#小分子生成

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。

Inductive 在 OpenADMET CYP 抑制盲测中夺冠，连续第四次登顶 AI 药物发现基准

Inductive 在 OpenADMET CYP Direct Inhibition 盲测中排名第一，领先来自生物制药、学术与 AI 机构的 270 余名参赛者，NVIDIA 与 Recursion 分列第三、第四。

AI制药日报｜大分子/小分子/虚拟细胞多项研究进展

研究团队用肽条形码、尺寸排阻色谱与质谱结合的混合方法，在大肠杆菌统一生产条件下量化了超过39000个天然蛋白结构域变体、从头设计蛋白和纳米抗体的单体产量。AtomLM-9b以全原子结构分词器将生物分子几何压缩为离散结构token，在CASP14和CASP15上全原子lDDT分别为0.832和0.835。单细胞基础模型基准评测显示，五种模型在跨物种注释与扰动预测上优于简单基线，但同物种内优势有限。

AI制药日报｜谷歌化学智能体、虚拟细胞与药企进展

本期日报收录谷歌DeepMind的Antigravity化学信息学技能演示，智能体可整理文献与分子数据、调用化学工具分析并协助提出待验证设计方案，官方称部分原需多天的工作可在约一小时内完成，但设计结果仍须实验验证。

AI制药日报｜2026-11-03

下一分子2026年11月3日日报汇总多条AI制药进展，头条为东北大学、Broad研究所等在arXiv预印本提出自进化分子发现智能体MolRSI，将模型选择与组件组合等工作流作为优化对象，抗菌筛选命中率15.9%。

MolRSI：自进化分子发现智能体以跨任务经验优化工作流，抗菌筛选命中率15.9%

东北大学、Broad研究所等机构在arXiv预印本中提出自进化分子发现智能体MolRSI，把模型选择与组件组合等工作流作为优化对象，并用跨任务记忆积累可复用经验。

npj Drug Discov｜TechBio 3.0：AI制药如何把预测、设计与实验连成闭环

牛津大学Krish Ramadurai与Abhirup Banerjee在《npj Drug Discovery》发表综述，用TechBio 3.0概括将多模态AI、生成式化学与自动化实验接入同一反馈体系的研发方式，并区分1.0性质预测、2.0靶点发现与分子生成、3.0实验反馈持续更新模型与设计。

别再用胜率：跨基准任务比较模型排名的统计方法

牛津蛋白信息学组博客指出，化学信息学论文常用胜率（模型在任务中排名第一的比例）评估基准表现，但该指标会掩盖微小差距、缺乏统计检验，并隐藏模型在部分任务上的严重失败。

arXiv 预印本：GEOM-DRUGS 参考集遗漏低能构象，影响构象生成模型评分

一篇 arXiv 预印本系统检验 GEOM-DRUGS 参考构象集的完整性，发现五种生成模型（GeoMol、GeoDiff、Torsional Diffusion 等）在 384 个分子上生成的构象中，有 2.3%–7.0% 经 GFN2-xTB 优化与合理性检查后属合理低能构象却未被参考集覆盖。

上海药物所郑明月等发布MolGenBench：系统评测17种AI药物生成模型

同济大学、中国科学院上海药物研究所、上海科技大学与临港实验室团队在《Nature Communications》发表论文，构建结构基础药物发现评测基准MolGenBench，在120个蛋白质靶点和600个化合物系列上系统评估17种分子生成方法，覆盖从头设计与苗头到先导优化两个阶段。

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。

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。

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。

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。

Nature Reviews Drug Discovery对话OpenBind：以开放蛋白质-小分子数据填补AI药物发现缺口

《Nature Reviews Drug Discovery》发表科学记者Asher Mullard对牛津大学教授、OpenBind项目联合负责人Charlotte Deane的访谈，讨论AI为何尚未在小分子药物发现中复制AlphaFold的成功，核心判断是瓶颈已从模型转向数量充足、分布合理且同时包含结构与结合强度的数据。

同一新闻，精选展示《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》

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。

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。

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%。

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。

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。

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

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。

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。