RouteFlow 在连续合成路径潜在空间中设计可合成分子
RouteFlow 将分子优化转化为连续合成路径潜在空间中的搜索，为解码成功的候选分子同时给出由构建块和反应模板组成的合成路线。研究用 270,423 个 Enamine 构建块、115 个反应模板和最多五步路线训练路线自编码器，并以奖励引导流匹配加循环一致性约束进行优化。
推荐理由：该预印本把合成路线编码为连续潜在空间做分子优化，为兼顾性质与可合成性提供了一种可迁移的搜索思路。
全部 AI 制药动态
AI药物设计实验室精选AI 评分6969
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分6262 Martini 3 结合自由能误差从 5.7 降至 1.2 kcal/mol，配体排序中位相关仅 0.32
一篇预印本在 15 个靶点、172 个配体上评估 Martini 3 粗粒化模型的绝对结合自由能计算，发现模型系统性低估结合强度，按口袋带电残基数做线性校正后平均绝对误差从 5.7 降至 1.2 kcal/mol。
推荐理由：解读预印本对Martini 3结合自由能误差的分解，说明整体偏移校正与配体排序能力为何是两件事。
AI药物设计实验室精选AI 评分7878 Nature Communications 2026：高通量蛋白质组学与AI折叠发现靶向VAV1的分子胶
2026年发表于《Nature Communications》的研究用高通量DIA全球蛋白质组学在Jurkat细胞中筛选出可经CRBN诱导VAV1降解的苯基-戊二酰亚胺类分子胶，关键降解元件定位在VAV1 C端SH3-2结构域的RDxS基序（796–799位点）。
推荐理由：研究把高通量蛋白质组学与AI三元复合物折叠串成分子胶发现链，并给出FEP与细胞降解效力的相关性参照。
晶泰科技精选AI 评分6262 晶泰科技与暨南大学在JMC发表RET抑制剂研究，打通专利数据到小鼠药效的研发链路
晶泰科技联合暨南大学在《Journal of Medicinal Chemistry》发表回顾性案例研究，以两款已上市RET抑制剂的专利数据为基础，仅合成3个化合物即得到RET激酶IC₅₀为0.48 nM的候选分子Cpd-31。
推荐理由：晶泰科技与暨南大学在JMC发表回顾性案例，展示从专利数据解析到小鼠药效验证的连续研发链路，可作为端到端小分子早期研发流程的参照。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 回顾药物发现中结合亲和力预测的历史
Valence Labs 的 Daniel Ramirez 撰文梳理靶向药物发现中结合亲和力预测的两条路线：基于物理的对接与分子动力学方法可泛化到新靶点和新化学型，但速度慢且需要起始结构；Boltz-2、Nesso-1 等共折叠模型速度快、无需起始结构，却会在训练数据之外无预警失效。
推荐理由：梳理结合亲和力预测从物理模拟到共折叠模型的两条路线，并说明两者互补的融合方向。
晶泰科技精选AI 评分5858 晶泰科技在《JACS》报道锑基手性催化剂设计，以计算先行实现92% ee
晶泰科技在《JACS》发表研究，针对环氧化物与苯胺的不对称开环反应，设计五价锑催化剂并锁定CAC-10，在5 mol%用量、甲苯室温条件下以99%收率和92% ee得到手性β-氨基醇，底物覆盖33种环氧化物与苯胺组合。
推荐理由：借诺奖手性放大机理切入，介绍晶泰科技用DFT与非线性效应实验设计锑基手性催化剂的工作。
insitro · Publications & Press精选AI 评分6565 insitro 与礼来共建的小分子体内 PK 预测模型上线 Lilly TuneLab
insitro 与礼来合作构建的小分子体外及体内性质预测机器学习模型，现已向部分生物技术公司开放于 Lilly TuneLab。模型基于礼来数十年研究产生的多物种临床前数据训练，覆盖数十万个独特分子，并会随数据集扩展而更新；insitro 称其可作为当前从体外实验外推的行业标准方法的替代方案。
推荐理由：礼来与 insitro 用数十年多物种临床前数据训练的小分子体内 PK 预测模型进入 TuneLab，为早期筛选提供参照。
insitro · Publications & Press精选AI 评分7272 insitro 与礼来在 TuneLab 推出体内 PK 预测机器学习模型
