途深智合邀您参加 BIO-Europe 2026｜11月9–11日，相约德国科隆
途深智合将参加11月9–11日在德国科隆举办的BIO-Europe 2026。其ToursynClaw大分子药物设计科学超智能体平台融合自研蛋白大模型、科学智能体与全自动机器人实验产线，公司称可实现约1.5个月完成抗体设计及功能实验验证，并在半年内推动16条抗体药管线完成PCC阶段验证。
#蛋白质设计
途深智合AI 评分1818
BioAIDesignAI 评分4848 产品体验 | 从蛋白设计到干湿闭环，Sciland 如何构建自进化科研工作空间？
壹索智能推出的 Sciland AI 原生科研工作空间以课题内干湿闭环和跨项目自进化闭环组织蛋白设计、实验验证与经验复用。其技术报告称，在单张 NVIDIA H800 GPU 上，20 残基多肽从头设计与双模型结构复核端到端耗时 133.6 秒，227 残基抗体人源化与三维结构建模耗时 79.9 秒。
Brian NaughtonAI 评分3535 RFD4-Proteina 在 QuietBox 2 上吞吐量惊人
8 台这样的设备会相当昂贵，但仍然很有意思！ https://tenstorrent.com/hardware/tt-quietbox#quietbox2
Sergey OvchinnikovAI 评分4242 LocalFold 网站新增多个模型工具
https://localfold.org 已更新，新增： - bioemu2 @FrankNoeBerlin - mol1 @MolenceBio - fastplm（用于 esmfold fast 模型的置信度模块）@Logan_Hallee - af3x crosslinks @jankosinski - 更快的扩散（指数更新与几何噪声调度）@vinay_matt
天鹜科技AI 评分3838 晓鹜®平台minibinder从头设计教程：三条路线跑完PD-L1设计全流程
天鹜科技晓鹜®平台发布minibinder从头设计教程，以PD-L1为靶点演示RFdiffusion+ProteinMPNN、BindCraft、BoltzGen三条路线，用户通过提示词即可完成靶点调研、结构裁剪、骨架与序列生成及跨工具打分筛选。
智药邦AI 评分4040 珞米发布 ⌈Nanomics AI4S科学智能闭环平台⌋，以RSI递归自进化驱动TechBio3.0
珞米智能在杭州发布「Nanomics AI4S科学智能闭环平台」，由LLM Agent、6-DOF机械臂自主实验室与自研AIVC-2.0虚拟细胞模型组成，形成Design→Robot→Validate→Redesign干湿闭环。
天鹜科技AI 评分3838 “长江杯”AI蛋白质设计挑战赛参赛指南：晓鹜®平台提供VHH与Minibinder全套设计工具并赠送10万积分
天鹜科技为“长江杯”全球AI蛋白质设计挑战赛参赛者提供MatwingsVenus®（晓鹜®）平台10万积分及晓鹜®Token平台100元Token券，覆盖VHH纳米抗体与Minibinder设计任务。
途深智合AI 评分2222 途深智合将在第17届上海计算机辅助药物设计研讨会分享自主式AI生物制药研发实践
途深智合首席AI科学家林伟宁将于10月31日在第17届上海计算机辅助药物设计研讨会发表《Autonomous AI Biopharma Foundry》演讲，分享AI模型、智能体与实验验证协同的自主式研发模式。公司称其ToursynClaw平台可实现约1.5个月完成抗体设计及功能实验验证，半年内推动16条抗体药管线完成PCC阶段验证。
途深智合AI 评分1818 途深智合邀您参加 BioPlus-Interphex Korea 2026｜10月28–30日，相约首尔
途深智合将参加10月28–30日在首尔举行的BioPlus-Interphex Korea 2026。其ToursynClaw大分子药物设计科学超智能体平台融合蛋白大模型、科学智能体与全自动机器人实验产线，公司称可实现约1.5个月完成抗体设计及功能实验验证，并在半年内推动16条抗体药管线完成PCC阶段验证。
