智能体AI与自驱动实验室药物发现综述
新药研发研究综述：智能体AI + 自驱动实验室用于药物发现。 包含我们的“提示词到药物”/制药超级智能框架，并对验证与监管给出了恰当的注意事项。 祝贺 Bhagyashri Rathod、Manish Baviskar、Sachin Puri。 https://analyticalsciencejournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ddr.70400
全部 AI 制药动态
Alex ZhavoronkovAI 评分3838 AI蛋白质AI 评分7878 斯坦福与华盛顿大学发布Virtual Biotech多智能体框架，用37075个智能体注释55984项试验
斯坦福大学与华盛顿大学团队在Science发表Virtual Biotech，一个以药企组织为蓝本的多智能体框架，由虚拟首席科学官统筹靶点发现、安全性、modality选择与临床开发四个部门智能体，并设科学审查员质控。
药化猩球精选AI 评分7878 Nat. Comput. Sci.发布TCR–pHLA结合预测标准化数据集Hi-TPH与机器学习基准
研究人员在Nature Computational Science发表Hi-TPH层次化TCR–pHLA数据集，最高层级含26,704组结合样本，较STAPLER完整双链数据扩大5.99倍。
推荐理由：该研究构建分层TCR–pHLA数据集并系统评测蛋白质语言模型，为抗原识别预测提供了可比较的数据与基准参照。
iNatureAI 评分3434 Nat Commun | 北京大学夏青团队发现抑制型tRNA修复TP53无义突变可使肿瘤近完全消退
北京大学夏青团队在Nature Communications报告，抑制型tRNA（sup-tRNAs）可克服TP53多种无义突变，恢复全长p53表达与功能，并借助计算模型指导设计。
BioTender精选AI 评分7272 刚刚！Anthropic 公布首批 AI 药物研发成果！
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。
BioAIDesign精选AI 评分7474 Anthropic 亲自下场 AI 制药：Claude 参与 7 个药物项目，还买下一家单人药企
Anthropic 公布 Claude 参与的六个药物研发合作与一个自有项目，并宣布收购由一人运营的 Mithril Medicine。
推荐理由：按证据强度分层梳理 Anthropic 七项药物研发动作，并指出分子设计项目缺少对照基线这一关键缺口。
下一分子AI 评分3232 AI制药日报｜2026-10-28
David Baker团队与苏黎世联邦理工学院等合作在Nature发表从头设计半胱氨酸蛋白酶研究，用RFD2-MI、ProteinMPNN和AlphaFold 3从Ulp1最小催化基序出发设计，69个实验设计中有13个出现肽键切割活性。
BioArt精选AI 评分7272 贾伟团队在Cell Metabolism发表AI驱动胆汁酸发现框架MetLLM与MetSpace
贾伟团队在Cell Metabolism发表研究，用transformer架构的分子语言模型MetLLM对胆汁酸样结构打分，从超过52万个含四环骨架的结构中筛出3900个优先候选，构建候选图谱MetSpace。
推荐理由：研究把分子语言模型与质谱鉴定、细胞实验串成代谢物发现流程，展示了从候选预测到结构确认的完整路径。
智药邦精选AI 评分7171 港中文团队提出DuetRNA，以碱基与核糖双坐标系联合设计RNA序列与三维结构
香港中文大学团队提出RNA联合生成模型DuetRNA，为每个核苷酸建立碱基与核糖两个耦合局部坐标系，在同一流匹配过程中同时输出序列与三维重原子坐标，相关预印本与代码已公开。
推荐理由：该预印本用碱基与核糖双坐标系做RNA序列与结构联合生成，并给出与RNA-FrameFlow同协议的计算对比。
药化猩球AI 评分5858 逐行核对 Mol-1 成绩单：宣传数字与 GitHub 仓库对不上
