跳到正文
下一分子聚焦AI制药
只看观点/洞见#抗体工程
11月8日周日
  1. 药化猩球58

    BoltzGen、RFD4、Mol-1：决定 binder 命中率的可能不是生成器而是过滤器

    作者梳理 BoltzGen、RFD4-Proteina 与 Mol-1 的公开证据后认为，把注意力从生成器转向过滤器值得检验，但尚无把同一候选池分别交给 Boltz-2 和 Protenix 过滤再前瞻性比较湿实验命中率的公开配对研究。

    推荐理由：文章把生成器与过滤器的证据分层拆开，指出结构恢复榜单与湿实验命中率之间缺少可核验的桥。

11月6日周五
  1. 途深智合26

    途深智合在香港金融科技周探讨AI制药多模态与实验验证闭环

    途深智合在11月2日至3日举行的香港金融科技周上参与AI与深科技论坛，创始人兼CEO王宇光讨论了AI如何适配小分子、肽类及生物大分子等不同药物模态。其ToursynClaw平台融合蛋白大模型、科学智能体与全自动机器人实验产线，公司称可实现约1.5个月完成抗体设计及功能实验验证，并在半年内推动16条抗体药管线完成PCC阶段验证。

  2. DeepTech深科技60

    AI开始搞药了，药企靠什么竞争？我们和哈佛教授、连续创业者Gregory Verdine聊了聊

    哈佛化学荣休教授、连续创业者 Gregory Verdine 在 DeepTech 访谈中表示，AI 目前最明确的价值是优化已有候选分子，而非从零设计全新小分子，后者受限于复杂结构的合成周期与水分子的物理计算难题。

    推荐理由：连续创业者从分子设计、合成瓶颈与组织分工三层谈 AI 在药研中的实际边界，并以与晶泰的合作作为观察样本。

11月4日周三
  2. DeepTech深科技38

    DeepMind子公司总裁断言：人类并不擅长造药，未来所有药物皆由AI设计

    Isomorphic Labs总裁Max Jaderberg称未来所有药物都将由AI设计，公司目前仍处临床前阶段，预计2026年年底启动首次临床试验。其统一药物设计引擎IsoDDE在Runs N' Poses基准上对全新蛋白质-配体系统的准确率超过AlphaFold 3两倍，并声称可在无需晶体结构下预测结合亲和力。上述基准数据主要由公司自行发布，尚需独立验证。

11月3日周二
  1. 药化猩球38

    给癌细胞查身份证：KRAS G12D pMHC 纳米抗体，还能往前走多远？

    针对 KRAS G12D 肽-HLA-A*11:01 pMHC 复合物，文章提出以 VHH 纳米抗体识别突变肽，并强调需在真实细胞上验证其能否区分仅差一个氨基酸的野生型肽及人体自身肽组。已有 TCR 研究支持该 pMHC 作为识别入口，但 VHH 路线仍属项目设想，尚无实验数据。文章建议将肽长度、可及表面与突变相关构象纳入靶点定义，并用遗传对照矩阵和靶向免疫肽组学检验内源呈递靶标。

  2. 水木分子42

    [量子位] 央视严选「中国AI创业十骏」,唯一AI制药公司水木分子是清华系

    水木分子入选央视「中国AI创业十骏」，是名单中唯一AI制药公司。其以对话式药物研发平台ChatDD连接专家经验与AI，自研自身免疫领域双特异性抗体管线从立项到确认PCC仅用七个月，对比传统方法12-24个月。公司称2026年为商业放量阶段，预计今年收入为去年的3至4倍。

10月28日周三
  1. LeapFun58

    一人AI药企能否复制：Anthropic收购的Mithril Medicine案例拆解

    文章复盘Anthropic于2026年7月收购的Mithril Medicine：公司仅1名全职创始人，另有8名付费顾问和11家外部实验室，不到18个月将一款靶向laminin-α4与β-dystroglycan的双特异桥接抗体推进到LAMA2-CMD小鼠模型药效验证，2+2 IgG-scFv格式峰值肌力约为对照组1.95倍、体重标准化握力约1.94倍，1+1格式未见明确获益。

    同一新闻，精选展示《Anthropic 收购一人 AI 药企 Mithril Medicine，Claude 协调 11 家外部实验室》

10月22日周四
  1. 医药魔方38

    专访鲜翾：同源康生物首席AI官的两场技术革命

    鲜翾出任同源康生物首席AI官，推动这家聚焦双抗、三抗、TCE与下一代ADC的AI原生Biotech以数字分身先于人类科学家评审立项，目前每周评估约两个项目、内部目标年底做到一天一个。她此前在金赛药业主导五年数字化转型，搭建两千多个数字看板，认为数字化能让业务“看得见”，但解决不了判断、信任与人性问题。同源康生物下一轮融资计划建设自动化实验平台，以产生公开领域难以获取的数据、训练差异化垂域模型。

