AI制药日报｜头条：多样计算策略发现p38α−MK2分子胶
下一分子日报头条介绍一项结合自由能扰动与机器学习的研究，从多种化学来源配体中筛选并优先排序，识别出多个结构多样、高效力且高选择性的p38α−MK2分子胶。先导化合物14和28在人全血中达到覆盖EC50的暴露水平，并在脂多糖小鼠模型中口服给药后显著降低TNFα水平，结果基于摘要报告。
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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。
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。
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。
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。