作者逐行核对 Mol-1 的宣传数据与 GitHub 仓库，发现 FoldBench-AB 75.0% 有出处但对比的 IsoDDE 与 75.58% 无法对应，所谓“8 项里胜过 Anthropic 10 项”算术不通，且 Mol-1 实为 Protenix 衍生模型。
BioTender精选AI 评分6060 AISI与SecureBio用编程智能体复现ProteinMPNN、RFdiffusion3与CMD
英国AI安全研究所AISI与SecureBio合作的ReproBAIT预印本让Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol、Kimi K3和Qwen3.8-2.4T四个编程智能体在提供训练数据与A10G GPU的条件下限时复现三个生物AI工具。
推荐理由：研究用编程智能体限时复现三个生物AI工具，给出闭源与开源工具可迁移性的具体边界。
智药局精选AI 评分5858 镁伽联合腾讯云、Twist发起Poreva Open蛋白质设计赛，计划湿实验验证超1万条序列
镁伽科技牵头，腾讯云、Twist、思朗科技、诺唯赞等参与，发起全球AI蛋白质设计竞赛Poreva Open，不限国家、模型与技术路线，计划对超过10000条设计序列做湿实验验证。评价体系除靶点结合外新增热稳定性和低非特异性指标，首批3项挑战靶点已公布，赛后拟择优引入类器官等模型进一步验证。奖金包括最高100万元现金、百万元级免费湿实验验证额度和千万元级投资激励。
推荐理由：镁伽联合腾讯云、Twist等发起不限模型的蛋白质设计赛，以万条湿实验验证切入AI4S数据入口。
Insilico Medicine 英矽智能精选AI 评分6363 英矽智能发布DDDBench Core：59项药物发现基准与实时榜单
英矽智能发布DDDBench Core，从Foundations的300余项基准中选出59项，覆盖五个药物研发领域，并提供实时榜单。通用模型榜单中GPT-6 Astra暂列第一；其2.6B与4B的MMAI Gym专用模型在单步逆合成、ADMET、Kinome和GPCR预测等特定任务上超过专用工具与通用模型。
推荐理由：英矽智能从300余项基准中筛出59项，覆盖五个药物研发域，并给出通用与专用模型的实时榜单对比。
LeapFunAI 评分7676 罗氏发布近9万条抗体专利数据集POISK并评测六大结构预测模型
罗氏及旗下Prescient Design团队发布论文，推出从美国专利提取的抗体数据集POISK，含10,110件专利、89,074条抗体–抗原记录、78,174条独特抗体和2,069个独特靶点序列，并提供亲和力、表位残基与竞争关系等36类字段。
DrugAI精选AI 评分7373 Nature Communications 发表 StriMap：连接抗原呈递与TCR识别的结构信息深度学习框架
研究团队在 Nature Communications 发表 StriMap，将肽–HLA呈递与TCR–pHLA识别建模为前后关联的两阶段，融合氨基酸理化性质、ESM2表征和ESMFold预测结构经EGNN提取的空间信息。
推荐理由：该框架把肽–HLA呈递与TCR识别拆成两阶段建模，消融实验显示结构信息与TCR α链对识别预测有贡献。
清华大学智能产业研究院精选AI 评分7474 清华AIR联合上海AI Lab发布PFArena，用202项真实实验评测大模型蛋白质改造能力
清华大学智能产业研究院联合上海人工智能实验室和清华大学药学院推出PFArena，基于202项真实蛋白质实验、293个任务实例和607,269条候选记录，评测蛋白质语言模型、通用大模型与科学智能体在突变生成和排序上的表现。
推荐理由：该基准把真实蛋白质适应度实验转成生成与排序任务，比较PLM、通用LLM与智能体在有限实验预算下的决策差异。
BioArtAI 评分3434 Cell Stem Cell | Josef Penninger/王经强等构建“自带胰岛特异性血管”的类器官，显著提升干细胞来源胰岛移植疗效
