AI制药日报｜Pallatom2 全原子生成模型发布；多项预印本成果发布
力文所发布全原子生成模型Pallatom2，可同时生成氨基酸序列与主侧链原子构型并指定靶点结合界面；据该帖介绍，210个候选中确认112个具结合活性，10个靶点均获结合剂，其中6个靶点经BLI测定报告pM量级KD。
#蛋白质设计
下一分子AI 评分7474
下一分子AI 评分3232 AI制药日报｜大分子/小分子/虚拟细胞多项研究进展
研究团队用肽条形码、尺寸排阻色谱与质谱结合的混合方法，在大肠杆菌统一生产条件下量化了超过39000个天然蛋白结构域变体、从头设计蛋白和纳米抗体的单体产量。AtomLM-9b以全原子结构分词器将生物分子几何压缩为离散结构token，在CASP14和CASP15上全原子lDDT分别为0.832和0.835。单细胞基础模型基准评测显示，五种模型在跨物种注释与扰动预测上优于简单基线，但同物种内优势有限。
英灵殿科技ValhallaAI 评分2020 英灵殿科技携全模态分子世界模型AlloDesign亮相亚马逊云科技创业加速营巅峰路演，入选Top 5
英灵殿科技在2026亚马逊云科技创业加速营巅峰路演中，凭全模态分子世界模型AlloDesign与AI科研平台AlloScience成为最终胜出的五支团队之一。AlloDesign以统一架构理解并设计蛋白质、DNA、RNA及小分子，并建模分子间相互作用，现场展示了阶段性实验验证成果。AlloScience基于AWS云服务构建，覆盖信息检索、研究规划、分子设计、数据分析与结果可视化等科研工作流环节。
下一分子AI 评分3030 AI制药日报｜谷歌化学智能体、虚拟细胞与药企进展
本期日报收录谷歌DeepMind的Antigravity化学信息学技能演示，智能体可整理文献与分子数据、调用化学工具分析并协助提出待验证设计方案，官方称部分原需多天的工作可在约一小时内完成，但设计结果仍须实验验证。
生物药大时代AI 评分3838 华北制药拟以不超2.195亿元分三轮增资安源医药，华药集团2.45亿元受让47.1154%股权实现控股
华北制药拟以不超过2.195亿元分三轮参与安源医药增资，华药集团则以2.45亿元受让安源生物所持47.1154%股权，交易投前估值5.2亿元。交易完成后华药集团持股47.8572%成为控股股东，华北制药持股12.8571%为参股方。安源医药深耕长效蛋白药物设计，核心在研产品为AP017、AP025、AP026及AP061。
下一分子AI 评分5252 AI制药日报｜2026-11-03
下一分子2026年11月3日日报汇总多条AI制药进展，头条为东北大学、Broad研究所等在arXiv预印本提出自进化分子发现智能体MolRSI，将模型选择与组件组合等工作流作为优化对象，抗菌筛选命中率15.9%。
下一分子AI 评分5858 AI制药日报｜2026-11-02
下一分子11月2日AI制药日报头条介绍生物活性基础模型PSICHIC+，基于约8200万条蛋白-配体记录训练，可从蛋白序列与配体SMILES在毫秒级预测结合亲和力，在无靶点特异性训练数据的零样本虚拟筛选基准中富集效果优于回归和分类方法，并与领先的基于结构的方法表现相当。
下一分子AI 评分3838 AI制药月报｜2026年10月
下一分子10月月报收录33项进展，蛋白质设计重点从生成候选延伸至功能验证，虚拟细胞数据规模继续扩大，产业合作聚焦递送与蛋白疗法。月报以时间线梳理Baker Lab及IPD的14项研究，涵盖模型工具、功能设计与可开发性。其他进展包括RFdiffusion3正式发表、RFD4开源，以及剂泰与礼来就LNP递送达成合作，首付款逾千万美元、里程碑最高11亿美元。
下一分子AI 评分7272 AI制药日报｜2026-10-31
Ginkgo Datapoints旗下虚拟细胞药理学计划于2026年10月27日以CC BY 4.0许可开放ReFRAME化合物库的DRUG-seq转录组数据，覆盖12,949种化合物，注册免费账户即可获取。
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同新闻AI 评分5858 Molence 智能体预测最长 6 万残基组装体，10 例中 9 例优于 Anthropic
Molence 称其长期运行的智能体可准确预测最长 6 万残基的复杂组装体，在 10 个受评组装体中 9 例优于 Anthropic 报告的结果，8 例 TM-score ≥ 0.90。该智能体将生物学知识引入建模过程，协调结构预测与组装，并随结果调整策略，在单张 NVIDIA H20 上运行；最大成功预测包含 120 条蛋白链，TM-score 达 0.997。
