英灵殿科技等提出CODesign：让蛋白质序列与结构在全原子binder设计中保持一致
英灵殿科技联合香港中文大学、华盛顿大学等提出全原子蛋白质binder协同设计模型CODesign，通过一致性蒸馏构建约105,000对二聚体数据Codimer，并用多模态联合流匹配与一致性感知联合重采样（CAR）保持序列与结构一致。
推荐理由：作者团队提出以一致性为核心的蛋白binder协同设计方法，并用消融实验拆解数据与采样环节各自的贡献。
#论文/预印本
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7474 晶泰科技精选AI 评分6565 晶泰科技开源化学反应产率定量AI模型lcms2yield
晶泰科技在GitHub开源化学反应产率定量AI模型lcms2yield，同步开放模型权重、推理代码及训练与评测数据集。
推荐理由：晶泰科技开源可预测紫外校正因子的模型，为高通量实验的产率定量提供了可复现的替代路径。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7373 英灵殿科技提出 OFAntibody：单抗与双抗联合生成的全原子抗体设计框架
英灵殿科技团队提出 OFAntibody，一个以抗原结构、指定表位和预定义抗体框架或双抗构型为输入、生成 CDR 全原子结构的统一框架，支持纳米抗体单抗及 tandem VHH、diabody、CODV-like 等双抗构型的联合设计。
推荐理由：该研究把双抗两个结合臂与连接区放在同一全原子框架中联合生成，并给出与独立拼接的碰撞对比。
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。
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。
TurbineAI 评分4242 Turbine在World ADC大会展示vLab® ADC发现数据
Turbine科学项目负责人Jerzy Woźnicki在圣地亚哥World ADC大会报告vLab®如何指导ADC发现，覆盖体外载荷选择到ADC体内转化。海报涵盖约1400个细胞系模型的ADC敏感性图谱、预测克服耐药性的协同组合，以及靶点表达之外的生物标志物识别，用于临床前患者模型选择；公司称预测与已有临床和实验证据一致。
Evaxion Biotech 官网资讯AI 评分4040 Evaxion将在SITC 2026年会公布个性化癌症疫苗EVX-01的新免疫数据
Evaxion将于11月4-8日在SITC 2026年会以口头和壁报形式公布AI设计的个性化癌症疫苗EVX-01的新免疫数据，展示其联合pembrolizumab在晚期黑色素瘤患者中疫苗特异性T细胞应答之外的全身免疫调节效应。
Collaborations Pharmaceuticals 官网资讯AI 评分4949 Collaborations Pharmaceuticals 用机器学习模型发现广谱抗病毒分子 CPI-1058，对埃博拉 Bundibugyo 病毒有亚微摩尔抑制活性
Collaborations Pharmaceuticals 利用其已发表的埃博拉抑制机器学习模型识别出小分子 CPI-1058，并经学术机构和 NIAID 资助实验室的体外合作测试，显示其对 Sudan 与 Bundibugyo 病毒均为亚微摩尔抑制剂。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7070 英灵殿科技提出 OFoldNA：将二级结构信息融入全原子扩散模型，统一核酸折叠与蛋白–核酸共折叠
英灵殿科技团队提出 OFoldNA，将二级结构信息编码为已知配对、已知非配对和未知三种状态注入全原子扩散模型，统一支持核酸单体折叠与蛋白–核酸共折叠。
推荐理由：团队把二级结构编码进全原子扩散模型，并在 FoldBench 上与 AlphaFold 3 等基线逐项对比，可看核酸结构建模的评测细节。
EMBL-EBI News精选AI 评分5858 EMBL-EBI 视角：基准评测如何支撑生物医学 AI 的可靠性
EMBL-EBI 研究负责人 Julio Saez-Rodriguez 等人在一篇 Perspective 文章中讨论生物医学基础模型的基准评测，提出数据质量、模型仓库与评测框架三个相互关联的支柱，并主张将性能评估与方法开发隔离、由独立方在未见数据上评测。
推荐理由：EMBL-EBI 研究负责人系统梳理生物医学基础模型基准评测的三角框架与独立评测原则，为理解模型评测争议提供参照。
Ignota Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Ignota Labs白皮书：不同CYP3A4活性肝细胞模型中吉非替尼肝毒性机制分化
Ignota Labs发布白皮书，用SAFEPATH平台在CYP3A4活性低（i18F）和高（i30F）的两株女性iPSC来源肝细胞中，以五个吉非替尼浓度做RNA-seq，两株均抑制globo鞘脂代谢，独立复现此前的PRKD1/PRKD3-鞘脂机制。
