Anthropic有的，中国也有！全球AI蛋白质设计大赛"长江杯"今日开赛！
“长江杯”2026全球AI蛋白质设计挑战赛于9月24日开赛，面向全球开放报名，承诺为不少于5000条从头设计的纳米抗体或迷你结合蛋白提供免费湿实验检测，并按亲和力排名颁发总额100万元人民币税前奖金。
#Adaptyv Bio
药化猩球AI 评分6060 药化猩球精选AI 评分5858 用RFdiffusion从零设计靶向KRAS G12D pMHC的纳米抗体：Challenge 5实战流水线记录
作者记录了Anthropic × Adaptyv蛋白设计大赛Challenge 5的轨道B方案：用RFdiffusion-Ab在h-NbBCII10人源化VHH骨架上生成500条CDR骨架，经ProteinMPNN生成2000条序列，再用RF2打分筛选出20条提交，全部在单块RTX 5080上耗时约68小时。
推荐理由：记录从500条RFdiffusion骨架到20条提交的完整计算流水线，并给出运行耗时与踩坑细节，可供同类设计复用。
药化猩球AI 评分5050 长江杯蛋白设计大赛七大靶点通关攻略：EGFR、TNF-α、GLP-1R等赛道规则与打法解析
2026赛季长江杯AI蛋白质设计大赛设EGFR、TNF-α、GLP-1R、TfR1、TL1A、TNFR1、IL-7Rα七条赛道，公开队先按ESMFold2预测加ipSAE打分排序入围，最终名次完全由实测KD决定。计划约7000条序列免费湿实验验证，每赛道约1000条，前50名免费加做成药性与细胞活性检测。EGFR赛道须测pH 6.0亲和力，GLP-1R仅给ECD却要求激动剂，为全场最难。
BioAIDesign精选AI 评分7878 NVIDIA 发布 BindClaw 技术报告：18 个钙调蛋白结合剂中 15 个结合，13 个区分钙结合态
NVIDIA 于 2026-10-28 发布 BindClaw 技术报告，把抑制剂、降解剂、稳定剂、状态选择性、受体激动五类功能要求写成冻结评分的计算 assay，让智能体在固定评分标准下迭代蛋白设计。
推荐理由：报告把功能要求固化为可执行计算对照，并用钙调蛋白湿实验检验状态选择性设计。
BioTender精选AI 评分5858 BioEmu2 实测：AI 设计抗体能否靠动态模拟提前筛选
作者 Colby Ford 用微软 BioEmu2 对一条 scFv 候选 sbio-bdbvgp-355 做构象传播演示，先抽取 10 个平衡构象各向前传播 1 ns，再逐次传播 10 次、每次 1 ns 形成 10 ns 轨迹，并另做一轮带梯度引导的采样。
推荐理由：作者以单个 scFv 候选实测 BioEmu2 的构象传播与引导采样，并逐项对照官方模型卡界定证据边界。
下一分子AI 评分4242 Adaptyv与Anthropic蛋白设计竞赛第五题：设计突变KRAS选择性结合剂
Adaptyv Bio与Anthropic合办的蛋白设计竞赛第五题开题，要求设计只结合突变KRAS片段、不结合野生型KRAS的结合剂，以助免疫系统识别癌细胞。官方公告仅称"突变KRAS片段"，X用户提及KRAS G12D但未获官方确认，规则、评价指标与序列细节均未披露。提交截止日期为11月8日，之后主办方筛选并测试，结果公布时间未说明。
BioTender精选AI 评分6262 Anthropic 与 Adaptyv 蛋白设计挑战赛第五题要求识别 KRAS G12D 突变肽
10 月 26 日，Anthropic 与瑞士蛋白工程公司 Adaptyv 联合举办的蛋白设计挑战赛放出第五题，要求设计只结合 KRAS G12D 突变肽（VVVGADGVGK）、不结合野生型肽（VVVGAGGVGK）的蛋白，两者仅第 6 位一个氨基酸不同，靶点为 HLA-A*11:01 呈递的 pMHC。
推荐理由：赛事把特异性拆成突变识别、肽依赖与亲和力三关，为从零设计结合剂的评测提供了具体参照。
