 快 13 倍，在 12 项以上蛋白设计任务上达到当前最优，并支持自定义设计输入与在难题上使用测试时计算。官方提供结合剂设计教程与项目主页 rfd4-proteina.org。
推荐理由：IPD 与 NVIDIA 联合发布开源蛋白设计模型，给出相对 RFdiffusion3 的生成速度与任务覆盖对比。
NVIDIA 与华盛顿大学医学院蛋白设计研究所发布开放模型 RFD4-Proteina，将可编程蛋白设计与搜索能力结合，可按分子输入、约束和评分目标生成并优化蛋白设计。
推荐理由：该开放模型把可编程蛋白设计与搜索结合，并在四类基准上报告了相对基线的设计成功率与吞吐表现。
Google Research 报告三项研究：VERID 用语义数字孪生约束机器人实验；AI 智能体根据三轮湿实验反馈改进 DNA 适配体；人机协作进行 FAP 蛋白结合物设计并获得纳摩尔级结合验证。三条研究线的整合仍是下一步，尚非统一、全流程自主的生物实验室。
推荐理由：Google Research 用三个项目说明智能体如何接入湿实验室，其中适配体闭环的失败模式复盘对做自动化实验的人有参照。
10月14日，Vir Biotechnology宣布与吉利德达成合作和许可协议，共同发现和开发3款针对实体瘤相关抗原的双掩蔽T细胞衔接器（TCE）。Vir将用其dAIsY平台和PRO-XTEN掩蔽技术负责发现、设计和优化候选物，吉利德拥有独家许可并负责后续开发、制造和商业化。
推荐理由：协议把前期对价、临床前里程碑与后续开发里程碑分开列出，可看清TCE平台合作的付款结构。