Josef M. Penninger/王经强团队将人血管类器官与干细胞来源胰岛共培养，构建出带胰岛特异性窗孔毛细血管的血管化胰岛类器官VPIOs。糖尿病小鼠移植后13只中11只在2个月内恢复正常血糖，疗效与原代人胰岛相当，而未血管化组14只中仅2只恢复。VPIOs仍含少量外分泌/导管样细胞和成纤维样细胞，Matrigel基质不适合临床，β细胞体外成熟仍不完全。
BioTender精选AI 评分7373 多伦多大学等提出SELECTBENCH，评测九种生成模型难区分目标与脱靶蛋白
多伦多大学、Mila 等机构提出 SELECTBENCH，将目标与脱靶蛋白同时纳入评价，评测九种结构驱动小分子生成模型的选择性。
推荐理由：该基准把目标与脱靶口袋同时纳入评测，揭示生成模型在相近蛋白上的选择性短板与阈值取舍。
智药邦精选AI 评分5858 浙大侯廷军等在npj Drug Discovery提出智能体六级自主性框架
浙江大学药学院侯廷军等在npj Drug Discovery发表观点文章，梳理智能体在药物发现中的应用并提出L0至L5六级自主性框架。作者从科学决策、系统自主性和人工参与程度三个维度划分能力，将能提出原创假设并组织端到端探索的L5“虚拟科学家”定位为长期愿景。
推荐理由：文章梳理智能体在药物发现中的能力分层，并给出区分工具调用与研究闭环的评估尺度。
临港实验室AI 评分4242 临港实验室联合发起“长江杯”全球AI蛋白质设计挑战赛：奖金加码至140万元、湿实验扩容至7000条
“长江杯”全球AI蛋白质设计挑战赛报名队伍已突破1200支，覆盖16个国家和地区，总奖金加码至140万元人民币、免费湿实验验证扩容至7000条。序列提交与报名截止日期由11月15日延长至11月30日，靶点将于11月1日一次性公布。大赛以真实湿实验数据为唯一评价标准，每队每赛道最多提交20条从头设计序列。
BioArt精选AI 评分7474 Insilico Medicine团队在Cell发布衰老生物学基准LongevityBench与长寿语言模型
英矽智能Fedor Galkin与Alex Zhavoronkov团队在Cell发表研究，构建首个面向衰老生物学的开放基准LongevityBench，含17项任务、覆盖临床记录、DNA甲基化、转录组、蛋白质组与遗传学五大数据域，共25457个评测提示。
推荐理由：该研究用17项任务评测18个前沿模型解读衰老组学数据的能力，并比较领域微调小模型与通用大模型的表现差异。
智药局AI 评分4242 Space Generate团队获Boltz × AI4Science Zurich Hackathon的Boltz Challenge第一名
Space Generate首席技术官Sacha Javor参与的团队在苏黎世Boltz × AI4Science Zurich Hackathon的Boltz Challenge中获得第一名，该挑战要求针对8个化合物和约120个蛋白靶点预测化合物与靶点的活性。
Brian NaughtonAI 评分2626 Vitrify 生物 AI 性能表现亮眼
今天有太多很酷的生物 AI 内容了，Vitrify 的博客文章不该被淹没。这张图里的性能表现真的非常惊人！！
Oxford Protein Informatics Group · Blog精选AI 评分5858 解读预印本：从分子结构识别1,815位药物化学家并警示活性预测混淆
牛津蛋白信息学小组博客解读Leash Bio两位联合创始人的预印本，作者用Bemis-Murcko骨架划分训练模型，仅凭分子结构识别1,815位药物化学家中的作者，top 5准确率60%、top 1准确率27%。
推荐理由：文章解读一项预印本发现，化学家风格信号可能混淆公开基准上的活性预测，并指出作者预测任务的评估局限。
BioArt精选AI 评分7676 Nature：机器学习算法PreGame在多发性骨髓瘤中鉴定广谱抗肿瘤γδ T细胞
加拿大玛格丽特公主癌症中心Tak W. Mak和Suzanne Trudel团队在Nature发表研究，开发机器学习算法PreGame，从单细胞CITE测序数据中识别携带肿瘤反应性TCR的γδ T细胞（TR γδ T细胞）。
推荐理由：研究用单细胞CITE测序训练随机森林识别肿瘤反应性γδ T细胞，并追踪其在BPd治疗中的扩增信号。
