Nat. Comput. Sci.：主动学习与几何深度学习提升数据稀缺药物发现中的化学反应预测
研究人员提出主动学习、高通量实验与几何图神经网络组成的闭环流程，用于数据稀缺条件下的C–H硼化反应预测。经3轮主动学习新增50种底物、4,821次高通量实验，最终数据集含6,865条反应记录和568种底物，独特Bemis–Murcko骨架由105个增至147个。
推荐理由：研究把主动学习选样与几何图神经网络结合，在C–H硼化上展示数据稀缺条件下的实验闭环路径。
全部 AI 制药动态
DrugAI精选AI 评分7878 AI药物设计实验室精选AI 评分7474 同济大学等团队在 Nature Communications 发布 MolGenBench，评估17种结构基础分子生成方法
同济大学、上海药物研究所等团队在 Nature Communications 发表 MolGenBench，用活性找回、筛选效率、靶点感知和三维构象等指标评估17种结构基础药物设计方法，其中10种从头生成、7种先导优化。
推荐理由：该基准把分子生成评估从合规性推进到活性空间找回，并揭示先导优化与从头设计的差距。
AI药物设计实验室精选AI 评分5858 Nature Communications｜MALVINA：单细胞深度学习揭示细菌互作与药物如何重塑病原性
《Nature Communications》在线发表的这项研究提出 MALVINA 工作流，将宿主—病原体共培养、高内涵成像与深度学习分类结合，分析 1320 个微孔、约 130 万个人结肠上皮细胞，同时读出细菌入侵宽度、入侵深度、感染细胞直接基因毒性和未感染细胞群体基因毒性四项指标。
推荐理由：该研究把细菌入侵与宿主基因毒性拆成单细胞读数，为抗菌药物评价提供杀菌之外的观察维度。
Oxford Protein Informatics Group · Blog精选AI 评分7070 OpenBind启动首届盲测挑战：预测寨卡NS2B-NS3蛋白酶与400个化合物的结合构象
OpenBind联合OpenADMET与ASAP Discovery Consortium于2026年10月14日启动首届OpenBind盲测挑战，要求参赛者预测400个化合物与寨卡病毒NS2B-NS3蛋白酶形成的蛋白-配体复合物，化合物从小片段到类先导分子不等。
推荐理由：首届OpenBind盲测挑战以寨卡NS2B-NS3蛋白酶为靶点，用更严格的构象与物理有效性标准比较对接与共折叠方法。
Marinka Zitnik精选AI 评分6262 生物推理模型是否真正使用生物输入
Marinka Zitnik 转发 Ada Fang 等人的论文，考察生物推理模型在回答蛋白质、基因和细胞问题时是否真正使用生物输入，还是主要依赖文本。该研究指出，高性能可能造成依赖生物表征的假象，推理轨迹并不总能反映证据，并讨论了这些局限与改进路径。模型输入包括生物基础模型的表征以及功能注释、基因与通路描述、按表达排序的基因列表等生物文本。
推荐理由：研究追问生物推理模型是否真正使用生物输入，为理解其推理依据与评测局限提供参照。
DrugIntel精选AI 评分7474 预印本追踪 Boltz-2 的 Pose→Affinity 信息流：亲和力头实际读取第二套结构
Xeureka 的 Kazuya Ujihara 在 ChemRxiv 预印本中通过源码追踪和分层干预，分析开源 Boltz 2.2.1 的蛋白–配体亲和力推理通路，发现结构预测先决定 affinity crop，affinity pass 再对该 crop 重新扩散生成第二套结构，亲和力头读取的是这套结构而非用户看到的 written structure。
推荐理由：源码追踪拆出 Boltz-2 亲和力预测的三条信息通路，为判断结构模型是否真正利用结合几何提供可迁移的审计方法。
Frank NoéAI 评分5555 社区驱动的原子尺度机器学习生态战略路线图发布
Frank Noé 在 X 上分享了一份社区驱动的原子尺度机器学习生态战略路线图，并特别致谢 Michele Ceriotti 在汇总工作中的大量投入。路线图全文见 arXiv 预印本 2609.39090，推文未披露具体内容与结论。
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分7676 无约束生成全军覆没的靶点，这套方法拿到 20%+ 实验命中率｜AI 制药日报 0930