推荐理由：同一机制在两种CYP3A4活性不同的肝细胞模型中收敛，但下游毒性通路分化，为解释吉非替尼肝毒性的人群差异提供了可检验假设。
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。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7878 华盛顿大学David Baker团队提出RFOptimization：用全原子结构模型引导蛋白质设计优化
华盛顿大学蛋白质设计研究所David Baker团队提出RFOptimization（RFO），冻结RF3参数，从Pairformer后的distogram与置信度头提取梯度，在离散序列空间用梯度引导MCMC搜索，并与Boltz加ProteinMPNN/LigandMPNN的结构循环分支交替使用，AlphaFold3仅作独立评估。
推荐理由：该工作把全原子结构模型的内部梯度用于已有候选的序列优化，并给出跨模型一致性与算力成本的对照。
Inceptive精选AI 评分7878 Inceptive 微调模型设计 in vivo CAR-T mRNA，5 条序列中 3 条在体内优于 Capstan 基准
Inceptive 用自建 CAR-T 数据微调序列设计模型，生成编码同一抗 CD19 CAR 蛋白的 mRNA 设计，并将 5 条序列推进 NSG-PBMC 人源化小鼠，与 Capstan 的抗 CD19 序列在同一 CD8 靶向 LNP（Amplitude Therapeutics 提供）下以 0.1 mg/kg 给药、24 小时终点比较。
推荐理由：Inceptive 用自建 CAR-T 数据微调序列设计模型，并在人源化小鼠中与 Capstan 基准序列做头对头比较，展示了模型排序到体内功能读数的转化路径。
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 Labs 官网资讯精选AI 评分6262 Valence Labs 作者运行 Boltz-2 一亿次，检验共折叠能否模拟细胞生物学
Valence Labs 的 Dominique Beaini 用可抢占 GPU 对 9,000 个靶点与 50 万配体运行 AlphaFold-Multimer 和 Boltz-2 共折叠及亲和力预测，累计 1 亿次，构建名为 affinity-prints 的数据集，并借助 Recursion 的表型组学图谱检验预测相互作用与细胞实验数据的对应关系。
推荐理由：作者用上亿次共折叠预测搭建亲和力指纹，并检验其与细胞表型数据的对应关系，为共折叠与虚拟细胞的衔接提供了一套可迁移的评测思路。
Biohub · News精选AI 评分7474 Biohub 用 AI 建模肿瘤细胞状态，在 DMG 小鼠中验证双药组合延长生存
Biohub 与哥伦比亚大学等机构的研究者开发 AI 系统，用 ARACNe 与 VIPER/metaVIPER 从单细胞 RNA 测序数据中识别控制肿瘤细胞状态的 Master Regulators，发现同一瘤种的患者共享近乎相同的恶性细胞状态集合，相关结果发表于两篇 Nature Genetics 论文。
推荐理由：两篇 Nature Genetics 论文用单细胞数据刻画肿瘤细胞状态，并在 DMG 模型中验证组合用药的协同生存获益。
Ginkgo Datapoints · Updates精选AI 评分7070 GDPa5：基于大规模IgG数据预测VHH-Fc可开发性
Ginkgo发布GDPa5，一个含160个成员的VHH-Fc库，在PROPHET-Ab平台上用10项生物物理实验进行表征，并同步发布bioRxiv预印本。在559个IgG上训练的跨格式模型优于仅用GDPa5训练的模型，作者认为优势来自标准化IgG数据的规模而非格式本身。
推荐理由：该预印本公开VHH-Fc可开发性数据集，并比较IgG训练模型与格式内训练模型的跨格式迁移表现。
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。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7474 NACraft：用全原子结构模型反馈实现可编程核酸适配体设计
Valhalla Technology 等提出 NACraft，将 Boltz-1 全原子结构模型的可微分反馈反向传播到核苷酸序列，在推理阶段统一支持 de novo、similarity-guided 和 target-selective 三类 RNA/DNA 适配体设计，无需针对任务重新训练。
推荐理由：该工作把全原子结构模型的反向反馈用于核酸适配体设计，并给出跨靶标与选择性任务的评测结果。
Evaxion Biotech 官网资讯AI 评分4040 Evaxion 公布 2026 年第二季度财报与业务进展：EVX-01 三年临床数据将在 ESMO 2026 公布