智药局AI 评分7474 Anthropic 公布 Claude 自主蛋白设计研究：64 小时生成 31.8 万个设计，17 个通过结合实测
Anthropic 公布一项生物学研究，Claude 在约 64 小时、约 1 万 GPU 小时内自主调用 12 种蛋白设计工具，针对 Cn2、Ts1、AaH I、AaH II、LqhIII 五种蝎毒神经毒素生成 318484 个微型结合蛋白设计，并完成超过 55 万组蛋白—毒素结构预测。
机器之心 · AI4ScienceAI 评分7676 刚刚，Claude 64小时设计31万种蛋白，17种通过实验验证
Anthropic 公布一项生物学研究，Claude 在 64 小时计算设计阶段生成 318484 种针对 5 种蝎毒神经毒素的微型结合蛋白设计，筛选出 211 个候选交由 Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience 实验验证，最终 17 个达到预设结合标准。
LeapFunAI 评分7878 Claude 64 小时设计蝎毒蛋白 minibinder：211 条送检，17 条双实验室达标
Anthropic 公布内部研究模型 Claude 在 Claude Science 上针对五种蝎神经毒素从头设计 minibinder 的技术报告，约 64 小时内生成 318,484 个设计，最终 211 条送 Adaptyv Bio 与 Twist Bioscience 用 SPR 湿实验验证，按双实验室硬标准 17 条达标。
Amir Shanehsazzadeh精选AI 评分6060 Anthropic × Adaptyv 蛋白质设计竞赛第4期以TfR1为靶点，要求设计pH敏感结合剂
Anthropic × Adaptyv 蛋白质设计竞赛第4期在 proteinbase 平台开放，靶点为 TfR1，要求设计能精确结合该受体特定位点的 pH 敏感结合剂，以帮助药物穿过血脑屏障进入脑内。作者 Amir Shanehsazzadeh 转述称，本期评测关注结合、小鼠交叉反应性与 pH 敏感性；TfR1 在血脑屏障高表达，pH 敏感结合剂可在内体中释放并从脑侧排出以递送治疗药物。
木可AI探索笔记精选AI 评分8383 David Baker团队提出文本条件化全原子蛋白生成模型Prompteina，GM2A结合剂湿实验命中率6.7%
David Baker团队联合新加坡国立大学和AI2提出文本条件化全原子蛋白质结构生成模型Prompteina，以自然语言作为统一条件入口，基底为NVIDIA团队的Complexa。
推荐理由：梳理Prompteina如何用自然语言统一蛋白生成接口，并完整走通agent设计到湿实验命中的链条。
Adaptyv Bio精选AI 评分5858 Anthropic × Adaptyv 蛋白质设计竞赛第三题开放：设计激活 GLP1R 的蛋白
Anthropic × Adaptyv 蛋白质设计竞赛第三题开放，要求参赛者设计能激活 GLP1R 的蛋白质。GLP1R 是司美格鲁肽（Ozempic、Wegovy）和替尔泊肽在 2 型糖尿病与肥胖中作用的受体。
Amir ShanehsazzadehAI 评分6060 Anthropic 与 Adaptyv 蛋白设计竞赛第二题锁定 TNF-α 结合剂
Anthropic 与 Adaptyv 蛋白设计竞赛公布第二道挑战，目标是为 TNF-α 设计更优结合剂，并要求其在细胞内体 pH 6.0 条件下选择性释放以改善药物半衰期。该设计还需同时结合人源和小鼠 TNF-α，以便在临床前模型中测试同一设计；Amir Shanehsazzadeh 转发称该靶点本身对结合剂设计就很难，pH 要求进一步加大难度。
Adaptyv Bio精选AI 评分5858 Adaptyv Bio 与 Anthropic 蛋白设计竞赛第二期：设计 pH 6.0 选择性释放的 TNF-α 结合剂