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分5858 ChemMedChem研究：Boltz-2结合姿势准确但亲和力排序在新口袋区域失效
ChemMedChem发表研究，用43个15-PGDH抑制剂评估Boltz-2的亲和力预测能力。在结构修饰保守的两个系列中，Boltz-2的Spearman相关系数为0.68，接近FEP+的0.64；但在探索新结合口袋区域的Series 3中，部分化合物效价最高提升约500倍，Boltz-2却将整个系列预测为弱于母体化合物。
推荐理由：该研究用43个15-PGDH抑制剂检验Boltz-2亲和力排序，显示姿势准确不等于排序可靠。
iNatureAI 评分3434 Cancer Res | 天津医科大学张真发等发现线粒体隔离cGAS削弱肺腺癌免疫
天津医科大学张真发等通过单细胞与空间转录组学分析CheckMate 816试验标本，发现新辅助化疗免疫治疗无应答肺腺癌中CHCHD3上调，其将cGAS螯合于线粒体、削弱STING信号。敲除CHCHD3可恢复CXCL5/CXCL1产生、减少M2样巨噬细胞并促进CD8+T细胞浸润；虚拟与功能药物筛选鉴定出小分子TN4510，在临床前模型中与化疗免疫治疗协同抑制肿瘤生长。
BioTender精选AI 评分7272 Leash Biosciences 发布 Minos 工作稿：用真实湿实验构建分子搜索环境评测 AI
Leash Biosciences 的 Minos 工作稿把预先完成的 DNA 编码化合物库实测结果封装成可反复查询的分子搜索环境，模型每局最多测试 100 个分子、每批最多 5 个。
推荐理由：工作稿把已完成的湿实验封装成可反复查询的分子搜索环境，并给出结构打乱与靶标遮蔽对照，便于理解评测边界。
DrugIntelAI 评分7272 Langevin Flow Maps：无需轨迹监督的大步长分子动力学与过渡路径采样
arXiv 预印本提出 Langevin Flow Maps（LFM），通过学习朗之万随机动力学在有限时间区间内的状态映射实现大步长模拟，训练不依赖时间有序轨迹监督。
BioTender精选AI 评分5858 《Molecular Cell》推出AI分子生物学专题，14篇内容聚焦预测与实验验证边界
《Molecular Cell》第86卷第20期于2026年10月15日推出“Artificial intelligence in molecular biology”专题，共14篇内容，包括1篇社论、5篇Insights、6篇综述和2篇原创研究，覆盖蛋白、RNA、基因编辑和单细胞。
推荐理由：专题把蛋白设计、RNA与单细胞预测放进同一证据框架，并逐项标出计算预测与实验验证的边界。
BioArtAI 评分4444 Cell Biomaterials综述 | AI驱动肽类药物发现
西湖大学曾坚阳团队与宾夕法尼亚大学Cesar de la Fuente-Nunez团队在Cell Biomaterials发表综述，系统梳理肽-蛋白相互作用的实验发现、AI预测与生成式设计及治疗转化挑战。
木可AI探索笔记精选AI 评分6060 Radical Numerics 技术报告解读：Tessera 按行为指纹分组数据混合，DNA 语料宏基因组占比从 14% 降至 4%
Radical Numerics 发布技术报告，介绍 Tessera 数据混合方法：先为采样文档各训一个不到 1 亿参数的微型代理模型测出行为指纹，再降维成行为轴并用回归器外推到全语料，最后在行为空间聚类成派生源、用 MixMin 配权重。
推荐理由：梳理 Tessera 按文档行为指纹分组配比训练数据的方法，及其在 DNA 语料上的分组结果与规模限制。
木可AI探索笔记精选AI 评分5858 Evo团队新公司Radical Numerics获5000万美元种子轮，预览基因组模型Omnii
由Evo和Evo 2原班人马创立的Radical Numerics于2026年6月15日公开亮相，并宣布5000万美元种子轮，由Emergence Capital领投，Obvious Ventures、Triatomic Capital、Factory、First Spark Ventures跟投。