DrugAIAI 评分7676 谷歌推进AI agents与湿实验闭环：让AI从实验中学习，找到纳摩尔级蛋白结合分子
谷歌公布实验自动化框架VERID、适配体闭环发现和蛋白质结合分子设计三项进展，目标是让AI智能体在研究人员指导下运行实验并从结果中学习。VERID在开源PyLabRobot基础上建立实验工作站的语义数字孪生，提供状态查询、快速模拟、安全执行和完整记录四项能力。
奶牛猫的CADD实验室AI 评分7676 David Baker 团队开源蛋白设计工作流框架 Chaperone
David Baker 团队于 10 月 20 日在 bioRxiv 发布预印本，开源蛋白设计工作流框架 Chaperone，提供超过 80 个已注册模块，覆盖蛋白骨架生成、序列设计、结构预测与评分。
智药邦AI 评分7878 谷歌推进AI agents与湿实验闭环：让AI从实验中学习，找到纳摩尔级蛋白结合分子
谷歌于2026年10月16日公布实验自动化、适配体闭环发现和蛋白质结合分子设计三项研究进展，目标是让AI智能体在研究人员指导下运行实验并从结果中学习。VERID框架在开源PyLabRobot基础上建立实验工作站的语义数字孪生，跟踪空间位置、试剂身份、液体体积和吸头库存，提供状态查询、快速模拟、安全执行和完整记录四项能力。
机器之心 · AI4Science精选AI 评分5858 中科大发布机器科学家2.2系统，宣称可自主创制新物质
中科大在智能科学家生态联盟第四届年会上发布机器科学家2.2系统，官方定位为新一代智能物质科学基础设施，由大模型提出假设、专业小模型计算筛选、科研机器人执行实验并回喂结果形成闭环。
推荐理由：报道梳理了该系统大模型假设、小模型求证与机器人实验的三层分工及闭环机制，并列出效率数据与数据、验证层面的现实约束。
BioArtAI 评分5858 镁伽科技发起Poreva Open全球AI蛋白质设计挑战赛，计划用超万条序列做湿实验验证
镁伽科技发起并主办Poreva Open全球AI蛋白质设计挑战赛，10月18日公布首批三道从头设计赛题，分别针对EGFR的酸性环境选择性结合、TNF-α的pH响应结合与释放、GLP-1R的结合与激活。
DeepTech深科技精选AI 评分6262 Google也在推进自主湿实验室，已实现智能体与机器人闭环
Google 于 10 月 16 日发布技术博客，介绍其搭建自主湿实验室的进展：团队希望让 AI 智能体设计分子、安排实验、分析结果并据此调整下一轮方案，其中一项研究已找到能紧密结合实体瘤相关靶点的蛋白质分子，但机器人操作、分子筛选和蛋白质设计三项研究尚未全部打通。
推荐理由：Google 公布自主湿实验室进展，可与 Anthropic、OpenAI 的同类布局对照，看清 AI 进入实验台的不同路径。
Google DeepMind / Isomorphic精选AI 评分6060 Google 推出 Antigravity 智能体工作台，用 ProtNLM 挖掘抗菌肽候选
Google 发布智能体科研工作台 Google Antigravity，并用它从 Streptococcus pseudopneumoniae 中找到一个预测对呼吸道感染病原体有活性的新型抗菌肽候选，该先导物正在接受湿实验验证。
推荐理由：展示智能体工作台如何把跨库检索、功能注释与结构查看串成一次会话，为抗菌肽早期发现提供可迁移流程。
DeepTech深科技精选AI 评分7272 拆解Anthropic的生命科学布局：一家AI公司为何下场做实验？
Anthropic已在旧金山湾区建立自有生物实验室，其生命科学负责人Eric Kauderer-Abrams证实此举是为让Claude提出的假设更快进入真实实验，同时继续与外部实验室合作。
推荐理由：梳理Anthropic从科研工具到自建实验室的布局，并给出蛋白质设计与新酶发现的具体实验数据作为参照。
BioTender精选AI 评分6767 从设计分子到操作机器人，Google 正在构建自主生物实验室
Google Research 于 2026 年 10 月 16 日公布三项研究，分别用智能体闭环设计 DNA 适配体、设计蛋白结合物，以及用 VERID 数字孪生约束实验机器人操作。
