Lantern Pharma公布Zeta.ai新路线图
$LTRN 公布 http://withZeta.ai 的下一阶段路线图： → ZetaSwarm™：多智能体科学推理 → ZetaOmics™：实时计算生物学 迈向肿瘤研发的AI联合科学家 了解更多：https://bit.ly/4weTdpt @withzeta
#模型/算法发布
Lantern PharmaAI 评分2222
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
Yang Zhang Lab精选AI 评分5858 新加坡国立大学团队发布配对蛋白语言模型PPLM，可预测蛋白互作与结合界面
新加坡国立大学研究人员开发配对蛋白语言模型PPLM，同时从两条相互作用蛋白中学习，用于预测蛋白互作、结合强度与相互作用界面。该模型面向蛋白互作这一细胞过程基础问题，团队称其可为疾病研究与药物发现提供新线索。
推荐理由：该模型同时读取两条相互作用蛋白序列，为蛋白互作、结合强度与界面的统一预测提供新思路。
ByteDance AML AI4Science Team — Protenix精选AI 评分7272 字节 Protenix 发布 v2.0.0：464M 参数 Protenix-v2 模型上线
字节跳动 AML AI4Science 团队发布 Protenix-v2，这是一个 464M 参数的增强容量结构预测模型，称在挑战性抗体-抗原复合物结构预测上精度显著提升，并更新了配体相关合理性。
推荐理由：Protenix-v2 在抗体-抗原复合物结构预测上给出与 v1 的对照结果，并公开技术报告与基准细节。
Theodoris Lab精选AI 评分8282 Theodoris Lab 发布时序 AI 模型 MaxToki，预测细胞状态轨迹与干预靶点
Theodoris Lab 发布时序 AI 模型 MaxToki，用于生成动态轨迹中的过去、中间与未来细胞状态，并预测诱导目标状态转变的干预。模型基于近 1 万亿基因 token 训练，覆盖约 1.75 亿单细胞转录组和约 1 亿条跨人类一生的细胞状态轨迹，采用连续数值 tokenization 与两阶段训练（上下文长度从 4096 扩至 16384）。
推荐理由：该模型把细胞状态建模扩展到时间轴，并在人源细胞与小鼠中验证了预测的促衰老靶点。
NewLimit · Progress Blog精选AI 评分6060 NewLimit 2026年1-2月进展：首个候选药物进入规模化生产，多任务Ambrosia模型使发现效率提升逾2倍
NewLimit 将其表观遗传重编程计划中首个候选药物推进至大规模生产，生产进度达20%，并新发现一个可在衰老肝细胞中恢复多种年轻功能的 payload。
推荐理由：NewLimit 披露重编程 payload 进入规模化生产，并展示多任务模型与实验闭环将发现效率提升一倍以上。
Latent LabsAI 评分3838 Latent Labs部署Blackwell B300 GPU
今天我们宣布，与@nvidia和@nebiusai（领先的AI云服务提供商，用于训练和推理）合作部署NVIDIA Blackwell B300 GPU的成果：我们用于药物发现的生成模型实现了超过4倍的训练加速和超过60%的推理提速。
NVIDIA Healthcare & BioNeMo精选AI 评分7272 NVIDIA 扩展 BioNeMo 平台，礼来与 Thermo Fisher 等接入 AI 药物发现生态
NVIDIA 宣布扩展开放开发平台 BioNeMo，新增 Clara 开放模型中的 RNAPro（RNA 结构预测）与 ReaSyn v2（确保 AI 设计药物可合成），并推出 BioNeMo Recipes 与 GPU 加速化学信息学库 nvMolKit。
推荐理由：BioNeMo 扩展出 RNA 结构预测与可合成性模型，并接入礼来、Thermo Fisher 的实验室闭环，呈现平台化路径。
Vilya, Inc.精选AI 评分7070 Vilya 发布全原子基础模型 Vilya-1，用于大环结构预测与设计
Vilya 发布全原子基础模型 Vilya-1，专门建模含非天然氨基酸等多样化学的大环结构。公司称在公开与内部大环晶体结构合并基准上，Vilya-1 恢复晶体构象的表现超过次优方法一倍以上，物理与规则方法恢复的构象不到其一半，深度学习方法更落后。Vilya-1 还可微调用于富集可渗透化合物，并生成构象集合以评估能量景观、筛选结合剂；公司表示已在多个内部项目中应用该模型。
