Evaxion将在ASH 2026公布现货型AML治疗性疫苗EVX-04的新靶点验证数据
Evaxion将在2026年12月12-15日于新奥尔良举行的ASH年会上以壁报形式公布EVX-04的新数据，进一步验证其作为急性髓系白血病现货型治疗性疫苗的潜力。
#功能验证
Evaxion Biotech 官网资讯AI 评分4747
深势科技 DP Technology精选AI 评分7474 深势科技合作开发的虚拟细胞模型ProteinTalks登上Nature，并推进药效预测落地
深势科技与合作团队在《Nature》发表虚拟细胞模型ProteinTalks，将大规模动态蛋白质组与神经常微分方程预训练结合，用于药物扰动响应预测。
推荐理由：深势科技作为论文合作方，梳理了ProteinTalks在单药筛选、联用与耐药机制上的实验验证路径。
Molence精选AI 评分7373 Molence 用 Mol-1 早期检查点构建 VHH 设计平台，17 个靶点湿实验命中率 6%–63%
Molence 基于 Mol-1 的早期检查点搭建了内部从头 VHH 设计平台，设计以 VHH-Fc 融合形式在自有湿实验中测试，覆盖全部 17 个多样化靶点并均获得结合命中。靶点层面的初始命中率在 6% 至 63% 之间，涵盖可溶性蛋白、受体胞外域和 GPCR，包括 BCMA、4-1BB、TNFR2、IL-4Rα、CCR8、CXCR4、CXCR6 与 CCR5。该平台将分子预测与经实验测试的抗体设计相连接。
推荐理由：Molence 披露其内部 VHH 设计平台在 17 个靶点上的湿实验命中率区间，可作为从头结合剂设计的实测参照。
Molence精选AI 评分7474 Molence：一轮实验反馈将4-1BB设计功能命中率从7%提升至85%
Molence报告在4-1BB靶点上用第一轮实验结果指导第二轮设计，功能命中数从第一轮2/30提升到第二轮51/60，功能命中率由7%升至85%。在0.03 nM下，51个第二轮激动剂中有48个超过Utomilumab阳性对照的平均激活水平，结果以VHH-Fc形式测得。同系列引文还称，针对BCMA的零样本设计30个中有12个结合命中，两个VHH-Fc候选的SPR KD为43 pM和1.1 nM，细胞表面BCMA结合EC50为0.19和0.16 nM，同一实验体系中belantamab生物类似药为4.1 nM。
推荐理由：材料展示了单轮实验反馈后功能命中率从7%升至85%的设计迭代结果，可作为蛋白设计干湿闭环的参照。
Molence精选AI 评分7474 Molence 的 Mol-1 流程设计 VHH 可激活 4-1BB，EC50 低于 Utomilumab
Molence 称其 Mol-1 流程设计的两个 VHH-Fc 融合分子在 6 小时报告基因实验中激活 4-1BB，EC50 分别为 0.05 和 0.22 nM，对照 Utomilumab 为 0.43 nM。VHH 01 的 SPR KD 为 3.5 nM，两个设计均表现出高单体纯度、热稳定性和低自相互作用等理化性质。作者引用的前序内容显示，借助第一轮实验结果指导第二轮设计，功能性命中率从 2/30 提升到 51/60，其中 48 个在 0.03 nM 下超过 Utomilumab 阳性对照的平均激活水平。
推荐理由：Molence 展示其 Mol-1 流程设计的 VHH-Fc 在 4-1BB 激动活性上优于 Utomilumab 对照，并给出可开发性指标。
Molence精选AI 评分7373 Molence 计算设计的 VHH 可拮抗 GPCR CXCR6 信号
Molence 报告其计算设计的 VHH 以 VHH-Fc 融合形式结合表达 CXCR6 的细胞，EC50 为 39 nM。在 cAMP 实验中，30 nM CXCL16 使响应降至仅含 forskolin 对照的 70.6%，加入 167 nM 该 VHH 后恢复至 92.6%，作者据此认为该结合剂拮抗 CXCL16 诱导的 CXCR6 信号。
推荐理由：该设计通过细胞结合与 cAMP 回复实验，给出计算设计 VHH 拮抗 CXCR6 信号的具体证据。
Molence精选AI 评分7272 Molence设计VHH实现单一结合剂识别两种细胞因子
Molence报告其设计的VHH可识别两种非直系同源细胞因子，二者无空位序列一致性为54%。30个设计以VHH-Fc融合形式测试，其中5个同时结合两种抗原，同一设计集对细胞因子A和B分别得到11个和7个命中。作者称双抗原识别可作为设计流程中的明确目标。
推荐理由：作者以双抗原识别为明确设计目标，报告30个设计中5个同时结合两种细胞因子的实验结果。
Molence精选AI 评分7070 Molence 报告 30 个设计 VHH-Fc 候选在 13 个靶点的生物物理筛选结果
Molence 对 30 个设计的 VHH-Fc 候选在 13 个靶点上做了四项生物物理筛选，23 个候选至少满足四项标准中的三项。分项通过率为 HIC 疏水性 80.0%、DSF 热稳定性 80.0%（Tm1 > 60°C）、AC-SINS 自相互作用 83.3%、BVP 非特异性结合 70.0%，13 个靶点中有 12 个至少有一个候选满足三项及以上标准。作者称这些结果可用于挑选进入后续开发的分子。