推荐理由：梳理 Google 三项研究如何让智能体接受实验反馈与物理约束检验，并划清已验证与未整合的边界。
Google Research精选AI 评分7676 Google Research 展示智能体湿实验、适配体与 FAP 蛋白结合物设计三项研究
Google Research 报告三项研究：VERID 用语义数字孪生约束机器人实验；AI 智能体根据三轮湿实验反馈改进 DNA 适配体；人机协作进行 FAP 蛋白结合物设计并获得纳摩尔级结合验证。三条研究线的整合仍是下一步，尚非统一、全流程自主的生物实验室。
推荐理由：Google Research 用三个项目说明智能体如何接入湿实验室，其中适配体闭环的失败模式复盘对做自动化实验的人有参照。
AI-Protein DesignAI 评分3838 每天学点设计：介绍在线版多肽设计工具AfDesign
MIT的Sergey Ovchinnikov开发的在线多肽设计工具AfDesign，可用于短肽设计，2025年一篇Cell研究曾用其设计短肽调控离子通道功能。以MDM2-P53为例，设定binder长度12、运行168次迭代优化后，损失函数逐渐下降，plddt、iptm等打分升高，并可用AF3进一步确认多肽与靶蛋白结合情况。
天鹜科技AI 评分2222 天鹜科技将赴Festival of Biologics 2026展示AI蛋白质研发平台MatwingsVenus™（晓鹜™）
天鹜科技将于10月13-15日在瑞士巴塞尔参加Festival of Biologics 2026，其AI Lab技术科学家谭扬将在Protein Engineering专场介绍以LLM为核心控制器的蛋白质研发智能体，并展示干湿闭环平台MatwingsVenus™（晓鹜™）。
Marinka Zitnik精选AI 评分6363 ToolUniverse 新增 GPU 环境自动配置，支持智能体调用蛋白设计模型
ToolUniverse 推出 GPU 环境自动配置功能，使智能体可在复杂生物数据集上调用机器学习模型并把输出用于发现流程。
推荐理由：ToolUniverse 新增 GPU 环境自动配置，让智能体直接调用蛋白设计与结构预测模型，并附可复用的 EGFR 设计流程。
天鹜科技AI 评分2525 天鹜科技携AI干湿闭环蛋白质研发平台MatwingsVenus™（晓鹜™）亮相2026 BIOCHINA华南
天鹜科技在2026 BIOCHINA华南展示AI驱动的干湿闭环蛋白质研发平台MatwingsVenus™（晓鹜™），平台以轻量级AI生物设计平台和AI黑灯实验室为核心，衔接蛋白质智能设计与自动化实验验证。
Isomorphic LabsAI 评分2222 Isomorphic Labs 推出药物设计引擎 IsoDDE
Isomorphic Labs 推出药物设计引擎 IsoDDE，称其可覆盖从小分子到复杂生物药的多模态药物空间。推文以保守估计的小分子化学搜索空间约 10^60 作对比，称可观测宇宙恒星数量仅约 10^22 至 10^24。公司称该引擎使其具备在这一空间中导航的能力，但未披露具体方法、验证结果或实验数据。
天鹜科技AI 评分2222 AI如何进入真实的研发场景？新加坡、上海双城见！
天鹜科技将于9月22日至23日同步参加2026 BPD Singapore与S创上海2026，围绕高质量数据驱动的蛋白质设计智能体及智能体与自动化实验协同分享实践。
创药网AI 评分3838 新型AI药物研发工具/平台（下篇）
寻明生科开源全原子生物分子基座模型OpenDDE，在PXMeter-AB、FoldBench-AB和2026ARK-AB三项抗体-抗原共折叠基准上成功率分别为51.0%、70.0%和66.4%，模型约655M可训练参数。
途深智合AI 评分2222 途深智合亮相 Cambridge Tech Week 2026，展示 ToursynClaw 科学超智能体平台
途深智合在剑桥 Cambridge Tech Week 2026 的 Innovation Alley 展区展示 ToursynClaw 科学超智能体平台，该平台连接 AI 蛋白设计、科学智能体与自动化湿实验，形成设计—验证—数据反馈—模型迭代的研发闭环。