Evaxion 在 2026 年第二季度业务更新中宣布，个性化癌症疫苗 EVX-01 的三年临床数据将于 10 月 ESMO 2026 大会公布，并扩展了靶向胶质母细胞瘤的现货型疫苗 EVX-05。EVX-04 在 EHA 2026 公布的数据显示其可在人细胞中完整表达、分泌并驱动小鼠与人类细胞的特异性免疫应答，公司计划年底前提交其临床试验监管申请。公司现金可支撑运营至 2027 年下半年。
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。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7070 英灵殿科技提出EpiBench基准：评测大模型能否从序列理解抗体表位
英灵殿科技团队提出EpiBench，一个面向抗体药物发现的表位推理基准，包含1,609个样本和五项相互关联任务，标签来自抗体–抗原复合物结构、功能性B细胞实验与深度突变扫描数据。
推荐理由：该基准把表位理解拆成五项抗体发现决策任务，并给出通用大模型在长序列定位与抗体特异性对应上的具体缺口。
Evaxion Biotech 官网资讯AI 评分3838 Evaxion将在ESMO 2026大会公布个性化癌症疫苗EVX-01三年临床疗效数据
Evaxion将于10月23-27日在马德里ESMO 2026大会以海报（2006P）形式公布个性化癌症疫苗EVX-01二期试验的三年临床疗效数据，该数据来自二期试验为期一年的延伸阶段。第三年部分患者单用EVX-01，可反映其不与抗PD-1疗法联用时的效果。此前两年数据显示，16例晚期黑色素瘤患者中12例客观缓解（ORR 75%），4例完全缓解，92%患者在两年随访时仍应答。
Evaxion Biotech 官网资讯AI 评分5151 Evaxion公布CMV疫苗项目EVX-V1新临床前数据
Evaxion在2026年国际疱疹病毒研讨会上以海报形式公布其巨细胞病毒（CMV）疫苗项目EVX-V1的新临床前数据，显示AI-Immunology平台发现的T细胞表位在CMV感染小鼠中具有改善急性感染、潜伏和再激活控制的潜力。
NewLimit · Progress Blog精选AI 评分6868 NewLimit 2026年5-6月进展：先导资产放大120倍、AI系统实现跨细胞类型泛化
NewLimit 在2026年5-6月进展更新中称，其先导重编程药物已完成生产放大超过120倍，足以支持关键非临床研究，并计划明年进入临床。其AI系统Ambrosia首次实现跨细胞类型泛化，在预测内皮细胞重编程效果时用少于三分之一的实验数据达到与谱系专用模型相当的性能。公司还发现5个可恢复衰老内皮细胞年轻基因表达与再生潜力的重编程载荷，并完成C轮融资。
推荐理由：NewLimit 披露先导资产放大生产与跨细胞类型泛化的进展，呈现重编程药物从发现走向临床前的具体路径。
Genesis Molecular AIAI 评分3636 Genesis分子AI将在ICML首尔GenBio 2026展示DeCAF
期待下周在首尔@icmlconf举办的GenBio 2026研讨会。 ➡️ 高级员工ML研究科学家Pranav Murugan将展示聚光灯海报："Few-step Cofolding with All-Atom Flow Maps"，介绍DeCAF——Pearl的蒸馏版本，专为少步推理构建：https://arxiv.org/abs/2606.08375 ➡️ 关于我们自豪地联合赞助的研讨会的更多详情：https://genbio-workshop.github.io/2026/
Evaxion Biotech 官网资讯AI 评分4242 Evaxion 将在国际疱疹病毒研讨会上公布巨细胞病毒疫苗候选 EVX-V1 的新临床前数据
Evaxion 将于 2026 年 7 月 12 日在蒙特利尔举行的国际疱疹病毒研讨会上，以海报形式公布巨细胞病毒疫苗候选 EVX-V1 的新临床前数据，用于指导广谱保护性 CMV 疫苗的最终抗原选择。
Nabla Bio精选AI 评分6565 Nabla Bio 转发 Twist Bioscience 关于 JAM-2 选择性抗体设计的客户成果
Nabla Bio 转发 Twist Bioscience 的客户成果介绍，称 JAM-2 通过设计高选择性抗体靶向此前被认为无法在细胞内触及的蛋白，并附报告链接。Nabla Bio 自身正文仅表达对 Twist Bioscience 的致意，未补充技术细节或数据。
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。
Cradle Bio Blog精选AI 评分6767 AI 如何改变抗体优化的第一轮：Cradle 七个多样化campaign的实测
Cradle 在七个抗体多样化campaign中，用基于进化序列数据训练的模型生成每个携带2-8个突变的多突变变体库，设计变体的结合保留率为56%-92%，其中四个campaign在未针对亲和力优化的情况下出现2倍至350倍亲和力提升。
