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。
全部 AI 制药动态
Nabla Bio精选AI 评分6565
ProfluentAI 评分2222 Profluent称AI生物处GPT-1.5时代
我们仍处在AI×生物学的GPT 1.5时代 早期模型已经奏效（信号：我们与礼来22.5亿美元的合作），但我们离天花板还很远 我们正尽可能快地奔向GPT 5 @thisismadani 与 @nathanbenaich @airstreet
ProfluentAI 评分2020 Profluent谈生物学AI机遇
生物学的复杂度不亚于文本，而且（在我们有偏见的看法中）影响力要大得多。然而，世界上只有一小部分AI人才和算力投向这一领域。 这个领域远远未被充分开发。 观看 @thisismadani 与 @nathanbenaich @airstreetcapital 的对谈，聊聊这一机遇。
Terray TherapeuticsAI 评分5050 Terray分享TerraSynth生成式合成规划器
Terray Therapeutics分享了其生成式合成规划器TerraSynth的工作，针对小分子药物发现中的合成瓶颈。该工具将合成规划纳入设计循环，而非事后处理，以减少生成模型提出难合成分子对DMTA循环的拖慢。TerraSynth已整合进其EMMI平台，帮助聚焦值得合成的分子以推进项目。
MedraAI 评分5858 NVIDIA 发布 BioNeMo Agent Toolkit，Medra 称将接入其物理 AI 实验室
NVIDIA 发布 BioNeMo Agent Toolkit，这是一个开放的、面向智能体的工具包，为任意 AI 智能体提供蛋白质结构预测、分子对接、生成式化学和基因组分析等可调用工具。Medra 转发该消息并表示正与 NVIDIA 合作构建由智能体决定下一步运行什么、再由物理 AI 实验室执行的闭环，称期待将其投入使用。
Open Targets · Blog精选AI 评分5858 Open Targets Platform 26.06 发布：新增单细胞与蛋白组表达数据并更新靶点优先级评分
Open Targets Platform 26.06 已上线，基线表达数据新增 Tabula Sapiens 单细胞 RNA 测序与 PRIDE 质谱蛋白组数据，可在组织层级之外浏览细胞类型层级表达。
推荐理由：该版本把单细胞与蛋白组表达数据纳入靶点优先级评分，并公开了临床挖掘与L2G管线的具体改动。
ProfluentAI 评分5050 Profluent回顾OpenCRISPR突破
OpenCRISPR是首个证明AI能够从头设计基因组编辑器的演示。我们利用AI模型构建了一种自然界不存在的、针对特定功能的蛋白质，并且它奏效了。 观看@thisismadani与@nathanbenaich @airstreetcapital的对谈，了解我们从那时起走到了哪里（以及我们将走向何方）
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。
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。
ProximaAI 评分4242 Proxima用NVIDIA BioNeMo智能体工具包连接邻近药物发现
Proxima借助NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit，将其AI智能体用于整合基础模型训练、化学、生物学与蛋白质组学，以更快把新生物学转化为治疗假设并推进项目。该工具包由NVIDIA Health在BIO 2026发布，Proxima称其为合作方之一。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)精选AI 评分5858 Baker Lab 蛋白质设计研究所与 NVIDIA 合作加速 RF3 推理，256 残基蛋白预测从 5.8 秒降至 2.5 秒
蛋白质设计研究所（IPD）与 NVIDIA 合作，将 NVIDIA cuEquivariance 和 TensorRT 集成到 RF3 流程中，在 256 残基蛋白上把端到端结构预测时间从 5.8 秒缩短到 2.5 秒。
推荐理由：IPD 与 NVIDIA 把 RF3 推理时间缩短一半以上，展示了设计模型与底层算力栈协同优化的路径。
Nabla Bio精选AI 评分7474 Nabla Bio 发布 JAM-2 报告：零样本设计多特异性抗体与 KRAS G12 双变异结合剂
Nabla Bio 发布 JAM-2 模型报告，将零样本药物设计从结合扩展到多功能药物与胞内蛋白质组。报告称其全计算设计出针对五种肽-MHC 的多特异性抗体，T 细胞激活/杀伤 EC50 达皮摩尔级、选择性超过 100 倍；并生成靶向 KRAS G12V 与 G12C 的双变异多特异性抗体，在皮摩尔至个位数纳摩尔效力下杀伤呈递细胞且不伤野生型。