insitro 与礼来在 Lilly TuneLab 平台上线体内 PK 预测模型，可跨小鼠、大鼠、狗和猴四种临床前物种预测血浆清除率、稳态分布容积和平均驻留时间。
推荐理由：该模型用礼来历史数据直接预测体内PK，并与体外外推法对比，为小分子成药性评估提供参照。
DrugIntel精选AI 评分6262 Rowan 测试不同 Pose Ranking 方法对 RBFE 计算的影响
Rowan Scientific 在 JACS RBFE benchmark 的 8 个蛋白靶点、约 190 个配体类似物上比较多种 pose ranking 方法，发现 Vinardo/Vina 在默认 analogue docking 输出中约 62% 的配体能把最低 RMSD pose 排第一，更复杂的方法未明显改善。
推荐理由：Rowan 在 JACS RBFE 基准上比较多种 pose ranking 方法，显示简单 Vina 排序已接近复杂打分，为自动化 FEP 工作流提供参照。
Valence LabsAI 评分2222 Valence Labs 用 CIP 标签区分分子镜像
正如你的两只手互为镜像，人体内的许多分子也是如此。 但镜像并不相同，它们的差异具有生物学相关性。 这是我们的模型即使带有手性标签也可能悄然未能捕捉到的事实。 于是引入了 CIP 标签。 想了解体内化学物质如何被标记，以便 AI 工具能区分镜像，请看下方 Cristian 的视频。 完整视频：https://youtu.be/0tT-UqhHbpI
Pranam Chatterjee精选AI 评分5858 Chatterjee 实验室 NeurIPS 论文提出 pCoMole，将生物分子缩小同时保留功能
Pranam Chatterjee 团队在已被 NeurIPS 接收的论文中提出 pCoMole，目标是在保留或提升分子功能的前提下缩小生物分子尺寸，以降低合成、制造与递送难度。论文编号为 arXiv:2610.01663，模型已在 Hugging Face 的 ChatterjeeLab/pCoMole 页面公开。推文未披露具体分子模态、评测指标与实验结果。
推荐理由：作者团队提出面向生物分子的缩小化生成方法，为在保持功能前提下压缩分子尺寸提供了可复用的建模思路。
Isomorphic LabsAI 评分3838 Isomorphic Labs 推出药物设计引擎 IsoDDE
Isomorphic Labs 的药物设计引擎 IsoDDE 可智能搜索庞大化学空间，设计面向真实世界的功能性分子，将过去数月的实验室工作缩短为计算数天完成。其药物设计智能体从生物靶点和目标分子性质等严格设计规范出发，在 2-4 天内自主迭代生成新分子设计，公司称带来真实世界功能性进展。
DrugIntel精选AI 评分7070 Nature研究构建随机背景基线，量化配体优化中的效力与PK权衡
《Nature》2026年发表的这项研究针对6个靶点的18个先导化合物系统合成257个单原子水平类似物，发现11.3%的类似物效力提升至少10倍（95%置信区间7.5%–15.2%），但41.4%的类似物在肝微粒体稳定性、血浆游离分数或膜通透性中至少一项恶化超过3倍。
推荐理由：研究用257个单原子类似物建立配体优化的随机背景，量化效力提升与PK恶化的权衡。
HouMed精选AI 评分6363 侯廷军团队在Nature Protocols发布AI虚拟筛选平台CVSP-AIE
侯廷军、康玉团队联合澳门理工大学刘焕香团队在Nature Protocols发布AI驱动的虚拟筛选平台CVSP-AIE，整合KarmaDock、CarsiDock与RTMScore重打分模型，通过分层调用平衡筛选速度与精度。
推荐理由：该平台把三种自研对接与打分模型整合为分层筛选流程，并给出在线与本地两种使用方式，便于比较速度与精度的取舍。
Andrés M. Bran精选AI 评分5858 研究者评微软 RetroChimera：单步逆合成模型中的强方法
研究者 Andrés M. Bran 对微软研究院发表于 Nature 的逆合成预测模型 RetroChimera 做了评测，认为它在单步模型类别中是较强的方法。他强调预测必须经过实验室验证，而验证的前提是先把分子合成出来。微软研究院的原帖称该模型用于加速化学合成、帮助研究者探索更广泛的分子。
推荐理由：作者以实测评测视角指出逆合成模型需先合成再验证，并给出单步模型类别中的定位参照。
Marwin SeglerAI 评分6262 Marwin Segler 团队在 Nature 发表逆合成模型 retroChimera