推荐理由：30 个 VHH-Fc 候选在 13 个靶点上的四项生物物理筛选通过率，为设计分子的可开发性筛选提供参照。
Molence精选AI 评分6060 Molence 设计 VHH 靶向 TNFR2 与 IL-4Rα 天然配体结合区
Molence 针对 TNFR2 和 IL-4Rα 的天然配体结合区设计 VHH，在顺序 BLI 竞争实验中，预先结合 TNFα 或 IL-4 会降低相应设计 VHH 的后续结合。作者称这些实验支持 VHH 识别预期区域，将表位定向设计目标与实验证据相连。此前该系列报告 30 个 VHH-Fc 候选跨 13 个靶点的四项生物物理筛选结果，其中 23 个至少满足四项中的三项。
推荐理由：该工作把表位定向设计目标与BLI竞争实验证据相连，展示了设计VHH结合位点可被实验检验的路径。
Molence精选AI 评分7676 Molence 报告从头设计 BCMA 结合剂：SPR 亲和力达 43 pM
Molence 报告其从头设计的 BCMA 结合剂在零样本条件下取得 43 pM 的 SPR 亲和力。30 个设计中 12 个为结合命中，两个候选以 VHH-Fc 融合形式测得 SPR KD 分别为 43 pM 和 1.1 nM。两者结合细胞表面 BCMA 的 EC50 为 0.19 和 0.16 nM，同一实验体系中 belantamab 为 4.1 nM。
推荐理由：材料给出从头设计的 BCMA 结合剂从 SPR 亲和力到细胞表面结合的实测数据，并设了 belantamab 对照。
下一分子精选AI 评分7474 NVIDIA 发布 BindClaw 技术报告：以机制计算测定串联蛋白结合剂设计
NVIDIA 在 10 月 28 日的技术报告中提出 BindClaw，一套智能体辅助的蛋白结合剂设计流程，可从生物学目标或论文出发识别靶点与结合位点、建立抑制或降解等五类机制相关计算测定，再调用 RFD4-Proteina、Proteina-Complexa 等后端生成并迭代候选物。
推荐理由：NVIDIA 技术报告把机制相关计算测定嵌入蛋白结合剂设计流程，并给出钙调蛋白状态选择性的湿实验数据。
下一分子精选AI 评分6868 Anthropic收购一人药企Mithril Medicine
Anthropic于10月27日披露已收购由Cody Tranbarger一人运营的Mithril Medicine，交易实际于2026年7月完成，金额未披露。
推荐理由：文章拆解了Anthropic收购一人药企的交易细节与小鼠数据统计边界，区分模式验证与效率验证。
下一分子精选AI 评分7474 Molence开源生物分子基础模型Mol-1，VHH单靶点结合命中率最高63%
前字节跳动Protenix核心成员创立的Molence Bio于10月28日发布开源生物分子基础模型Mol-1，公开39页技术报告，代码以Apache 2.0开放、基础版权重可下载，约束版权重未同样开放。
推荐理由：报道梳理了Mol-1的结构预测与VHH设计数据，并逐项标注队列不匹配与早期checkpoint等证据边界。
下一分子AI 评分3232 AI制药日报｜2026-10-28
David Baker团队与苏黎世联邦理工学院等合作在Nature发表从头设计半胱氨酸蛋白酶研究，用RFD2-MI、ProteinMPNN和AlphaFold 3从Ulp1最小催化基序出发设计，69个实验设计中有13个出现肽键切割活性。
Generate:Biomedicines精选AI 评分6565 Generate:Biomedicines 与 Anthropic 合作重构 CAR-T 受体信号域，缩短约 70% 并提升体外杀瘤
Generate:Biomedicines 与 Anthropic 合作，六名科学家用 Claude 结合自有模型、计算工具和湿实验数据，重构用于实体瘤的 CAR-T 受体。重新设计的信号组件比标准设计缩短约 70%，为新增功能留出空间，并在实验室测试中提升了对癌细胞的杀伤。相关结果以预印本形式发布，公司称该流程把数年工作压缩到数月、成本仅为原方案的一小部分。
推荐理由：Generate:Biomedicines 与 Anthropic 合作重构 CAR-T 胞内信号域，展示大模型参与蛋白设计的可迁移流程。
BigHat Biosciences精选AI 评分7272 BigHat 与 Anthropic 联合演示智能体驱动的抗体工程优化
BigHat Biosciences 与 Anthropic 发布联合演示，展示用前沿 AI 驱动可被智能体接入的快速反馈湿实验，加速抗体工程难题。BigHat 构建了 Agentic Lab Control Harness，将计算与实验工作流纳入同一控制平面，并称被 Anthropic 选为首个抗体治疗合作伙伴。