Prescient Design 提出 MIMOSA，在推断阶段把靶点已知结合物的界面几何与残基性质作为约束喂给扩散过程，不重训练模型，可直接套用于 RFAntibody 和 BoltzGen。
推荐理由：汇总多条预印本与工具更新，其中抗体推断时约束方法附湿实验命中率，便于比较难靶点设计思路。
DrugIntel精选AI 评分5858 Nature Methods前瞻：蛋白质结构预测从静态结构走向构象集合
Wankowicz与Bonomi在《Nature Methods》发表前瞻文章，指出AlphaFold等工具已改变静态结构预测，但仍无法捕捉完整构象集合，核心瓶颈是缺乏原子分辨率下可作金标准的真实参考数据。
推荐理由：文章系统梳理构象集合预测在数据、表示与评价上的瓶颈，为理解结构预测的下一步提供框架。
Pranam ChatterjeeAI 评分1212 六篇论文被NeurIPS接收
我为我的学生们感到无比骄傲：6篇论文被NeurIPS接收！！😭 这些工作（经过多轮修改/重投打磨🧑🏻💻，还有湿实验工作！🧑🏻🔬）是新颖算法如何带来转化成果的绝佳范例。下一站：悉尼🇦🇺 + 亚特兰大🇺🇸！✈️
AI蛋白质精选AI 评分7474 斯坦福团队发表Virtual Biotech多智能体框架，模拟药企组织完成靶点发现与临床开发推理
斯坦福大学James Zou团队在Science发表Virtual Biotech，一个模拟生物技术公司组织架构的多智能体AI系统，设虚拟首席科学官及靶点识别、靶点安全、模态选择、临床开发四个科学家智能体部门。
推荐理由：斯坦福团队用多智能体模拟药企部门，在三个真实决策点上展示跨尺度证据整合与失败试验复盘。
创药网AI 评分3838 新型AI药物研发工具/平台（上篇）
文章简述了近期国外代表性AI药物研发工具/平台：Isomorphic Labs的IsoDDE可预测蛋白质与药物、抗体相互作用，在Runs N' Poses最难任务上准确度达AlphaFold 3两倍以上。
Marinka ZitnikAI 评分3838 AI衰老研究机遇与开放基准
很高兴与@Nature讨论在衰老研究中使用和评估AI的机遇，并重点介绍@biogerontology在@CellCellPress上发表的最新论文，该论文为衰老生物学中的AI引入了开放基准和语言模型 https://www.nature.com/articles/d41586-026-02913-7
EMBL-EBI News精选AI 评分5858 EMBL-EBI 视角：基准评测如何支撑生物医学 AI 的可靠性
EMBL-EBI 研究负责人 Julio Saez-Rodriguez 等人在一篇 Perspective 文章中讨论生物医学基础模型的基准评测，提出数据质量、模型仓库与评测框架三个相互关联的支柱，并主张将性能评估与方法开发隔离、由独立方在未见数据上评测。
推荐理由：EMBL-EBI 研究负责人系统梳理生物医学基础模型基准评测的三角框架与独立评测原则，为理解模型评测争议提供参照。
PDBeAI 评分4040 AlphaFold 复合物置信度指标差异解析
同一个预测复合物，不同的置信度分数： ipTM：0.38 ipSAE：0.75 为什么这些指标会有差异？完整解析 👇 https://youtu.be/k4yBqddtPyQ #AlphaFold #AFDB
唯信计算精选AI 评分6363 唯信计算实测57个抗体结构：11种预测模型谁更准、谁更快
唯信计算（Wecomput）基于2026年1月1日至8月19日发布的57个PDB抗体结构、105条抗体链，在统一指标下评测11种抗体结构预测模型与模式。
推荐理由：唯信计算用统一数据与指标横向比较11种抗体结构预测模型，并给出逐结构互补性与速度取舍的参照。
Mohammed AlQuraishi精选AI 评分6262 OpenBind 发布首篇预印本，公开首批数据与新增虚拟筛选基准
OpenBind 发布首篇预印本，对首批 OpenBind 数据发布做更正式的分析，并扩展了此前的博客内容。该预印本补充了更多方法细节和额外分析，公开了输出与代码，并新增一个虚拟筛选基准。
推荐理由：OpenBind 首篇预印本公开首批数据与代码，并新增虚拟筛选基准，便于对照其数据与方法细节。