Marwin Segler 团队在 Nature 发表逆合成模型 retroChimera，称其推进了 AI 合成规划模型的边界。作者指出合成是药物发现的主要瓶颈，AI 合成规划可帮助提出更优路线，并使生成式分子设计更可行。推文未披露具体评测指标与实验细节。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分7272 Inductive Bio 发布 Beacon-2，可由化学结构预测小分子人体有效剂量
Inductive Bio 于 9 月 17 日发布 Beacon-2，该系统可直接从小分子化学结构预测人体有效剂量，先预测吸收、分布、代谢、排泄与毒性等决定剂量的性质并估算效力，再通过药代动力学机制模型整合。
推荐理由：Beacon-2 把人体有效剂量作为可从结构计算的指标，并给出在真实药物项目与公开化合物上的验证范围。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分7373 Inductive Bio 发布 Beacon-2 模型，从化学结构直接预测人体有效剂量
Inductive Bio 发布 Beacon-2，这是对 Beacon 系列模型的重大更新，可在 ADMET 之外直接从化学结构预测分子的有效人体剂量，由 ADMET-PK、效力与 PK/PD 三个可配置模块组成。
推荐理由：Beacon-2 把人体有效剂量作为可计算目标，并用 Indy 智能体的对照实验展示只优化效力会出现的偏差。
Oxford Protein Informatics Group · BlogAI 评分4343 用果蝇连接组做分子对接：MaleCNS 驱动刚性对接模拟
作者把雄性果蝇中枢神经系统连接组 MaleCNS（38,128 个神经元、300 万个突触）接入一个刚性对接模拟器，让果蝇“操控”星形孢菌素进入 CDK2（PDB 1AQ1）的结合口袋。仅训练边缘两层、约十万次强化学习后，果蝇从包括 9 Å 外且倒置的各个起始位置把分子对接到晶体构象 2 Å 以内。作者明确表示这并未解决药物发现，且模拟物理为自制、连接组本身未经训练。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7474 英灵殿科技发布ADMET-EvO自演化科学智能体，在22项TDC ADMET任务中综合排名第一
英灵殿科技（Valhalla Technology）联合香港中文大学、浙江大学和斯坦福大学提出ADMET-EvO，一种面向异质任务持续开展自主研究、驱动任务专用算法演化的科学智能体。
推荐理由：该工作把端点理解、假设检验与算法演化串成研究闭环，为药物研发智能体的评测方式提供了可参照的架构。
Oxford Protein Informatics Group · Blog精选AI 评分5858 用机器学习预测ADME性质：两个描述符保留82%性能
OPIG的UNIQ+学生Zarif Shafiei复现Biogen ADME数据集上的模型比较结论，发现仅用RDKit的PEOE_VSA与SlogP_VSA两个向量描述符即可保留48描述符基线82%的预测性能（LightGBM、四端点5折交叉验证，平均R²由0.42降至0.36）。
推荐理由：作者复现Biogen ADME基准并检验其结论，发现两个RDKit描述符可保留82%预测性能，为特征选择提供参照。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分5858 Inductive Bio 分享 OpenADMET PXR 盲测夺冠方法
Inductive Bio 在 OpenADMET 2026 年 PXR 激活预测盲测中从 350 多名研究者中排名第一，其负责人 Duncan Muir 在 webinar 中完整讲解建模路径。
推荐理由：Inductive Bio 复盘其在 OpenADMET PXR 盲测中的建模路径，为 ADMET 预测的误差分析与数据融合提供可迁移做法。
Valence LabsAI 评分2222 Valence Labs 谈生成式AI置信度预测
Valence Labs 介绍其置信度预测新工作，用于判断药物分子预测结果中哪些可信、哪些需回实验室补数据。推文指出生成式AI模型很少按已有证据校准置信度，在药物发现中这种虚假自信会浪费时间和资金。视频由 Tristan 讲解。