Adaptyv Bio 宣布 Anthropic x Adaptyv 蛋白设计竞赛第二期，目标是设计优于现有药物的 TNF-α 结合剂，并能在细胞内体 pH 6.0 条件下选择性释放以改善药物半衰期。设计要求还包括同时结合人源和小鼠 TNF-α，以便在临床前模型中测试同一设计。
推荐理由：比赛把 TNF-α 结合剂设计放到 pH 6.0 选择性释放和跨人鼠结合的双重约束下，可观察设计如何兼顾亲和力与可开发性。
Adaptyv BioAI 评分2222 Adaptyv蛋白设计竞赛EGFR挑战赛剩两天
Adaptyv Bio蛋白质设计竞赛第一项挑战赛距截止还有两天，提交截止时间为10月6日（周二）。该挑战要求设计能在肿瘤酸性环境中结合EGFR、而在健康细胞中性pH下不结合，且须同时结合人源与鼠源EGFR变异体以便临床前测试。设计需通过ProteinBase平台提交。
Google DeepMind / Isomorphic精选AI 评分7474 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白与结构嵌入可验证水印
Google DeepMind 推出面向合成生物学的 SynthID Bio 水印方法，可在蛋白序列和 AlphaFold 3 预测的 3D 结构中嵌入可检测签名，并在实验室测试中保持生物功能。
推荐理由：介绍一种嵌入蛋白序列与预测结构的可验证水印方法，并给出湿实验与检测稳健性证据。
Martin Pacesa精选AI 评分5858 Martin Pacesa 介绍 BindCraft2 多靶点与自定义损失实现及运行入口
Martin Pacesa 表示可将 BindCraft2 的多靶点与自定义损失实现用于设计任务，并给出在 AriaX、Tamarind 或 Google Colab 上运行的方式及 GitHub 链接。BindCraft2 由 Erik Mäeots 开发，仓库为 https://github.com/PacesaLab/BindCraft2；BC1 版本的多靶点 notebook 由 Lennart Nickel 和 Paul Kittner 提供。该帖引用了 Adaptyv 的 Anthropic x Adaptyv 蛋白质设计竞赛第一项挑战，要求设计在肿瘤酸性条件下结合 EGFR、在健康细胞正常 pH 下不结合的条件性结合剂，且需同时结合人源与小鼠源 EGFR 以支持临床前测试。
推荐理由：作者给出 BindCraft2 多靶点与自定义损失实现的可运行入口，便于复用条件性结合剂设计流程。
Amir Shanehsazzadeh精选AI 评分7373 BindCraft2 提前开源，扩大分子设计搜索空间并接入 Adaptyv 竞赛
BindCraft2 已发布，代码当天开源，学术与工业使用均免费，作者团队未等论文发表即提前放出。该版本通过支持更多模态与靶点扩大了分子设计搜索空间，速度也更快，并可用于 Adaptyv 竞赛；Amir Shanehsazzadeh 表示 Claude 在复杂搜索空间中表现最好，相关竞赛由 Anthropic 与 Adaptyv Bio 共同赞助。
推荐理由：BindCraft2 提前开源并扩大分子设计搜索空间，为结合剂设计竞赛提供了可直接上手的工具。
Martin Pacesa精选AI 评分5858 Martin Pacesa：Adaptyv 竞赛的靶点交叉反应适合用 BindCraft2 原生处理
Martin Pacesa 表示 Adaptyv 蛋白质设计竞赛中的靶点交叉反应问题正是 BindCraft2 的原生适用场景，并给出工具概览与 GitHub 代码入口。他同时列出 Lennart Nickel 和 Paul Kittner 基于 BindCraft1 的多靶点 notebook 变体链接。被引用的竞赛帖称将提供最高 100 万美元 Claude 额度并实验验证社区提交的 5000 个设计，赛题涵盖物种交叉反应、pH 敏感性和肽-MHC 特异性等。