AI4Protein精选AI 评分8080 Science 论文解读：Townley 等用深度学习从头设计 RNA 假结
Townley 等人在 Science 发表的工作用深度学习设计 RNA 假结，先做对二级结构与局部拓扑，再借助 RNA 自身折叠补全三维细节。
推荐理由：文章解读了深度学习设计 RNA 假结并用 SHAPE 与补偿突变验证的路线，也点出结构正确不等于功能保留。
AurekaBio 寻明生科精选AI 评分8383 寻明生科AuraIDE夺得首届AIntibody抗体设计盲测Challenge 1冠军，结果发表于Nature Biotechnology
首届国际AI抗体设计大赛AIntibody的结果发表于Nature Biotechnology，寻明生科自研抗体设计模型AuraIDE（参赛名AuraBind）在Challenge 1计算亲和力成熟任务中夺冠，其冠军抗体经KinExA测得KD为94.7pM，较亲本抗体提升约2000倍，优于第二轮组合文库湿实验筛选得到的最佳抗体（113pM）。
推荐理由：首届AIntibody盲测以统一湿实验验证抗体设计，冠军序列的亲和力优于实验筛选最优克隆，为模型能力提供了独立参照。
AI4ProteinAI 评分7373 MaSIF-mimicry结合GluePCA绘制CRBN-分子胶互作网络
研究团队将AI蛋白表面查询方法MaSIF-mimicry与高并行蛋白互补实验GluePCA结合，在全蛋白组范围绘制CRBN-泊马度胺潜在互作网络，鉴定出6个已知及43个新的CRBN-泊马度胺结合蛋白，并对部分候选做了正交验证。
Mohammed AlQuraishiAI 评分3030 蛋白质语言模型训练不宜丢弃单例
看起来非常有意思！ @KevinKaichuang：训练蛋白质语言模型时，人们通常会丢弃那些没有与至少一个其他蛋白质聚类的宏基因组蛋白质（单例）。我们与 @riavinod_ @Samir_char @avapamini @lorin_crawford 一起证明，这很可能不是正确的策略。
SynBioBeta News精选AI 评分7474 RyboDyn 在肿瘤暗转录组中发现第二套人类蛋白质组
RyboDyn 在 bioRxiv 预印本中报告，其测序平台 RyboCypher 在肺癌、结直肠癌及癌旁组织和癌细胞系中解析出约660万个暗 RNA 位点，其中超过97%不见于现有非编码 RNA 数据库。
推荐理由：RyboDyn 用自建测序平台在肿瘤样本中挖掘出约8万条隐秘肽段，并给出一个可成药的表面靶点验证案例。
PDBeAI 评分4242 PDBe发布片段筛选数据使用新建议
📄片段筛选数据使用的新建议来了。 该白皮书总结了关于片段筛选、从命中到先导化合物及先导化合物优化研究中结构生物学数据存储与复用的社区指导意见。 ⬇️在此阅读⬇️ https://cdn.rcsb.org/wwpdb/docs/documentation/Frag-screen-data-White-paper-08112026.pdf
环肽与药物发现精选AI 评分5959 为什么N-烷基化有利于透膜性？N/Cα双取代骨架位阻机制解读
文章解读东京大学Jumpei Morimoto与Shinsuke Sando团队的研究，指出N-烷基肽的高被动膜渗透性除去除酰胺N–H外，还来自N/Cα双取代产生的骨架位阻约束。
推荐理由：文章拆解东京大学团队关于N/Cα双取代骨架位阻促进肽透膜的机制研究，为口服环肽设计提供可迁移的结构判断依据。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7070 英灵殿科技提出EpiBench基准：评测大模型能否从序列理解抗体表位
英灵殿科技团队提出EpiBench，一个面向抗体药物发现的表位推理基准，包含1,609个样本和五项相互关联任务，标签来自抗体–抗原复合物结构、功能性B细胞实验与深度突变扫描数据。
推荐理由：该基准把表位理解拆成五项抗体发现决策任务，并给出通用大模型在长序列定位与抗体特异性对应上的具体缺口。
Hannes Stärk精选AI 评分5858 cofoldarena.ai 上线开源共折叠结构预测模型排行榜