Roshan Rao精选AI 评分6565 Anthropic 称 Claude 为 30 多个开源生物分子模型优化推理，平均提速 4 倍
Anthropic 在 Science Blog 中称，Claude 为 30 多个用于分子结构建模、类药分子设计和基因突变效应预测的开源模型优化推理，平均提速 4 倍，部分通过编写 GPU 定制软件实现，并将全部优化代码开源。Roshan Rao 转发该内容并称，Anthropic 的工作显示折叠与结合剂设计可大幅加速；他所在团队也将 Claude 用于此类问题，模型训练 MFU 提升一倍。
推荐理由：Anthropic 用 Claude 为 30 多个开源生物分子模型优化推理，并开源优化代码，可作为评估模型推理加速路径的参照。
途深智合AI 评分3838 途深智合亮相2026闵行区生物医药生态推介会，分享AI驱动生物药研发创新实践
途深智合在2026闵行区生物医药生态推介会上分享了从AI蛋白设计走向Autonomous AI Biopharma Foundry的技术路径，核心平台ToursynClaw连接自研蛋白生成与优化模型、科学智能体及自动化实验系统，形成干湿闭环。
Amir Shanehsazzadeh精选AI 评分6767 Anthropic 团队开源 30 多个生物分子模型的推理优化，并联合 Adaptyv 发起设计竞赛
Amir Shanehsazzadeh 报告，Claude 在不到 4 周内优化 30 多个开源生物分子模型，涉及自定义 GPU kernel、超过 10,000 token 的结构建模及低于 200 美元的结合物设计，并开放代码。帖子同时宣布与 Adaptyv 合办五项挑战，计划实验验证 5,000 多个设计。模型推理优化是相较竞赛总公告的新增内容。
推荐理由：Anthropic 公布用 Claude 优化 30 余个生物分子开源模型推理并开源代码，同时联合 Adaptyv 举办蛋白设计竞赛。
天鹜科技AI 评分2020 天鹜科技双城参会：MatwingsVenus™（晓鹜™）如何连接药物研发与塑料循环
天鹜科技将参加9月17-19日张江药谷大会与9月17-18日石油石化行业人工智能技术交流大会，分享MatwingsVenus™（晓鹜™）在AI大分子药物设计与蛋白质设计中的实践，并展示废弃PET低碳循环产业成果。该干湿闭环平台由轻量级AI生物设计平台和AI黑灯实验室组成，其基座模型VenusREM在哈佛医学院ProteinGym榜单长期位居榜首。
Proxima精选AI 评分5858 Proxima 将 NVIDIA BioNeMo 推理运行时接入 Neo，H100 上吞吐提升 1.6 至 1.9 倍
Proxima 已将 NVIDIA 今日发布的 BioNeMo Inference Runtime 用于其蒸馏与重折叠管线的生产环境，使 Neo 在 H100 上获得 1.6 至 1.9 倍吞吐提升，短输入场景最高 3 倍。公司称集成仅耗时数小时，一个使用 BioNeMo agent skill 的编码智能体一次性完成接入，尽管 Neo 架构与参考模型差异很大，此后已持续运行。
推荐理由：Proxima 披露 Neo 接入 NVIDIA BioNeMo 推理运行时后的吞吐提升与集成耗时，可作为评估推理栈落地成本的参照。
力文所精选AI 评分5858 力文所发布 Lévin™ Harness 蛋白质设计 Agent 应用
力文所发布以 Agent 为核心的蛋白质设计智能应用 Lévin™ Harness，将数据、模型、插件工具、算力和工作流整合到同一工作区。该应用内置 Mol* 三维结构查看器，使分子结构进入 Agent 上下文，并以插件形式接入 AlphaFold、ProteinMPNN、Pallatom、RFantibody 等开源工具，自动完成下载、安装与调用。
推荐理由：该产品把结构查看、开源设计模型与工作流编排收进同一 Agent 工作区，可对照现有蛋白设计工具链的碎片化问题。
