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。
#可开发性
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。
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。
智药邦精选AI 评分5858 映恩生物与腾讯云达成战略合作，共建AI驱动ADC研发闭环
映恩生物于2026年11月3日宣布与腾讯云计算（北京）有限责任公司达成战略合作，结合其自研AI模型平台、专有实验数据与药物研发体系，以及腾讯的AI工程、算力和智能体平台能力，推动AI贯穿从药物发现到全球临床的研发全链条。
推荐理由：映恩生物与腾讯云围绕ADC研发达成战略合作，披露了自研AI平台与湿实验闭环的具体分工。
Google DeepMind / Isomorphic精选AI 评分6363 Google DeepMind 为 Antigravity 推出化学信息学技能，智能体一小时完成大环设计与合成路线
Google DeepMind 为 Google Antigravity 发布 Cheminformatics Skills，基于 RDKit 并接入 ChEMBL 与 PubChem，让语言模型负责流程编排、确定性化学工具执行分子计算。
推荐理由：官方演示了智能体在真实肺癌药物数据上完成检索、配对分析与大环设计，可观察化学工作流的自动化边界。
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蛋白质精选AI 评分7474 牛津大学推出SAbDab2结构抗体数据库，含2.2万抗体实例与ML级训练测试拆分
牛津大学团队在NAR发布SAbDab2，为机器学习时代重新设计的结构抗体数据库，截至2026年10月9日收录来自11,660个PDB编号的22,543个抗体实例，归为6,945个唯一SAbDab2编号。
推荐理由：介绍牛津团队为机器学习重设计的抗体结构数据库，含标准化训练测试拆分与统一标识符，便于复用与比较。
智药邦精选AI 评分7474 Anthropic公布Claude加速药物开发早期进展：六家机构合作与自主罕见病项目
Anthropic于2026年10月27日发布文章，介绍Claude加速药物开发的早期进展，过去数月与BigHat Biosciences、BMS、Divergence Labs、Enveda、Generate Biomedicines与The Column Group六家机构达成深度研究合作，并启动自主药物发现项目。
推荐理由：Anthropic披露与六家药研机构及BMS的合作细节，展示Claude在抗体设计、文档审核等环节的具体产出。
王初课题组精选AI 评分6363 Nat. Chem. Biol. | 基于蛋白质组发现并缓解雄激素受体降解剂的肝毒性
阿斯利康团队在Nature Chemical Biology发表研究，用DIA蛋白质组流程筛查204个雄激素受体异双功能降解剂（AR-HBD），将肝毒性定位至线粒体复合体Ⅰ，并据此改造出低毒性化合物3号。
推荐理由：研究用DIA蛋白质组与机器学习把AR降解剂肝毒性定位到线粒体复合体Ⅰ，并据此改造出低毒性候选化合物。
LeapFun精选AI 评分6363 莱顿大学等预印本审计抗体免疫原性数据：同一抗体ADA发生率0—86%
莱顿大学医学中心与代尔夫特理工大学的一项预印本审计了抗体免疫原性预测常用数据，将数据集清理扩展到231个抗体，并为其中110个抗体追溯426条临床记录。
推荐理由：该预印本审计抗体免疫原性标签，显示来源类别基线可超过表征模型，为ADA预测的数据使用提供参照。
LeapFun精选AI 评分5858 Bruce Booth 警告 AI 药物供给过剩，Biotech 将迎来消化不良
Atlas Venture 合伙人 Bruce Booth 在 LifeSciVC 发文《The Fruits of AI Drug Abundance: Indigestion In The Near Term》，判断 AI 长期能帮制药做出更好的药，但未来 3–5 年在分子设计层面更可能先制造一轮药物丰裕，把行业整体研发生产率推得更糟。
推荐理由：文章转述投资人 Bruce Booth 对 AI 药物丰裕的判断，并梳理评论区关于差异化与估值的分歧。
Molence精选AI 评分7474 Molence 的 Mol-1 流程设计 VHH 可激活 4-1BB，EC50 低于 Utomilumab
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精选AI 评分7070 Molence 报告 30 个设计 VHH-Fc 候选在 13 个靶点的生物物理筛选结果
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。
AI-Protein Design精选AI 评分7373 Baker团队在bioRxiv发布MINT算法，设计出低免疫原性且保留活性的荧光素酶
Baker团队在bioRxiv预印本中提出MINT计算框架，将ProteinMPNN序列生成与NetMHCpan4.1表位预测结合，以从头设计的荧光素酶LuxSit-i为模型蛋白，在固定43个底物附近残基、仅改造其余74个残基的条件下保留催化活性并清除表位。
推荐理由：该预印本把序列生成与MHC-I表位预测串联，展示保留酶活的同时清除表位的设计路径。
AI药物设计实验室精选AI 评分7474 华中农大等团队在 Nature Communications 发表 AbOptimizer，用序列编辑与强化学习多目标优化抗体
华中农业大学、湖北洪山实验室与武汉华美生物技术有限公司团队在 Nature Communications 发表 AbOptimizer，把抗体优化组织为序列编辑任务，由抗体语言模型生成候选、性质预测器反馈、强化学习调整编辑策略。
推荐理由：论文用语言模型加强化学习做抗体多位置序列编辑，并给出三种治疗性抗体的体外结合数据，可供比较计算优化与实测的差距。
BioTender精选AI 评分5858 BioEmu2 实测：AI 设计抗体能否靠动态模拟提前筛选
作者 Colby Ford 用微软 BioEmu2 对一条 scFv 候选 sbio-bdbvgp-355 做构象传播演示，先抽取 10 个平衡构象各向前传播 1 ns，再逐次传播 10 次、每次 1 ns 形成 10 ns 轨迹，并另做一轮带梯度引导的采样。
推荐理由：作者以单个 scFv 候选实测 BioEmu2 的构象传播与引导采样，并逐项对照官方模型卡界定证据边界。
下一分子精选AI 评分6868 Anthropic收购一人药企Mithril Medicine，双特异性抗体推进至小鼠概念验证
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。
BioTender精选AI 评分7272 Anthropic 公布六家机构用 Claude 推进药物研发的早期案例并收购 Mithril Medicine
Anthropic 于 2026 年 10 月 27 日集中公布六家机构使用 Claude 推进药物研发的早期案例，并宣布收购罕见病公司 Mithril Medicine。
推荐理由：梳理六家机构用 Claude 做药物研发的早期案例，逐项标出体外数据、对照缺失与验证边界。