Hannes Stärk 转发推荐 bjing2016 制作的 cofoldarena.ai，这是一个与 PDB 同步、每周更新的开源共折叠结构预测模型排行榜，所有预测结果均可查看和下载。bjing2016 表示，推出该榜单是为了帮助大家跟上不断涌现的开源共折叠模型。
推荐理由：该榜单按周同步 PDB 并公开预测结果，为比较开源共折叠结构预测模型提供了可下载的参照。
环肽与药物发现精选AI 评分5858 JMC研究解析浅灰霉素的反向分子变色龙性
JMC发表的研究以天然抗菌大环肽浅灰霉素为对象，结合PAMPA、Caco-2、EPSA测定与溶液NMR、蒙特卡洛构象搜索及NAMFIS分析，解析其在极性与非极性环境中的构象分布。
推荐理由：文章解读JMC研究如何用构象集合解释大环肽渗透性反常，为环肽可开发性评估提供构象层面的参照。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分6060 Inductive Bio 在 OpenADMET PXR 盲测挑战中夺冠，为连续第三次获第一
Inductive Bio 在 OpenADMET 的 PXR Blind Challenge 中排名第一，击败来自大型药企、生物技术公司、学术机构和 AI 组织的 350 多名研究者。
推荐理由：Inductive Bio 在 PXR 盲测挑战中夺冠，可与该公司连续三次盲测成绩及 ADMET 建模的真实条件评测对照阅读。
Hannes StärkAI 评分2626 JKO方案与Energy Matching论文讲解
周一 Starkly Speaking：我们有一场与 @X_MichalB 的会议，讲解基于“Energy Matching”论文的 Jordan–Kinderlehrer–Otto（JKO）方案 https://arxiv.org/abs/2504.10612 Zoom 时间：美东中午12点 / 中欧夏令时下午6点：http://hannes-stark.com/starkly-speaking
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 提出 f-Trajectory Balance 损失族，用于分子生成与 LLM 的探索调优
Valence Labs 的 Jason Hartford 介绍其 ICML 论文 f-Trajectory Balance，提出一族损失函数用于微调 GFlowNets、生成模型和 LLM，并支持离策略与在策略数据。
推荐理由：作者从损失函数角度解释生成模型探索与利用的权衡，为分子生成和 LLM 微调提供可迁移的方法视角。
Roshan Rao精选AI 评分6262 ESMC、ESMFold2 与蛋白机制可解释性论文更新并发布预印本
Roshan Rao 等在 bioRxiv 发布关于 ESMC、ESMFold2 和蛋白质机制可解释性的论文，并对上周初版做了修订。
推荐理由：作者说明 ESMC、ESMFold2 与蛋白机制可解释性预印本的修订内容，涉及基准评测与结果口径调整。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分6060 显微图像深度学习究竟学到了什么：Valence Labs 作者谈基准与可解释性
Valence Labs @ Recursion 的 Ihab 在文章中讨论显微图像深度学习模型究竟学到了什么，指出在部分细胞培养显微任务中，多个已训练模型的表现与未训练网络和像素统计等简单基线相近，说明基准分数中有一部分信号并不需要高层生物学表征。
推荐理由：作者结合自身基准测试经验，讨论显微图像模型何时学到真实生物学信号、何时依赖技术捷径，并提出可解释基线的设计思路。
David Mobley精选AI 评分7373 Open Free Energy 团队发布覆盖 15 家药企的自由能方法开放基准研究
Open Molecular Software Foundation 旗下 Open Free Energy 团队宣布完成迄今规模最大的自由能方法开放基准研究，称在 15 家制药公司参与的测试中达到经行业验证的准确度。David Mobley 转发该消息并附上 Business Wire 新闻稿链接，未披露具体误差指标或测试体系。