推荐理由：Nabla Bio 公开 JAM-2 在五类肽-MHC 与 KRAS G12 双变异多特异性抗体上的设计与湿实验验证细节，可作为评估零样本抗体设计的参照。
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。
Medra 官网资讯精选AI 评分5858 Medra 推出 AI Experimentalist，与 Physical AI Lab 组成闭环实验平台
Medra 发布 AI Experimentalist，作为其 Physical AI Scientist 平台的科学推理层，与湿实验室执行层 Physical AI Lab 组成设计、执行、解读、改进的闭环系统。
推荐理由：Medra 公布 AI Experimentalist 与湿实验室闭环平台，抗体筛选案例给出周期压缩的具体路径。
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。
LabGenius Therapeutics · News精选AI 评分7171 LabGenius与LG Chem达成多年研究合作、选择权及许可协议，用EVA平台设计肿瘤靶向多特异性抗体
LabGenius Therapeutics与LG Chem签署多年研究合作、选择权及许可协议，将用其AI/ML驱动的抗体发现平台EVA设计针对一种在多种难治癌症中表达的实体瘤抗原的肿瘤选择性多特异性抗体，目标是克服现有免疫疗法的脱靶毒性等局限。
推荐理由：协议披露了首付款、早期里程碑与选择权行权后的潜在里程碑结构，可对照同类抗体发现合作的分层设计。
GeroAI 评分3333 Gero 融资 3400 万美元推进临床前管线
我们正在 Gero 加速从发现引擎向临床前阶段药物开发者的转型。👏 通过将总融资额提升至 3400 万美元，其中包括新一轮 1700 万美元融资以推进年龄相关疾病的临床前管线，我们正稳步开拓一类新药。
Genesis Molecular AIAI 评分2020 Genesis Molecular AI 的 Pearl 模型入选 Fast Company 2026 改变世界创意榜
Genesis Molecular AI 的基础模型 Pearl 入选 Fast Company "2026 改变世界创意"榜单，被列为 21 个引领医疗健康未来的项目之一。
Terray TherapeuticsAI 评分1212 Terray药物发现平台EMMI获Fast Company改变世界创意奖
Terray Therapeutics宣布其药物发现平台EMMI（实验遇见机器智能）入选Fast Company“改变世界创意”榜单。EMMI将AI与实验整合，用于探索化学空间中的“暗区”，以发现并优化针对难治疾病的新型小分子药物。
Verge Genomics (Verge Labs)精选AI 评分6363 Verge Labs 发布精准神经病学基础模型 vBx-1.0
Verge Labs 发布精准神经病学基础模型 vBx-1.0，称可从常规抽血重建患者脑分子状态，准确率最高为此前最先进模型的 3 倍。
推荐理由：该模型以脑组织转录组数据从血液重建脑分子状态，并在帕金森病与ALS试验数据上给出响应与耐受预测。
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。
Genesis Molecular AIAI 评分1212 Genesis Molecular AI 扩招以匹配药企合作与模型扩展
Genesis Molecular AI 因药企合作扩大、基础模型规模提升而扩充团队，正招聘 ML 与分子模拟科学家及基础模型 ML 研究科学家等岗位。前者将用 3D 扩散模型、物理启发神经网络和大规模分子模拟推进其 GEMS 药物发现平台，后者聚焦深度学习、物理与计算化学交叉的生成式 AI 模型研究。公司同时在 ML 研究、应用 ML 科学、产品与软件工程等方向开放职位。
Inductive BioAI 评分4242 Inductive Bio加入OASIS联盟，聚焦肝毒性预测
Inductive Bio已加入HESI旗下OASIS联盟，参与评估不同药代动力学方法如何定义药物暴露以用于DILI预测，包括其Beacon-1 ADME模型提供的暴露估计。
Evaxion BiotechAI 评分3838 Evaxion公布EVX-04临床前数据
我们很高兴宣布EVX-04的新临床前数据，这是一款用于急性髓系白血病（AML）的现货型治疗性疫苗。EVX-04由AI-Immunology™开发，靶向来自暗基因组的多个非常规内源性逆转录病毒（ERV）肿瘤抗原。 更多内容见我们的新闻稿：https://evaxion.ai/investors/press-releases/?press_release_id=11191 #EVAX
Genesis Molecular AI精选AI 评分7474 Genesis Molecular AI 发布 DeCAF-Pearl 全原子共折叠流图模型，推理提速 5 倍
Genesis Molecular AI 发布 DeCAF-Pearl，称其为首个用于全原子共折叠的流图模型，相比其 Pearl 模型推理提速 5 倍且质量几乎无损。