推荐理由：Vilya-1 以全原子模型覆盖非天然化学的大环结构预测，并给出与物理规则及深度学习方法的具体对比。
Latent Labs精选AI 评分5858 Latent Labs 发布 Latent-X2：AI 生成抗体具备类药可开发性与低免疫原性
Latent Labs 在 Latent-X1 发布 5 个月后推出 Latent-X2，称其 AI 生成抗体在人体样本中表现出类药可开发性和低免疫原性，且为零样本生成。该模型目前面向部分合作伙伴开放使用，公司未披露具体实验数据与评测细节。
推荐理由：Latent Labs 公布从 Latent-X1 到 Latent-X2 的迭代，并给出 AI 生成抗体在可开发性与免疫原性上的自述结果。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)精选AI 评分8282 Baker Lab 开源发布 RFdiffusion3 全原子生物分子设计模型
Baker Lab 的蛋白质设计研究所发布开源模型 RFdiffusion3，可生成与细胞内常见各类分子相互作用的新蛋白质。
推荐理由：RFdiffusion3 以原子级扩散统一蛋白、DNA 与小分子结合设计，并开放训练代码与权重，便于复用与改造。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)精选AI 评分8888 Baker Lab 发布 RFdiffusion2：以提示直接生成高效酶
Baker Lab 报告开发 RFdiffusion2，可直接以活性位点原子排布为输入生成酶，无需实验室优化即具备催化活性。在 Nature Methods 研究的计算基准中，该模型解决 41 项酶设计挑战中的 41 项，此前最佳工具为 16 项。
推荐理由：RFdiffusion2 以活性位点结构为输入直接生成酶，并在计算基准中解决全部 41 项设计挑战，为酶设计提供了新的可复用工具。
Nabla Bio精选AI 评分6565 Nabla Bio 发布 JAM-2 抗体设计模型，称可从计算机直接生成成药级抗体
Nabla Bio 发布 JAM-2，称其为首个能从计算机直接生成成药级抗体的 AI 模型。公司称在 26 个靶点中有一半在每靶点测试少于 45 个设计的情况下获得皮摩尔至个位数纳摩尔级结合剂，直接针对细胞表面 GPCR 的结合剂成功率最高达 11%，超过 50% 的设计在零优化下通过核心行业可开发性标准，并称已与多家大型药企合作部署 JAM-2。上述结果来自公司自述与白皮书，尚未见独立验证。
推荐理由：Nabla Bio 公布 JAM-2 在 26 个靶点上的抗体设计成功率与可开发性数据，可供对照评估从头抗体设计的能力边界。
A-Alpha Bio 官网资讯AI 评分4242 A-Alpha Bio 海报：用结构域特异性深度学习亲和力预测模型 AlphaBind 加速抗体优化
A-Alpha Bio 在 2025 Festival of Biologics 会议展示海报，介绍结构域特异性深度学习亲和力预测模型 AlphaBind 用于加速抗体优化。原文仅提供海报入口，未披露模型性能数据或实验结果。
A-Alpha Bio 官网资讯AI 评分7878 A-Alpha Bio 发布 AlphaBind 抗体优化模型并公开预训练权重
A-Alpha Bio 发布 AlphaBind 抗体优化模型，基于约 750 万条抗体-抗原结合数据预训练，在四个抗体-抗原体系中仅用一轮实验室数据生成数千个高亲和力变体。BLI 验证的 10 个候选（最多 11 个突变）全部表达且结合力优于亲本抗体；模型以 MIT 许可开源，代码与微调数据已公开。公司称该模型已用于管线与合作的抗体发现，并计划推出 AlphaBind2。
DeepLifeAI 评分2020 DeepLife用组学数据研究心脏病
在 #DeepLife，我们正以尖端研究攻克心脏病！🔬 我们的 #OmicStore 提供 573+ 数据集和 2.2 万+ 实验，而 #CellBlueprint 帮助锁定关键通路并重定位药物，以实现更好的治疗。在此试用：https://www.deeplife.co/product/cell-blueprint #WorldHeartDay
DeepLifeAI 评分1818 DeepLife推进阿尔茨海默研究
🧠 推进阿尔茨海默研究：在 #DeepLife，我们正利用前沿组学数据与 #CellBlueprint 技术，解锁阿尔茨海默领域的突破。 🔬 23 个数据集与 1,832+ 项实验，加速发现。立即试用我们的免费试用！ #神经退行性疾病 #生物技术