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。
#蛋白质设计
药化猩球精选AI 评分5858
途深智合AI 评分2626 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。
DeepTech深科技AI 评分5555 AI制药的新赛段，不是更大的模型，是会自进化的微观世界模型？
DeepTech深科技以百奥几何为例，讨论AI制药竞争从模型预测能力转向真实研发交付，核心是其提出的“自进化微观世界模型”，连接分子设计、细胞响应与自动化实验。
BioTenderAI 评分2828 Isomorphic Labs 总裁 Jaderberg：未来所有药物都将由 AI 设计
Isomorphic Labs 总裁 Max Jaderberg 在 Bloomberg Tech 采访中表示，未来所有药物都将由 AI 设计，公司正以推理模型提出假设、模拟模型开展虚拟实验两条路线推进药物研发。
DeepTech深科技AI 评分3838 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。
BioTenderAI 评分3838 Radical Numerics 创始团队访谈：从 Hyena、Evo 到 Omnii，AI 如何进入真实生物学
Radical Numerics 联合创始人 Eric Nguyen、Armin W Thomas、Michael Poli 与 Stefano Massaroli 在访谈中讲述从长序列架构 Hyena、DNA 生成模型 Evo 到多生物信号模型 Omnii 的技术路径，主张让 AI 直接学习尚未写成自然语言的原始生物数据。
药化猩球AI 评分3838 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。
水木分子AI 评分4242 [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。
药化猩球AI 评分2525 分子之心许锦波：从RaptorX到AlphaFold，二十年蛋白质预测探索与MoleculeOS、MMDesign创业路
分子之心创始人许锦波开发的RaptorX-Contact在2016年CASP12蛋白质结构预测比赛中夺得第一，首次将深度残差卷积神经网络用于预测氨基酸残基间相互作用。他于2022年创立分子之心，推出AI大分子优化与设计平台MoleculeOS，并于2026年6月发布AI生物药从头设计平台MMDesign。公司称已完成逾亿美元A轮系列融资。
木可AI探索笔记AI 评分3838 不是通用大模型吃掉蛋白模型，是蛋白基础模型吃掉蛋白任务模型
蛋白领域真正在发生的是蛋白基础模型吸收单任务模型，而非通用大模型吞并蛋白模型。Anthropic将Basecamp Research的280亿参数EDEN接入Claude Science，Xaira的X-Scientist以通用大模型作调度、X-Cell与X-Design等蛋白模型作执行引擎。
动脉网AI 评分4343 对话科理新序02后联创：AI4S的价值密度和Scaling Law
科理新序提出以Science Token、科学Token链和ScienceRSI递归自我改进循环重构AI4S，并发布Chain of Structures（COS）酶设计技术报告。COS在酶设计基准六项指标中五项第一，EC3达57.0%，高于CodeFP的55.3%，去掉推理链后EC3降至53.4%。这些设计尚未经湿实验验证，仅为计算评测结果。
BioTenderAI 评分4848 AI 生物学，进入巨头割据时代
OpenAI、Anthropic、NVIDIA 与 Google、微软近期密集发布动作，争夺科学家科研工作流的发起入口。OpenAI 披露数千个 GPT-Rosalind 代理用 32 分钟分析数百万鼠脑细胞既有数据，Google 的 VERID 经三轮适配体设计反馈将命中率从首轮 10.2% 提升至第三轮 33.5%。
LeapFun精选AI 评分7474 Baker开源RFD4，38亿美元的Chai还值不值？
David Baker团队联合NVIDIA发布并开源RFD4-Proteina，代码与权重开放、核心许可为BSD 3-Clause，由此引发业内对Chai Discovery等闭源蛋白设计平台是否仍值得支付溢价的争论。
推荐理由：围绕RFD4开源后闭源蛋白设计平台是否仍值得付费，梳理业内分歧并给出护城河转移的判断。
途深智合AI 评分3838 途深智合：以TourSynbio蛋白大模型与ToursynClaw智能体切入AI蛋白设计
途深智合依托自研TourSynbio蛋白大模型和ToursynClaw干湿迭代智能体开展AI蛋白设计，后者今年获国际蛋白设计大赛全球第二名。公司称其AI体系三周可完成分子设计与筛选，在GPCR、Claudin18.2等膜蛋白靶点项目中首轮29条序列筛出阳性分子，第二轮25条序列获得4个候选分子。团队已从合成生物学转向大分子抗体并布局自有管线，同时承接药企AI分子发现服务。
医药魔方AI 评分3838 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。
BioTenderAI 评分3838 AI 将让人类从零开始设计生命
Biohub 公布总口径达 18 亿美元的生物学协作计划，为预测细胞反应的 AI 模型铺设数据地基，但该金额包含资金、计算与既有数据资源，并非已到账现金。Evo 2 可一次处理约 100 万个碱基，其生成的基因组级序列在多项计算指标上更接近天然序列，但团队承认仍可能缺少必需基因，计算评估不能保证功能与复制能力。
LeapFun精选AI 评分6363 AI 制药这一周的两条裂缝：现金买发现、市场罚兑现：