推荐理由：DeCAF-Pearl 以更少计算步数在 Runs N' Poses 基准上超过多个全原子共折叠模型，为高通量筛选场景提供了速度参照。
MindWalk / ImmunoPrecise AntibodiesAI 评分3838 MindWalk 推出 ReefIQ 生物语境层
MindWalk 发布 ReefIQ，一个由 HYFT 驱动的生物语境层，位于客户发现数据与 AI 推理工作流之间，用于 AI 药物发现和生物制品开发。该层在 AI 工作流处理前重新连接分散在文件、格式、系统、团队和工作流中的数据，将序列、结构、检测输出、组学、文献、证据、溯源和项目历史转化为可治理、可查询的关联生物语境。
Ignota Labs 官网资讯AI 评分3838 Ignota Labs 联合创始人 Layla Hosseini-Gerami：如何用 AI 将失败药物转化为新药
Ignota Labs 联合创始人 Layla Hosseini-Gerami 在 Nature 访谈中介绍其 AI 驱动平台：先从数千个失败药物中筛出因意外安全性问题（如肝毒性）而搁置、但患者潜力大的候选，再用深度学习结合生物信息学、化学信息学和多模态数据定位安全性问题根因并制定缓解策略。核心目标是以最小化学改动让这些药物尽快重回临床。
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。
Genesis Molecular AI精选AI 评分5858 Genesis Molecular AI 与 Incyte 扩大 AI 药物发现合作至 10 亿美元
Genesis Molecular AI 宣布与 Incyte 扩大 AI 药物发现合作，规模达 10 亿美元。公司称其 GEMS AI 在一个无已知化学起点的靶点上参与命中化合物识别，并在另一个已有化学基础但存在开发障碍的先导优化靶点上发挥作用。Incyte 总裁兼全球研发负责人 Pablo Cagnoni 与 Genesis CEO 在访谈中讨论了这一进展及合作扩展对双方的意义。
推荐理由：Genesis 与 Incyte 扩大合作至 10 亿美元规模，文中给出两个靶点上 AI 参与命中识别与先导优化的具体分工。
NewLimit · Progress BlogAI 评分4242 NewLimit 2026 进展更新：AI 系统将发现速度提升至 2 倍
NewLimit 在 2026 进展更新中称，其 AI 系统将发现速度提升至 2 倍，治疗项目从 2 个增至 3 个，并有 1 个候选药物走向临床试验。此次更新还涵盖公司创始假设与历史、酒精相关恢复研究、临床开发计划及现场问答。
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。
Verge Genomics (Verge Labs)精选AI 评分6060 Verge Labs 与 Tenacia 达成 CNS 管线平台合作，用人类组织数据表征靶点
Verge Labs 与 Tenacia Biotechnology 宣布战略平台合作，Verge 将用其 AI 平台和专有多模态人体组织数据，为 Tenacia 部分 CNS 项目优先排序并表征靶点。
推荐理由：Verge Labs 首个平台优先模式合作，展示多模态人脑组织数据如何用于 CNS 靶点优先级与表征。
insitro · Publications & Press精选AI 评分5858 insitro 在 ADA 公布 AI 发现 MASH 候选 CTRO-1013 临床前数据：抗纤维化信号部分独立于肝脏脂肪下降
insitro 在第 86 届 ADA 科学年会上公布其 AI 发现的 MASH 候选 CTRO-1013（肝靶向 IRS1 siRNA）的临床前数据，显示在标准纤维化小鼠模型中肝靶向沉默 IRS1 使 TIMP-1 降低 37%、CK-18 降低 68%（16 周，1 mg/kg，每 4 周一次），且抗纤维化信号部分独立于肝脏脂肪下降。
推荐理由：该材料披露 IRS1 靶点从人类遗传学发现到 siRNA 候选物的临床前数据链，可观察 AI 表型与遗传证据如何衔接管线推进。
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。
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。
Cradle Bio Blog精选AI 评分6262 Lundbeck 与 Cradle 合作，用 AI 蛋白设计平台优化脑病抗体疗法
Lundbeck 与 Cradle 宣布合作，将部署 Cradle 的 AI 蛋白设计平台，用于发现和优化针对脑部疾病的生物疗法，初期推进两个靶向 CNS 疾病的抗体项目。
推荐理由：Cradle 与 Lundbeck 签约，把生成式蛋白设计接入两条 CNS 抗体项目，并形成实验回流的迭代闭环。
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。