推荐理由：Cradle 用七个抗体多样化campaign的实测数据，对比单点扫描与多突变首轮的取舍，给出首轮实验设计的具体参照。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 提出 f-Trajectory Balance 损失族，用于分子生成与 LLM 的探索调优
Valence Labs 的 Jason Hartford 介绍其 ICML 论文 f-Trajectory Balance，提出一族损失函数用于微调 GFlowNets、生成模型和 LLM，并支持离策略与在策略数据。
推荐理由：作者从损失函数角度解释生成模型探索与利用的权衡，为分子生成和 LLM 微调提供可迁移的方法视角。
Ginkgo Datapoints · Updates精选AI 评分7171 Ginkgo发布160个双特异性抗体可开发性数据集与设计规则
Ginkgo在统一的knobs-into-holes CrossMab IgG1骨架上，用PROPHET-Ab高通量平台的10项检测表征了160个双特异性抗体及其65个亲本臂，并公开数据集。
推荐理由：研究用160个双抗与65个亲本臂的配对数据，区分哪些可开发性指标可从亲本预测、哪些必须在双抗层面测。
Genesis Therapeutics 官网资讯精选AI 评分7373 Genesis 发布 DeCAF-Pearl：面向全原子共折叠的流映射蒸馏模型
Genesis 发布 DeCAF-Pearl，这是首个用于全原子共折叠的流映射模型，由 Pearl-2026.1.dev 蒸馏而来，扩散采样阶段的模型调用减少约 20 倍，整体推理加速约 5 倍。
推荐理由：Genesis 将 Pearl 共折叠模型蒸馏为少步流映射模型，在保持成功率的同时把推理成本降低约 5 倍。
Cradle Bio Blog精选AI 评分6767 Cradle 展示零样本抗体多样化：七组实验与单突变扫描基线对比
Cradle 汇总其零样本抗体多样化流程在 SARS-CoV-2 RBD、HER2 和 EGFR 上的七组实验，其中 4/7 实验、2/3 靶点出现显著亲和力提升，弱结合剂 Ty2 的 KD 改善达 350 倍。
推荐理由：Cradle 汇总七组零样本抗体多样化实验，给出功能率与亲和力提升幅度，并对照文献单突变扫描基线。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分6060 显微图像深度学习究竟学到了什么：Valence Labs 作者谈基准与可解释性
Valence Labs @ Recursion 的 Ihab 在文章中讨论显微图像深度学习模型究竟学到了什么，指出在部分细胞培养显微任务中，多个已训练模型的表现与未训练网络和像素统计等简单基线相近，说明基准分数中有一部分信号并不需要高层生物学表征。
推荐理由：作者结合自身基准测试经验，讨论显微图像模型何时学到真实生物学信号、何时依赖技术捷径，并提出可解释基线的设计思路。
Genesis Therapeutics 官网资讯精选AI 评分7474 Genesis 的 Pearl 系统在 OpenBind 基准上零样本超越全部共折叠模型
Genesis 称其 Pearl 系统在 OpenBind 的 EV-A71 2A 蛋白酶基准（802 个化合物，best-of-25）上零样本取得 78% 联合标准成功率（RMSD ≤ 2 Å、PoseBusters 有效、LDDT-PLI ≥ 0.8），高于 OpenBind 评测的全部共折叠模型。
推荐理由：Genesis 在 OpenBind 公开基准上对比 Pearl 与六种共折叠模型及对接方法，给出零样本与亚埃级精度的具体参照。
Inceptive精选AI 评分7474 Inceptive 用零样本 mRNA 序列设计对标体内 CAR-T 行业基准
Inceptive 称其基础模型在不足一个月、极少 CAR-T 专用训练数据下零样本设计 mRNA 序列，在 PBMC 表达与杀伤实验中与行业领先的抗 CD19 CAR 序列相当，并结合 Mana.bio 的被动靶向 LNP 在体内实现接近完全的 B 细胞清除。
推荐理由：Inceptive 称零样本设计的 mRNA 序列在体外与体内 CAR-T 指标上对标行业基准，展示了基础模型跨靶点迁移的一种路径。
FutureHouse精选AI 评分7474 FutureHouse在Nature发表Robin多智能体系统，用于干性年龄相关性黄斑变性药物重定位
FutureHouse在Nature发表其首篇论文，介绍多智能体系统Robin，该系统将新假设生成与实验数据分析整合进同一连续工作流。研究团队将Robin用于干性年龄相关性黄斑变性，由其提出药物重定位假设并在实验室验证，包括在原代人视网膜色素上皮（RPE）干细胞中验证。
推荐理由：该工作展示多智能体系统从假设生成到湿实验验证的完整链路，为AI驱动发现提供可参照案例。
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。