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。
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。
力文所发布全原子生成模型Pallatom2,可同时生成氨基酸序列与主侧链原子构型并指定靶点结合界面;据该帖介绍,210个候选中确认112个具结合活性,10个靶点均获结合剂,其中6个靶点经BLI测定报告pM量级KD。
中国科学技术大学、浙江大学等机构在Nature发表RNA基础模型structRFM,预训练中通过结构引导掩码语言建模同时学习序列与碱基配对关系。临港实验室与上海人工智能实验室联合推出基于OriBench的自驱动实验室平台AutoLab,打通从计算推演到实验验证的干湿闭环。
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。
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。
德国慕尼黑大学Veit Hornung与马普生化所Matthias Mann团队在Cell发表SPARCS平台,将自动化激光显微切割改造为高通量单细胞分离手段并配合深度学习图像分类器,在7000万细胞规模完成自噬体形成与STING转运的全基因组筛选。
推荐理由:该平台把激光显微切割与深度学习图像分类结合,使复杂亚细胞表型可在全基因组尺度被筛选并回溯分析。
下一分子11月2日AI制药日报头条介绍生物活性基础模型PSICHIC+,基于约8200万条蛋白-配体记录训练,可从蛋白序列与配体SMILES在毫秒级预测结合亲和力,在无靶点特异性训练数据的零样本虚拟筛选基准中富集效果优于回归和分类方法,并与领先的基于结构的方法表现相当。
下一分子10月月报收录33项进展,蛋白质设计重点从生成候选延伸至功能验证,虚拟细胞数据规模继续扩大,产业合作聚焦递送与蛋白疗法。月报以时间线梳理Baker Lab及IPD的14项研究,涵盖模型工具、功能设计与可开发性。其他进展包括RFdiffusion3正式发表、RFD4开源,以及剂泰与礼来就LNP递送达成合作,首付款逾千万美元、里程碑最高11亿美元。
Ginkgo Datapoints旗下虚拟细胞药理学计划于2026年10月27日以CC BY 4.0许可开放ReFRAME化合物库的DRUG-seq转录组数据,覆盖12,949种化合物,注册免费账户即可获取。
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。
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。
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,开发随机森林算法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)。
《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。
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。
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。
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。
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。
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。