推荐理由：BigHat 与 Anthropic 联合演示智能体接入湿实验闭环优化抗体，提供人机团队协作的实验流程参照。
下一分子精选AI 评分7373 IPD与NVIDIA开源RFD4-Proteina：从计算通过率到湿实验的采用判断
IPD与NVIDIA于10月公开RFD4-Proteina的代码与模型权重，模型把序列与结构放进同一生成过程，并提供候选搜索与评估入口，核心许可为BSD 3-Clause。
推荐理由：结合开源入口、计算基准口径与两组湿实验，给出团队自评该蛋白设计模型是否值得采用的判断框架。
下一分子AI 评分4242 Adaptyv与Anthropic蛋白设计竞赛第五题：设计突变KRAS选择性结合剂
Adaptyv Bio与Anthropic合办的蛋白设计竞赛第五题开题，要求设计只结合突变KRAS片段、不结合野生型KRAS的结合剂，以助免疫系统识别癌细胞。官方公告仅称"突变KRAS片段"，X用户提及KRAS G12D但未获官方确认，规则、评价指标与序列细节均未披露。提交截止日期为11月8日，之后主办方筛选并测试，结果公布时间未说明。
下一分子精选AI 评分7474 分子之心MMDesign技术报告：19个设计项目18个获实验确认结合分子
分子之心在Zenodo发布扩展版MMDesign技术报告，覆盖18个靶点、19个设计项目，涉及VHH与大环肽两类模态，报告称18个项目获得实验确认的结合分子，项目成功率94.7%。
推荐理由：报告汇总19个设计项目的湿实验命中情况，并区分项目成功率与候选命中率，为评估生成-过滤-验证流程提供具体参照。
下一分子精选AI 评分7171 Google团队预印本提出表位裁剪方法降低蛋白结合剂计算成本
Google Research、Google DeepMind 等机构在一篇预印本中提出将靶点裁成表位附近的局部窗口，再结合智能体迭代搜索用于从头设计蛋白结合剂。
推荐理由：预印本把靶点裁成表位局部窗口以降低结合剂设计算力，并给出截短重折叠与完整靶点的一致性对照。
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。
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。
UW Institute for Protein DesignAI 评分6565 IPD 团队在 Nature 发表从头设计蛋白酶研究
UW 蛋白质设计研究所（IPD）的 Anqi Chen、Kejia Wu 和 Hojae Choi 从头设计出蛋白酶，这些“分子剪刀”能高精度切割用户指定的目标序列。该成果本周发表于 Nature，推文未披露切割效率、特异性数据或实验体系。
晶泰科技精选AI 评分6868 晶泰科技 siRNA 项目 9 个月确认 PCC，IgA 肾病候选分子展现同类最佳潜力
晶泰科技宣布其首个 siRNA 项目从立项到确认临床前候选分子（PCC）用时 9 个月，候选分子拟用于 IgA 肾病治疗。临床前研究显示，该分子体外沉默活性达亚纳摩尔级，与同靶点临床阶段参照分子相比 IC50 降低数十倍；非人灵长类动物平行对照研究中单次给药后数月内持续维持高水平靶蛋白抑制，毒理试验显示更大安全窗口。
推荐理由：晶泰首个 siRNA 项目 9 个月确认 PCC，其临床前活性与长效性数据为观察 AI 序列设计在受限靶点空间中的实际产出提供参照。
Google DeepMind / Isomorphic精选AI 评分5858 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，并展示其在酶设计与科研任务上的应用
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，通过 API、AI Studio、Gemini 平台及 Antigravity 等入口向开发者、企业和科研人员开放，输入定价为每百万 token 2 美元、输出为每百万 token 10 美元。
推荐理由：Gemini 4 Argon 在数小时内完成丝氨酸酯酶设计，并经实验室测试确认催化活性，为通用模型参与酶工程提供了具体案例。
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。
RecursionAI 评分2525 Recursion如何用实验验证AI预测靶点
Recursion在平台系列第四部分中说明，其基础模型提出潜在靶点后，会进入逐步加严、针对具体疾病的验证级联，在实验台上对计算发现进行降风险。公司称最终可证明模型预测的生物学与实验室观察到的物理现实一致，并以全球药企合作伙伴内部项目的高标准测试这些靶点。
Generate:Biomedicines精选AI 评分5858 Generate:Biomedicines 与 Roswell Park 开发 AI 设计 MUC16 CAR T 候选物 GB-5267