Brian Hie精选AI 评分5858 Brian Hie：Proto 现已可在 ChatGPT 中使用
Brian Hie 宣布 Proto 现可在 ChatGPT 中使用，并给出用 Germinal 做从头纳米抗体设计、用 Evo 2 做语义设计的两个对话示例链接。他同时指向 OpenAI 开发者博客的 Rosalind Workbench 研究预览，该工作台把科学问题连接到专用模型、工具与可审查输出，覆盖蛋白结构与序列分析到测序流程。
推荐理由：作者展示 Proto 接入 ChatGPT 后的纳米抗体从头设计与 Evo 2 语义设计入口，可观察科研工作流如何被整合。
Pranam Chatterjee精选AI 评分6363 ActFlow：用不确定性引导与验证器反馈扩展流模型与扩散模型的可生成空间
Pranam Chatterjee 转发介绍 ActFlow，这是一种持续预训练方案，通过不确定性引导探索和验证器反馈，让流模型与扩散模型扩展到新的有效区域，作者称之为可生成集合扩展，并将其定位为面向分布外生成建模的新学习原则。
推荐理由：该工作提出用不确定性引导探索与验证器反馈扩展生成模型可达的设计空间，为分布外生成提供可迁移思路。
分子之心MoleculeMindAI 评分4242 分子之心MoleculeOS先锋伙伴体验计划开启：AI原生生物经济操作系统开放试用
分子之心开启MoleculeOS先锋伙伴共创体验计划，面向创新药研发、生物制造、合成生物学等领域开放浏览器接入试用。该系统以多模态蛋白质基础大模型NewOrigin（达尔文）与全原子结构预测模型MMFold为底层，可理解研发意图并自动编排结构预测、亲和力评估等任务。公司称典型抗体优化项目从序列分析到候选推荐由传统数天压缩至几分钟计算时间。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分6868 A-Alpha Bio 推出 Atlas 平台，以实验结合数据缓解 AI 蛋白设计的数据瓶颈
A-Alpha Bio 推出名为 Atlas 的网页平台，提供可授权的机器学习就绪蛋白相互作用数据，并支持按需生成新的结合数据。平台由高通量平台 AlphaSeq 产生数据，采用统一实验条件与标准化对照，使不同实验的数据集可合并用于模型训练与基准评测。
推荐理由：该平台把标准化实验产生的结合数据组织成可授权数据集，为抗体设计模型的训练与基准评测提供数据来源。
Medra 官网资讯精选AI 评分5858 Medra 发布 AI Experimentalist 并宣布获 DARPA 资助项目
Medra 发布 Physical AI Scientist 平台的科学推理层 AI Experimentalist，可将自然语言科研目标与人工撰写的实验方案转化为可执行、可测量并迭代改进的实验。
推荐理由：该平台把自然语言科研目标转成可执行实验并闭环优化，展示了自动化实验室与推理层结合的具体形态。
NVIDIA Healthcare & BioNeMo精选AI 评分7272 NVIDIA 发布 BioNeMo Agent Toolkit，为 AI 智能体提供生命科学工具
NVIDIA 发布 BioNeMo Agent Toolkit，将十余年积累的生命科学库、工具与开放模型封装为智能体可调用的技能，覆盖蛋白结构预测、分子对接、生成式化学、基因组分析、蛋白设计与生物标志物发现。
推荐理由：英伟达把十余年生命科学库与模型封装成智能体可调用工具，并列出多家药企与平台的接入情况。
Cradle Bio BlogAI 评分4646 Cradle 推出 Guided Rounds：将蛋白质工程轮次最佳实践内置到平台
Cradle 发布 Guided Rounds，把运行机器学习引导蛋白质工程轮次的最佳实践内置到平台，用户输入蛋白类型、是否有实验数据及设计或筛选目标后即可获得默认配置与分步引导。该功能今日面向所有用户上线，覆盖用户最常运行的轮次类型，并可视化数据集、模型训练、设计与审核之间的决策路径以提升可追溯性。需要逐参数控制的科学家仍可自行配置单项任务，计算科学家也可通过 API 扩展自有预测器与评分。