Philippe Schwaller精选AI 评分5858 多机构合作发布通用科研智能体 SAGA，可自我演化目标并完成湿实验验证
多机构合作发布通用科研智能体 SAGA（Scientific Autonomous Goal-evolving Agents），其特点是不仅优化固定目标，还会像人类研究者一样自行细化目标。该工作在化学、生物学与材料科学中设置五项发现任务，并包含湿实验验证，示例任务包括从头纳米抗体设计与永磁材料。作者 Philippe Schwaller 转发并称其为一项大规模多机构合作成果。
推荐理由：SAGA 把目标自我演化引入通用科研智能体，并在化学、生物与材料任务上做湿实验验证，可供比较智能体自主性设计。
David MobleyAI 评分4343 OMSF与开源软件在计算化学中的作用
我们关于OMSF以及开源软件在计算化学中日益增长的作用的Perspective文章已在JCIM发表！https://dx.doi.org/10.1021/acs.jcim.5c03137 （讽刺的是，由于ACS的政策，这篇文章并非开放获取，但你可以在chemRxiv上免费阅读完整版本。https://chemrxiv.org/doi/full/10.26434/chemrxiv-2026-6n5lz/v2 ）
LabGenius Therapeutics · News精选AI 评分5858 LabGenius 发表 3in1 噬菌体展示筛选法，一天完成全部筛选轮次
【摘要级】LabGenius 提出 3in1 噬菌体展示生物淘选方法，采用非变性洗脱并跳过中间噬菌体扩增步骤，在一天内完成全部淘选轮次。作者称该方法比传统淘选快五倍，获得的独特命中化合物最多多六倍且亲和力范围较广，并将先导化合物发现时间缩短一周、减少耗材与废弃物。该方法在针对多种靶点的天然合成库和免疫库中展示适用性，材料仅为论文摘要。
推荐理由：该方法把多轮噬菌体展示筛选压缩到一天，并报告了命中多样性与亲和力范围的对照结果。
PrecisionLife 官网资讯精选AI 评分5858 PrecisionLife与Ovation公布GLP-1疗效遗传标志物首阶段结果并扩至2.5万患者
PrecisionLife与Ovation公布合作首阶段结果，称基于4,600名患者数据识别出2,500余个与GLP-1受体激动剂疗效相关的遗传特征，映射到1,100个基因和15个主要机制，并称疗效标志物在100%患者中被识别。
推荐理由：该合作披露了基于真实世界组学数据识别GLP-1疗效遗传标志物的首阶段结果与扩样计划，可作为药物响应分层商业化的参照。
David MobleyAI 评分4040 开源软件在分子建模中的作用新预印本
我们发布了一篇新预印本，探讨开源软件在分子建模中日益增长的作用！https://chemrxiv.org/engage/chemrxiv/article-details/69430a5e6e8e74030e0d7239 #compchem
Cellarity精选AI 评分7171 Cellarity在Nature Communications发表药物性肝损伤预测框架ToxPredictor
Cellarity在Nature Communications发表药物性肝损伤（DILI）预测框架ToxPredictor，并开源模型与验证数据。该框架基于原代人肝细胞转录组库DILImap，覆盖300种与DILI相关化合物在多个浓度下的转录特征；盲评中达到88%灵敏度、100%特异性，优于20余个行业标准临床前安全模型，并识别出动物研究未发现的若干3期临床安全性失败。
推荐理由：该框架用原代人肝细胞的转录组数据预测药物性肝损伤，并在盲评中与20余个临床前安全模型比较。
Bits in BioAI 评分3232 Bits in Bio 通讯（2025年11月3日）：Anthropic 推出 Claude for Life Sciences、NIH 投 8700 万美元建类器官中心、诺华 120 亿美元收购 Avidity
Anthropic 推出首个行业专属产品 Claude for Life Sciences，可对接 Benchling、PubMed、10x Genomics 和 Synapse.org，其 Claude Sonnet 4.5 在 Protocol QA 基准上得分 0.83，高于人类基线 0.79。