LeapFun 复盘 2026 年 10 月中旬 AI 制药的两类信号：阿斯利康与 insitro 签下首付 4000 万美元、最高约 15 亿美元的合作，用 Virtual Human 推进 MASH 与心肌病靶点到 development candidate；Iambic 以 16 美元发行价登陆纳斯达克，毛募资约 1.5 亿美元。
推荐理由：文章把同周阿斯利康与 insitro 合作、Iambic 上市与生成式设计进展并置，拆出发现端定价与临床兑现之间的落差。
医药魔方AI 评分5050 AI设计的药，能不能成为更好的药？
截至发文日，医药魔方NextPharma数据库收录1,541条涉及AI辅助开发或AI设计的药物管线，AI辅助新分子设计管线421条中临床前项目270条、约占64%。
BioTenderAI 评分3838 顾全全公开回应：AI制药的技术路线与未来竞争
Geodesic Intelligence 创始人顾全全在小红书 AMA 中提出，以能否每 6 个月推出一个大版本衡量 AI 制药团队的模型突破能力，并主张模型设计、湿实验反馈与数据迭代形成闭环。
智药局AI 评分3434 字节Tiktok：三年内，AI for Science将有重大突破！
TikTok首席执行官周受资在新加坡星展亚洲未来前瞻大会上表示，未来两至三年内AI有望在物理学、生物技术、化学、材料科学领域带来真正的科学突破。他提到字节跳动在AI for Science领域已发布PXDesign、Protenix、SeedProteo、SeedFold、UniMoMo等蛋白质与分子生成模型，并正寻求与科研人员合作。
水木分子AI 评分3838 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。
深势科技 DP TechnologyAI 评分2222 深势科技高志锋在清华大学分享AI4S实践：从分子模型Uni-Mol到材料产线
深势科技AI算法负责人高志锋在清华大学专场以《AI4S：重新理解科学发现》为题，分享团队从分子预训练大模型Uni-Mol到科研智能体SpecXMaster、再到材料产线的三段实践。
分子之心MoleculeMindAI 评分3838 “十五五”规划定调AI制药系统化落地，分子之心以NewOrigin、QuantaMind与MoleculeOS构建AI生物研发基础设施
针对“十五五”规划将医药垂类大模型、智能体等列为核心方向，分子之心以蛋白质基础大模型NewOrigin、分子动态反应模拟引擎QuantaMind和AI原生研发操作系统MoleculeOS构建AI生物研发基础设施。
途深智合AI 评分2222 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。
BioMap 百图生科AI 评分3333 从生命科学基础模型走向世界模型的2123天探索
BioMap百图生科在BIOHK2026论坛上总结其2123天进展：已构建数十万亿tokens的AI-ready数据、模型参数达数千亿，使前沿AI建模平均数据消耗降低90%。公司称已赋能数十个first-in-class项目，并计划在北京、上海建设高通量实验室，终极目标是建立覆盖分子到人体尺度的“生命科学世界模型”以部分替代临床试验。
MIT Jameel Clinic · NewsAI 评分1818 MIT Jameel Clinic 研究附属成员 Gabriele Corso 入选 MIT Technology Review 2026 年 35 岁以下创新者榜单
MIT Jameel Clinic 研究附属成员、Boltz 联合创始人兼 CEO Gabriele Corso 入选 MIT Technology Review 2026 年“35 岁以下创新者”榜单生物技术类别。
Mohammed AlQuraishiAI 评分1515 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。
水木分子AI 评分4242 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。
ProfluentAI 评分2222 Profluent称AI生物处GPT-1.5时代
我们仍处在AI×生物学的GPT 1.5时代 早期模型已经奏效（信号：我们与礼来22.5亿美元的合作），但我们离天花板还很远 我们正尽可能快地奔向GPT 5 @thisismadani 与 @nathanbenaich @airstreet
ProfluentAI 评分2020 Profluent谈生物学AI机遇
生物学的复杂度不亚于文本，而且（在我们有偏见的看法中）影响力要大得多。然而，世界上只有一小部分AI人才和算力投向这一领域。 这个领域远远未被充分开发。 观看 @thisismadani 与 @nathanbenaich @airstreetcapital 的对谈，聊聊这一机遇。
SynBioBeta NewsAI 评分3838 Anthropic 招聘生物学家、自建湿实验室，并收购 Coefficient Bio 押注药物发现
Anthropic 正招聘生物学家、开设湿实验室，并于上月收购成立八个月的初创公司 Coefficient Bio，以引入靶点选择、模态选择和管线规划等生物技术项目运营经验。
奥泊生科AI 评分2525 AI如何“读懂”生命？诺奖得主携复旦团队探寻答案
诺贝尔化学奖得主Michael Levitt与马剑鹏在复旦大学共建复杂体系多尺度研究院并联合创立奥泊生科OpusBio，以干湿结合闭环推进AI蛋白质设计与药物研发。
AntiverseAI 评分2222 Antiverse谈AI设计抗体库应对难成药靶点
为什么靶点特异性抗体库对处理具有挑战性的靶点有用？ 尽管预测准确性仍然有限，AI设计的抗体库提供了一种开始攻克“不可成药”靶点（如GPCR和离子通道）的途径。 #biotech #machinelearning #antibody