Valence LabsAI 评分3030 Valence Labs 推出可合成化合物生成模型 Synflownet
Valence Labs 构建了 Synflownet，用于生成最可能具有所需活性的可合成化合物，以提升活性分子搜索效率。该模型针对可购买分子数量达数十亿、无法逐一评估的问题，定位为“锁匠”式生成工具，而非逐个匹配的评估模型。
Philippe Schwaller精选AI 评分8282 SynthEx：面向复杂天然产物的策略优先合成规划智能体
Schwaller 团队发布预印本 SynthEx，一个以语言模型生成原子级图编辑断键、由多智能体分工提出策略、扩展路线并模拟修复的合成规划器。在 1,098 个无报道全合成的复杂天然产物上，近乎穷举的 AiZynthFinder 解出 13.8%，SynthEx 达到 63.9%，分子越复杂差距越大。
推荐理由：该工作用智能体规划复杂天然产物合成路线，并以专家盲评比较机器与人类步骤，提供了可参照的评测设计。
予路乾行精选AI 评分5858 予路乾行用分子动力学设计DYRK1B选择性抑制剂，选择性从约2倍提升至近20倍
予路乾行为一家海外生物技术公司完成DYRK1B选择性抑制剂项目，6个月内设计并合成20个化合物，交付IC50小于5nM、对DYRK1A选择性指数近20倍的分子。
推荐理由：项目展示了用分子动力学捕捉同源激酶动态构象差异、指导选择性设计的可复用路径。
GeroAI 评分2020 Gero的ProtoBind获Nebius奖项荣誉提名
@nebiusai Discovery Awards 2026 圆满成功。🏆 我们很高兴地分享，Gero 凭借我们的 ProtoBind 平台获得了荣誉提名，该平台是一个可直接从蛋白质序列进行小分子设计的生成式 AI 模型，在我们所在类别中跻身前 10 个项目。
MIT Jameel Clinic · News精选AI 评分7373 机器学习筛选出抗耐药淋球菌的新型抗生素候选分子
MIT 的 Melis Anahtar 团队用含 38,650 个分子及其抑制淋球菌生长数据训练神经网络，再筛选 610 万分子，找到预测可靶向该菌的候选。实验室测试显示其中一个分子对多重耐药淋球菌有效且对人细胞毒性较低；用另外 152 个分子重训模型后又发现一个候选，该分子在体外杀死多重耐药菌株并在小鼠体内降低药物敏感菌株水平，进一步实验显示其抑制细菌细胞壁合成所需的一种酶。
推荐理由：研究用3.8万分子训练神经网络筛选610万分子，找到对多重耐药淋球菌有效且机制新颖的候选。
HouMed精选AI 评分7474 浙大团队在Nature Communications发表机器学习增强采样工作流，解析AR-NTD配体识别并发现新型拮抗剂K53
浙江大学李丹、侯廷军团队在Nature Communications发表机器学习增强采样工作流，用于解析本征无序蛋白AR-NTD的构象景观与配体识别机制，并发现新型AR-NTD拮抗剂K53。
推荐理由：该工作把增强采样、机器学习集合变量与虚拟筛选串成流程，用于本征无序蛋白的构象与配体识别研究。
HotSpot Therapeutics 官网资讯AI 评分3838 HotSpot Therapeutics 在 EULAR 2026 展示小分子 IRF5 抑制剂项目临床前数据
HotSpot Therapeutics 在 EULAR 2026 以壁报展示其小分子 IRF5 抑制剂项目的临床前数据，该抑制剂经 Smart Allostery™ 平台发现，可剂量依赖地抑制多种人免疫细胞的细胞因子产生。
Mol.AIAI 评分3838 基于 Uni-Mol 重现血脑屏障渗透性预测并上线在线工具
基于 ICLR 2023 的 Uni-Mol 框架微调血脑屏障渗透性分类模型，在留出测试集上取得 ROC-AUC 0.9199、PRC-AUC 0.9686。训练使用约 2000 多个 BBBP 分子，经 RDKit 规范化后剔除 11 个非法分子，微调 10 个 Epoch。
Ginkgo Datapoints · UpdatesAI 评分5858 Ginkgo Datapoints、Tangible Scientific 与 Inductive Bio 联合推出 ADME-One
Ginkgo Datapoints、Tangible Scientific 与 Inductive Bio 联合推出 ADME-One，将完整的高通量 Tier 1 ADME 实验面板与 AI 驱动的人体 PK 预测及整合式化合物管理结合。三家机构称，该组合让团队可在命中化合物识别阶段就做出达到先导优化质量的决策。