Generate:Biomedicines 与 Roswell Park 合作开发 GB-5267，这是一款针对卵巢癌、经 AI 设计识别肿瘤锚定 MUC16 的 CAR T 疗法。公司博客以“Engineering CAR T-Cells to Function Where Others Fail”为题说明其设计思路，并提出一期临床需要回答的问题。
推荐理由：Generate:Biomedicines 与 Roswell Park 公布 AI 设计的 MUC16 CAR T 候选物，并说明其设计思路与一期临床待解问题。
Google DeepMind / Isomorphic精选AI 评分7474 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白与结构嵌入可验证水印
Google DeepMind 推出面向合成生物学的 SynthID Bio 水印方法，可在蛋白序列和 AlphaFold 3 预测的 3D 结构中嵌入可检测签名，并在实验室测试中保持生物功能。
推荐理由：介绍一种嵌入蛋白序列与预测结构的可验证水印方法，并给出湿实验与检测稳健性证据。
Profluent精选AI 评分5858 Profluent 与 BioMarin 合作，用 AI 模型设计新药蛋白
Profluent 宣布与 BioMarin 达成合作，将用其 AI 基础模型设计新型药物蛋白。Profluent 称其模型基于规模达 1150 亿条且仍在增长的唯一蛋白质序列数据集 Protein Atlas，可生成具备新功能或改良功能的蛋白；BioMarin 将筛选 Profluent 生成的设计，并把其中表现最强者推进至临床前测试。合作未披露金额、靶点或具体适应证。
推荐理由：Profluent 与 BioMarin 的分工展示了 AI 蛋白设计公司如何把生成模型接入药企的筛选与临床前流程。
临港实验室AI 评分4040 临港实验室联合十余家机构启动“长江杯”2026全球AI蛋白质设计挑战赛
临港实验室等十余家机构共同发起并主办的“长江杯”2026全球AI蛋白质设计挑战赛于9月24日启动，聚焦AI蛋白质从头设计与真实湿实验验证，选手针对不同靶点设计纳米抗体或迷你结合蛋白。大赛奖金总额100万元人民币，计划对不低于5000条设计序列免费开展涵盖表达、纯化、检测的湿实验检测。报名通道9月24日开启、10月31日截止，面向全球高校、科研院所、企业团队及个人开放。
Evaxion Biotech 官网资讯AI 评分4848 Evaxion将AI-Immunology™平台应用于自身免疫疾病
Evaxion已启动将AI-Immunology™平台应用于自身免疫疾病，正在对两款基于该平台的治疗概念开展实验测试：一款为耐受性疫苗概念，一款为自身抗体结合剂概念。相关实验数据将于2026年11月18日在葡萄牙里斯本举行的PEGS Europe上公布。公司称这两款概念有望以高特异性针对潜在疾病病理，可能实现比现有疗法更高的疗效和更少的副作用。
BioSymetricsAI 评分2828 BioSymetrics 合作研发 CDKL5 疗法
BioSymetrics 已启动针对 CDKL5 缺乏症（CDD）——一种罕见遗传性癫痫——的合作项目。我们正与 BrainStorm Therapeutics 及学术合作方共同发现并验证治疗候选药物。#CDKL5 #RareEpilepsy #DrugDiscovery
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。
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。
ProfluentAI 评分2222 Profluent团队亮相CSHL基因工程会议
我们的生物信息学与平台研发负责人Stephen Nayfach本周在@CSHL参加基因组工程：CRISPR前沿活动。如果你也在现场，欢迎找他打个招呼！👋 他将发表演讲，介绍如何利用我们的AI模型设计用于碱基编辑的CRISPR-Cas9变体（"为突变特异性碱基编辑器设计编程PAM特异性"），并主持"CRISPR技术I"分会场。
Latent Labs精选AI 评分7474 Latent Labs 向全球研究者开放药物设计智能体 Latent-Y
Latent Labs 宣布药物设计智能体 Latent-Y 向全球研究者开放，获批研究者每天可免费获得 250 个设计。公司同时公布早期访问研究者的首批实验室结果，包括阻断离子通道的分子、在体内杀伤肿瘤细胞的 CAR-T 细胞，以及疟原虫难以通过突变逃逸的结合剂。
推荐理由：Latent Labs 开放其药物设计智能体 Latent-Y，并给出早期用户离子通道抑制剂与 CAR-T 的实验室结果。
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。
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。
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。