推荐理由：梳理Evo团队新公司押注基因组基础模型的路线差异，并指出Omnii尚未开源、数字待独立复现的边界。
智药邦精选AI 评分6363 Nature Reviews Drug Discovery 访谈 OpenBind 负责人 Charlotte Deane：AI 药物发现的数据鸿沟如何填补
牛津大学 Charlotte Deane 在 Nature Reviews Drug Discovery 访谈中介绍其联合领导的 OpenBind 计划，目标是建成全球最大的开放获取药物-蛋白质相互作用数据集，以改进蛋白-小分子结合结构与亲和力预测。
推荐理由：OpenBind负责人谈蛋白-小分子结合数据缺口，并给出首组数据集与盲测挑战的具体规模。
AI-Protein DesignAI 评分4040 诺奖成序章，奋斗正当时！今年David Baker已手握9篇NS正刊
截至2026-10-16，David Baker团队今年在《Nature》和《Science》正刊发表9篇论文（含1篇综述），覆盖人工酶从头设计、靶向GPCR与Ras的结合蛋白、蛋白质纳米笼、荧光团结合蛋白及膜蛋白结构解析工具。其中Science论文报道RFdiffusion3可在生物大分子中直接构建原子级精度的功能位点支架，Nature论文则实现半胱氨酸蛋白酶与金属蛋白酶的从头设计。
AI药物设计实验室精选AI 评分7272 默沙东与得州理工在npj Drug Discovery提出PepOpt，174.4秒从约10⁵⁰种肽组合中筛出前1000条
默沙东与得克萨斯理工大学研究人员在npj Drug Discovery发表可解释机器学习框架PepOpt，用位置特异的ECFP4指纹加贝叶斯岭回归预测肽活性，并借助可加性动态规划在约10⁵⁰规模空间中174.4秒返回模型评分最高的1000条序列。
推荐理由：该框架把位置特异的化学子结构编码与可加性动态规划结合，为超大肽库的候选排序提供了可解释的搜索路径。
Pranam Chatterjee精选AI 评分6767 LFD 框架用 LLM 自适应课程微调肽和小分子流模型
研究提出 LLM-to-Flow Distillation（LFD）方法，从“设计具有抗癌活性的肽”或“设计结合 D2 多巴胺受体的小分子”等自然语言目标出发，通过迭代 DPO 将 LLM 生成子目标的知识蒸馏进科学生成器。
推荐理由：该方法把自然语言目标蒸馏进肽与小分子流模型，并在留出计算评测中与奖励引导方法比较。
Labiotech.euAI 评分3030 Preclinical Pulse：2026年10月值得关注的早期研究
Labiotech 的 Preclinical Pulse 月度专栏选出2026年10月六项基于实验数据的早期疗法与技术，覆盖AI药物设计、小分子和基因治疗递送方式。入选项目之一是 AstronauTx 获迈克尔·J·福克斯帕金森研究基金会资助，用其新化合物探索增强恢复性睡眠机制能否减少帕金森病相关病理蛋白积累。
AI药物设计实验室精选AI 评分7272 ICLR 2026 论文 MolecularIQ 评测 38 个大模型化学结构推理，最高准确率 47.5%
约翰内斯·开普勒大学等机构在 ICLR 2026 发表基准 MolecularIQ，用 RDKit 符号程序核验 38 个开源大模型对分子结构的计数、原子索引定位和约束生成能力，最高总体准确率为 GPT-OSS 120B（High）的 47.5%。
推荐理由：该基准用 RDKit 符号核验拆解分子结构推理，并揭示 SMILES 写法变化带来的性能落差。
Yang Zhang LabAI 评分4040 从代码验证到癌症免疫：新加坡国立大学计算学院拓展AI for Science版图
新加坡国立大学计算学院四位教授获新加坡国家研究基金会资助，将AI分别用于程序验证、诊疗一体化抑制剂发现、材料设计与T细胞识别建模。其中Yang Zhang获S$9m资助，构建AI模型解析TCR-pMHC相互作用，以支持治疗性T细胞受体设计与个性化癌症免疫疗法。