综述｜默克谈ncAA如何卡死、又如何撬开肽药 DMTA
默沙东研究团队在 ACS Medicinal Chemistry Letters 发表综述，系统讨论非天然氨基酸（ncAAs）在多肽药物设计、计算预测、化学合成与生物催化中的应用。
#分子动力学
LeapFunAI 评分3131
Valence LabsAI 评分3838 预测结合亲和力：物理还是AI？
要预测结合亲和力，你会选择借鉴物理学的经验还是AI的经验？ 无论你选哪个选项，你都不太可能到达你想去的地方。 来看看Daniel Ramirez的评论文章，他在文中提出了第三种选项，这一选项有潜力比任何单一领域走得更远。 评论文章链接：https://valencelabs.substack.com/p/chasing-the-grail-a-history-of-binding?r=1ttm57&utm_campaign=post&utm_medium=web
Valence LabsAI 评分3838 物理模拟大规模生成数据需警惕失效模式
Valence Labs 发文指出，DFT、FEP 等物理模拟工具正被转用于数据集开发，已能在缺乏人工密切监督下产出数千万条合成数据。但研究显示，某些计算数据集中多达 58% 的 DFT 生成数据在物理上不可能。作者 Ihor 在评论文章中介绍了若干低成本且有效的方法，用于规避物理模拟中的隐蔽失效模式，提醒在大规模使用这类方法时保持谨慎。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 谈模拟时代如何守住数据可靠性：DFT 与 FEP 的静默失效与自动检查
Valence Labs 的 Ihor Neporozhnii 撰文指出，DFT 与 FEP 等物理模拟输出正被当作训练与验证的基准真值，但这些工具原本面向专家逐条人工检查，规模化后会出现静默失效。
推荐理由：文章梳理 DFT 与 FEP 在规模化自动流程中的静默失效模式，并给出可内置管线的物理不变量与收敛检查。
予路乾行AI 评分2222 予见｜予路乾行徐戚轩：如何在真实药物研发中理解计算化学的价值？
予路乾行项目负责人徐戚轩在访谈中讲述从计算化学工程师到项目负责人的成长，并复盘一项分子胶研究：计算方法构建分子胶体系的准确度已接近晶体结构，可更快捕捉关键相互作用位点。该工作借助自研DIVAMICS平台从三维结构叠加时间维度刻画结合机理，论文发表于JCIM，投稿修改意见累计近100条。
予路乾行AI 评分2020 予路乾行郑铮博士：以AI助力创新药走向Best-in-Class与First-in-Class
予路乾行创始人兼CEO郑铮博士在第十一届MMC医学市场年会上介绍，公司通过多尺度分子动力学模拟与自主AI算法耦合的“分子电影”技术，将静态靶点结构转化为动态模拟轨迹。
Genesis Molecular AIAI 评分1818 Genesis CTO谈分子基础模型与AI制药
我们的CTO @edunov 做客 @AI_in_the_AM，与 @labenz 和 @8teAPi 一起讨论了分子基础模型、基于物理的模拟、湿实验数据、智能体工作流以及制药合作，以及它们如何共同服务于AI药物发现这一复杂任务。 他们还谈到了Anthropic的蛋白质结合剂设计报告、为什么亚埃级精度很重要，以及为什么生物学是AI研究中最令人兴奋的前沿领域。 观看链接：https://www.youtube.com/watch?v=JHglTBoaGTk
予路乾行AI 评分2828 予见｜予路乾行刘文朗：AI时代，药物发现为何更加需要物理模拟？
予路乾行计算化学总监刘文朗认为，分子动力学模拟的价值在于揭示药物分子与靶点在动态环境下的结合机制，而非仅给分子打分。其参与的与北京鞍石合作的下一代c-Met候选分子已进入中美双I期临床，计算分析用于提前排除高风险设计方向、安排合成优先级。予路乾行还推出BioTrajectory AI平台，用于早期立项的信息汇总与技术脉络追踪。
予路乾行AI 评分1818 招行思享会2026｜予路乾行郑铮博士谈AI重塑新药研发
予路乾行创始人兼CEO郑铮博士在招商银行与苏州日报联合推出的“招行思享会2026”栏目中接受专访，谈AI重塑新药研发。予路乾行打造多尺度分子动力学模拟平台与创新药早研决策AI平台，为小分子、多肽、大分子等药物研发提供Hits-to-PCC一体化研发平台。公司称已与超50家国内外生物医药企业合作推进80余条新药研发管线。