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下一分子聚焦AI制药
只看大分子/蛋白#Generate
10月28日周三
  1. Generate:Biomedicines65

    Generate:Biomedicines 与 Anthropic 合作重构 CAR-T 受体信号域，缩短约 70% 并提升体外杀瘤

    Generate:Biomedicines 与 Anthropic 合作，六名科学家用 Claude 结合自有模型、计算工具和湿实验数据，重构用于实体瘤的 CAR-T 受体。重新设计的信号组件比标准设计缩短约 70%，为新增功能留出空间，并在实验室测试中提升了对癌细胞的杀伤。相关结果以预印本形式发布，公司称该流程把数年工作压缩到数月、成本仅为原方案的一小部分。

    推荐理由：Generate:Biomedicines 与 Anthropic 合作重构 CAR-T 胞内信号域，展示大模型参与蛋白设计的可迁移流程。

10月23日周五
  1. Generate:Biomedicines22

    Generate:Biomedicines 高通量冷冻电镜平台

    要让生物学可编程，我们需要看见我们所制造的分子，并从中学习。 今天，@annejecrois 将分享我们团队如何构建高通量冷冻电镜平台，以生成用于训练我们抗体设计 AI 模型的结构数据。 她的演讲《CryoEM：从技艺到设计引擎》将于美国东部时间上午 10:55 在马萨诸塞州剑桥市赛诺菲举办的“Celebrating Womenin Structural Biology & Drug Discovery”活动上开始。 查看议程 → https://www.nesba.net/

10月15日周四
  1. 木可AI探索笔记83

    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。