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。
#功能验证
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。
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。
GEN (基因工程与生物技术新闻)精选AI 评分7070 剑桥团队AI设计广谱禽流感mRNA疫苗DVX-panH5Nx，临床前保护优于储备疫苗
英国剑桥大学与衍生公司DIOSynVax等合作，用AI整合全球监测的H5Nx基因序列设计多抗原mRNA疫苗DVX-panH5Nx，在动物试验中对多种H5N1变异株实现完全保护，而现有多款储备疫苗仅保护约50%的受试动物。
推荐理由：研究用AI整合全球H5Nx序列设计多抗原mRNA疫苗，在动物攻毒中与世卫组织储备疫苗形成直接对照。
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。
澪乃ゆい精选AI 评分5858 RFD4-Proteina 推出 Mac 本地版，作者实测生成 GLP-1R 结合剂
澪乃ゆい实测了 BIOS 推出的 RFD4-Proteina Mac 本地移植版，用面向 Apple Silicon 优化的 MLX/Metal 实现生成针对 GLP-1R 的结合剂设计，并称安装和运行都比预想简单。据其引用的 BIOS 介绍，该移植版在默认精度下生成速度比原生 PyTorch-MPS 快 2.2 倍，在 M5 Pro 上约 12 分钟完成 20 个设计的生成与结构筛选、得到 10 个排序候选，设置后可离线运行。
推荐理由：作者实测了 RFD4-Proteina 的 Mac 本地移植版，展示了在 Apple Silicon 上生成并筛选 GLP-1R 结合剂设计的可用性。
深势科技 DP Technology精选AI 评分7474 深势科技合作开发的虚拟细胞模型ProteinTalks登上Nature，并推进药效预测落地
深势科技与合作团队在《Nature》发表虚拟细胞模型ProteinTalks，将大规模动态蛋白质组与神经常微分方程预训练结合，用于药物扰动响应预测。
推荐理由：深势科技作为论文合作方，梳理了ProteinTalks在单药筛选、联用与耐药机制上的实验验证路径。
BioArt精选AI 评分7474 Cell | SPARCS：AI引导激光显微切割实现复杂图像表型的大规模遗传筛选
德国慕尼黑大学Veit Hornung与马普生化所Matthias Mann团队在Cell发表SPARCS平台，将自动化激光显微切割改造为高通量单细胞分离手段并配合深度学习图像分类器，在7000万细胞规模完成自噬体形成与STING转运的全基因组筛选。
推荐理由：该平台把激光显微切割与深度学习图像分类结合，使复杂亚细胞表型可在全基因组尺度被筛选并回溯分析。
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。
药化猩球精选AI 评分5858 用 PartiDesign 从零设计 KRAS G12D pMHC 结合蛋白的实战记录
作者用 PartiDesign 针对 HLA-A*11:01 呈递的 KRAS G12D 突变肽完成一次从头结合蛋白设计，在 RTX 5080 上以 5 种长度各 100 个样本生成 500 条候选，约 78 分钟完成。
推荐理由：作者完整记录用 PartiDesign 设计 KRAS G12D pMHC 结合蛋白的流程，含 hotspot 取舍与评分分布，可作同类设计的操作参照。
DrugAI精选AI 评分6666 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。
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。
BioTender精选AI 评分7878 MolRSI：自进化分子发现智能体以跨任务经验优化工作流，抗菌筛选命中率15.9%
东北大学、Broad研究所等机构在arXiv预印本中提出自进化分子发现智能体MolRSI，把模型选择与组件组合等工作流作为优化对象，并用跨任务记忆积累可复用经验。
推荐理由：研究把分子发现工作流本身作为优化对象，并用抗菌筛选与pMHC结合蛋白两条湿实验路线检验其产出。
DrugAI精选AI 评分5858 “长江杯”全球AI蛋白质设计挑战赛公布7大靶点与完整规则
“长江杯”全球AI蛋白质设计挑战赛于11月1日公布7个独立赛道的靶点与完整竞赛规则，报名和序列提交均于11月30日23:59:59截止。7个靶点分别为EGFR、TNF-α、GLP-1R、TfR1、TL1A、TNFR1和IL-7Rα，其中5个赛道设计VHH、2个赛道设计minibinder，GLP-1R赛道要求激动剂活性、EGFR赛道要求测定pH=6.0时的亲和力。
推荐理由：赛事公布七个真实靶点与湿实验验证规模，为蛋白质设计方法的实测比较提供了公开基准场景。
LeapFun精选AI 评分5858 Claude驱动AI Agent自主完成小鼠脑内基因治疗注射实验
Exin Therapeutics联合创始人兼CEO Gabriel Ocana-Santero公开一项实验，由Claude驱动的AI Agent从19种候选基因治疗载体中选择方案，确定外侧内嗅皮层为注射靶区，并操控自建电动定位装置完成小鼠脑内注射，人类仅负责开颅缝合与审批。
推荐理由：该实验展示AI从方案选择到设备执行的连接方式，也暴露了自主实验的安全边界问题。
BioAIDesign精选AI 评分5858 实测 Mol-1 本地部署与网页使用：纳米抗体能否找准 GFP 结合位点
作者实测 Molence Bio 的 Mol-1 基础版，输入 GFP 与 LaG24 纳米抗体序列预测复合物结构，五个候选的 ipTM 约 0.890、平均 pLDDT 约 89.8，对齐 GFP 后 LaG24 的 Cα RMSD 为 0.97–1.19 Å，天然界面接触恢复 90.2%–91.8%。
推荐理由：作者在本地与网页两条路径实测 Mol-1 对纳米抗体复合物的预测，并说明高分结构与界面指标各自能说明什么。