10月19日周一
  1. BioSpace News33

    多特异性药物设计新挑战：结合臂越多，分子选择越复杂

    随着双特异性、三特异性等多特异性抗体格式增多，每增加一个结合臂都会扩大潜在组合数量，使候选分子选择从发现转向筛选。Twist Bioscience 与 Invenra 就后者 B-Body® 双特异性抗体平台达成共同独家供应许可协议，Adimab 则通常建议合作伙伴采用 IgG 样/全 Fab 多特异性而非 scFv 格式以利于生产。

10月17日周六
10月11日周日
  1. 木可AI探索笔记48

    关于 Chai Discovery 的几个数字：chai-3 发布后 4 个月拿下 6 家 MNC

    Chai Discovery 的 chai-3 于 2026 年 6 月发布，按此计算其拿下 6 家 MNC 实际用时 4 个月而非 9 个月。chai-2 报告强调 24 孔板，湿实验整体 hit 率为 16%，据此推测 chai-3 的 hit 率在 32%-40%。其最新一轮投后估值为 38 亿美元，与晶泰、英矽、剂泰的市值处于同一量级。

10月8日周四
  1. 水木分子38

    水木分子CEO王卓智：AI智能体ChatDD赋能大分子创新药，临床前候选分子研发周期缩短至10个月以内

    水木分子CEO王卓智在2026网易未来大会上称，依托自研AI智能体ChatDD，抗体类大分子药物临床前候选分子研发周期由传统18至24个月缩短至10个月以内。ChatDD覆盖立项调研、靶点评估、分子设计、优化筛选及临床前设计等环节，公司已服务50多家海内外药企和机构，2026年订单数预计增长200%以上。

9月20日周日
  1. 途深智合22

    途深智合参与“向新而生·智链未来”生物医药产业生态沙龙，谈AI蛋白设计干湿闭环

    途深智合创始人兼CEO王宇光在9月18日“向新而生·智链未来”生物医药产业生态沙龙圆桌讨论上，分享了公司AI蛋白质从头设计的干湿闭环研发模式。公司称其ToursynClaw平台可实现约1.5个月完成抗体设计及功能实验验证，半年内推动16条抗体药管线完成PCC阶段验证。王宇光同时指出，AI设计分子从体外结合活性到表达、稳定性、药代动力学等成药性仍存在开发障碍。

9月10日周四
8月24日周一
  1. Mohammed AlQuraishi15

    OpenFold 团队招募 ML 与生物信息人才

    OpenFold 团队在构建下一代生物分子模型之际，面向科学和工程方向扩招，并公开其开源承诺与招聘理念。团队称受资助条款约束，将开源全部训练代码基础设施与训练数据，发布结果可完全复现，且不会转型为初创公司或 API 模式。招聘重点为大规模训练模型的机器学习科学家/工程师，以及能整合复杂异构数据、搭建高效数据管线的生物信息学与计算生物学人才，薪资与算力对标工业界。

8月12日周三
  1. 水木分子42

    清华AIR首席研究员、水木分子首席科学家聂再清：智能体赋能药物研发——不止于靶点筛选

    聂再清在《健康报》撰文指出，智能体可完成分子生成优化与活性预测，其团队用ChatDD从头设计数十种抗体，湿实验验证21%展现较高亲和力。他强调目前尚无药物全流程由AI全自动完成，瓶颈在于大量人体作用机制未被AI解析，更准确的定位是领域专家与AI协作。技术、应用与安全层面的挑战仍待解决。

7月31日周五
  1. LabGenius Therapeutics · News42

    LabGenius：超越结合剂设计，AI 的下一个前沿是多特异性抗体设计

    LabGenius Therapeutics 计算科学与工程副总裁 Winston Haynes 指出，多特异性抗体优化因缺乏公开功能数据，仍主要依赖人工直觉，而连接子结构等组装方式的小改动即可显著改变效力与选择性。其提出将多特异性抗体构建与高通量自动化实验耦合，用智能体主动学习让 AI 模型与自动化实验室形成闭环，从每次实验数据中持续优化设计。

5月7日周四
3月11日周三
1月7日周三
9月3日周二
7月25日周四