HouMedAI 评分1818 浙江大学LynxMind项目获浙江省第十五届“挑战杯”大学生创业计划竞赛金奖
浙江大学课题组本科生沈欣领衔的“LynxMind——中枢神经药物设计领航者”项目在浙江省第十五届“挑战杯”大学生创业计划竞赛中获本科生组生物医药与健康科技赛道金奖。该项目为面向中枢神经系统疾病的新一代药物发现一体化平台，构建专属数据库并整合血脑屏障穿透性预测、分子生成与优化、可解释性分析等功能。
David Mobley精选AI 评分5858 自动检测分子动力学中慢速扭转重排的论文发表于JCIM
David Mobley 团队关于自动检测分子动力学中慢速扭转重排的首版方法论文已发表于 JCIM，DOI 为 10.1021/acs.jcim.6c00134。无访问权限的读者可查看 chemRxiv 预印本版本（chemrxiv.10001647/v1）。
推荐理由：作者团队提出自动检测分子动力学中慢速扭转重排的首版方法，为构象采样分析提供可复用思路。
HouMed精选AI 评分7474 侯廷军团队在ChemRxiv发布LiTENexus量子化学驱动端到端AI药物发现系统
浙江大学侯廷军团队联合澳门理工大学于2026年5月15日在ChemRxiv发布LiTENexus系统，提出量子化学信息注入（QCII）机制，将势能面、电荷分布、偶极矩等规律编码进神经算子，构建端到端虚拟药物发现平台。
推荐理由：侯廷军团队把量子化学信息注入神经算子，在ADMET与分布外化学空间给出可对照的基准结果。
Mol.AIAI 评分4747 硬核重现！从100万晶体结构到毒性预测，这个化学"基础模型"有多强？
基于剑桥大学Emma King-Smith用约100万个CCDC有机晶体结构预训练的MPNN化学基础模型，本次重现将其迁移至TDC急性毒性数据集，在1,477个测试分子上取得MAE 0.5277，与论文参考值0.52几乎一致。模型已部署为在线应用，输入SMILES即可预测log LD50，但训练数据仅含口服LD50，未涵盖代谢活化、物种差异与慢性毒性，分布外分子可靠性下降。
AI4Protein精选AI 评分6767 清华与字节团队AnewOmni：跨尺度统一分子生成模型
字节AI制药团队与清华AIR团队开发统一分子生成模型AnewOmni，可设计小分子、多肽和纳米抗体，训练数据超过500万个生物分子复合物。模型支持可编程图提示，可施加化学约束、拓扑约束与几何转向，并生成非天然氨基酸、手性分子、共价结合等非标准化学结构。
推荐理由：介绍统一分子生成模型在KRAS G12D与PCSK9上的跨模态设计结果，可作为多模态药物设计的参照。
Lantern PharmaAI 评分4040 Lantern将predictBBB升级为LQM
$LTRN 将 http://predictBBB.ai 升级为大型定量模型（LQM） ✓ 仅凭单个SMILES即可进行360°分子分析 ✓ 数秒内获得99+项特征 ✓ 网页原生、实时分子智能 ✓ 已集成至 @withzeta.ai 阅读更多：https://bit.ly/4tGcVc7
Eikon Therapeutics 官网资讯AI 评分3838 单分子追踪加速优化：发现强效 RUVBL1/2 抑制剂以评估 MYC 驱动癌症靶向治疗
研究团队通过单分子追踪（SMT）驱动的构效关系优化，发现强效 RUVBL1/2 抑制剂化合物 18。活细胞高通量 RUVBL SMT assay 的效力测定与细胞活力和 MYC 降解强相关，而 ADP-Glo 生化 assay 在其实验条件下动态范围有限、重现性差。化合物 18 在 MYC 依赖性 Burkitt 淋巴瘤异种移植模型中，以显著低于 CB-6644 的剂量显示出更优疗效。
David Mobley精选AI 评分6262 SepTop方法用于片段连接与跃迁的相对结合自由能计算并发表论文
David Mobley团队发表论文，测试其SepTop方法在片段连接、拼接与跃迁场景下的相对结合自由能计算，作者称效果相当好。论文发表于J. Chem. Inf. Model.，链接为https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.5c03091。
推荐理由：作者团队测试SepTop在片段连接与跃迁的相对结合自由能计算，为片段生长策略提供方法参照。