推荐理由：作者以 BindCraft2 作者身份指出该工具原生支持 Adaptyv 竞赛中的靶点交叉反应设计任务，并给出代码入口。
Adaptyv Bio精选AI 评分7272 Adaptyv Bio 关注 BindCraft2 开源并用于新蛋白质设计竞赛
Adaptyv Bio 表示，BindCraft2 已在其与 Anthropic 的新蛋白质设计竞赛开始前开源，该竞赛将有超过 5000 个设计在其实验室接受实验测试。作者回顾称，BindCraft1 在 2024 年其蛋白质设计基准中表现突出，赢得首届 EGFR 竞赛，并在后续轮次中被广泛使用。所引用的发布信息显示，BindCraft2 完整代码已放出，学术和工业用途均可免费使用，论文尚未发表。
推荐理由：BindCraft2 在 Adaptyv 新竞赛前开源，可对照其上一代在 EGFR 基准中的表现理解方法迭代。
Amir Shanehsazzadeh精选AI 评分7878 Claude 编排开源蛋白模型，15 个靶点中设计出 14 个从头结合剂
Anthropic 测试 Claude 能否从头设计蛋白结合剂：在人类专家撰写的设计提示下，Claude 自主针对 15 个靶点中的 14 个完成了设计，随后由 Adaptyv Bio 与 Twist Bioscience 独立构建并测试，作者称成功率和亲和力均较高。
推荐理由：Anthropic 与 Adaptyv Bio、Twist 的实测显示，Claude 编排开源模型在 15 个靶点中设计出 14 个从头结合剂，可作为智能体驱动蛋白设计的参照。
Mohammed AlQuraishi精选AI 评分7272 AlQuraishi评蛋白质设计方法靶点难度差异：Genie 3分到最难靶点
Mohammed AlQuraishi 评论称，不同蛋白质设计方法分到的靶点难度各不相同，Genie 3 拿到的是最难的靶点，并希望这算是一种恭维。该评论引用 Anthropic 关于 Claude 从零设计蛋白质结合剂的内容，其中称在人类专家撰写的设计提示下，Claude 自主针对 15 个靶点中的 14 个设计出结合剂，并由 Adaptyv Bio 与 Twist Bioscience 独立构建和测试。
推荐理由：作者对比不同蛋白质设计方法分到的靶点难度，指出Genie 3拿到最难靶点，为解读各家设计结果提供难度差异视角。
Adaptyv BioAI 评分7878 Adaptyv Bio 湿实验评测 Claude 蛋白设计：1320 个设计中 26.8% 结合靶点
Adaptyv Bio 在自动化湿实验室中对 Anthropic 的 Claude Mythos Preview 与 Opus 4.8 设计的从头结合剂进行匿名盲测，1320 个设计中 95% 成功表达、354 个结合靶点，总体命中率 26.8%，覆盖 15 个靶点中的 14 个。
Claude Science / Anthropic Science精选AI 评分8282 Anthropic 报告 Claude 蛋白结合剂设计与 NMR、LC-MS 化学分析研究
【全文总结】【全文总结】Anthropic 报告 Claude 通过编排蛋白设计工具，在 15 个可评估靶点中的 14 个获得结合剂：1,320 个设计产出 354 个结合剂，仍属结合验证，不能等同药物疗效。原文另报告 Claude Opus 5 从原始 NMR 与 LC-MS 数据完成化学分析，所用时间分别为 23 和 19 分钟；这是不同任务的案例，不能合并为通用药物发现成功率。
推荐理由：Anthropic 用湿实验验证 Claude 自主设计的蛋白结合剂，并给出与公开设计竞赛和既有命中率的对照。