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AI 评分3434 AI制药日报｜2026-10-30
Brian Hie 团队报告 Evo 2 在仅给四个示例、不做额外训练时可生成金属结合蛋白、从头抗体与完整噬菌体基因组，作者称其为训练时未预料到的生成式上下文学习。
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。
下一分子精选AI 评分6060 百奥几何完成A+轮融资，A轮系列累计超1亿美元
百奥几何宣布完成A+轮融资，A轮系列累计超1亿美元，本轮由国寿资本领投，老股东上海生物医药基金、达晨财智继续加码，国开科创、瑞力投资、国方创投及产业方跟投，指数资本担任独家财务顾问。
推荐理由：融资事件之外，材料还梳理了GeoFlow三代迭代与RSI干湿闭环的布局，并标注公司披露数据未经独立验证。
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。
Molence精选AI 评分7474 Molence 发布开源生物分子智能模型 Mol-1
Molence 发布开源生物分子智能模型 Mol-1，在 FoldBench-AB 上取得 75.0%，接近其引用的 IsoDDE 报告的 75.58%。该模型可在单张 H20 上完成 6 万 token 的组装，公司称其在 10 项对比中 8 项优于 Anthropic；VHH 结合命中率最高 63%，最佳 SPR KD 为 43 pM。代码已在 GitHub 开放，并提供在线试用入口。
推荐理由：Molence 发布开源生物分子模型 Mol-1，并给出结构基准、长序列组装与 VHH 结合筛选的对比数据。
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。
临港实验室AI 评分4242 临港实验室联合发起“长江杯”全球AI蛋白质设计挑战赛：奖金加码至140万元、湿实验扩容至7000条
“长江杯”全球AI蛋白质设计挑战赛报名队伍已突破1200支，覆盖16个国家和地区，总奖金加码至140万元人民币、免费湿实验验证扩容至7000条。序列提交与报名截止日期由11月15日延长至11月30日，靶点将于11月1日一次性公布。大赛以真实湿实验数据为唯一评价标准，每队每赛道最多提交20条从头设计序列。
UW Institute for Protein Design精选AI 评分7474 IPD 与 NVIDIA 联合发布开源蛋白设计模型 RFD4-Proteina
UW 蛋白质设计研究所（IPD）与 NVIDIA 联合发布开源蛋白设计模型 RFD4-Proteina，已接入 NVIDIA BioNeMo。据 NVIDIA 介绍，该模型在 200 个残基长度下生成速度比 RFdiffusion3 快 13 倍，在 12 项以上蛋白设计任务上达到当前最优，并支持自定义设计输入与在难题上使用测试时计算。官方提供结合剂设计教程与项目主页 rfd4-proteina.org。
推荐理由：IPD 与 NVIDIA 联合发布开源蛋白设计模型，给出相对 RFdiffusion3 的生成速度与任务覆盖对比。
NVIDIA Healthcare & BioNeMo精选AI 评分7272 NVIDIA 与 UW 蛋白设计研究所发布开放蛋白设计模型 RFD4-Proteina
NVIDIA 与华盛顿大学医学院蛋白设计研究所发布开放模型 RFD4-Proteina，将可编程蛋白设计与搜索能力结合，可按分子输入、约束和评分目标生成并优化蛋白设计。
推荐理由：该开放模型把可编程蛋白设计与搜索结合，并在四类基准上报告了相对基线的设计成功率与吞吐表现。
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。
生物药大时代精选AI 评分6666 Vir Biotechnology与吉利德达成18.75亿美元实体瘤双掩蔽TCE合作
10月14日，Vir Biotechnology宣布与吉利德达成合作和许可协议，共同发现和开发3款针对实体瘤相关抗原的双掩蔽T细胞衔接器（TCE）。Vir将用其dAIsY平台和PRO-XTEN掩蔽技术负责发现、设计和优化候选物，吉利德拥有独家许可并负责后续开发、制造和商业化。
推荐理由：协议把前期对价、临床前里程碑与后续开发里程碑分开列出，可看清TCE平台合作的付款结构。
Generate:BiomedicinesAI 评分5858 Generate:Biomedicines 与 Zealand Pharma 达成 AI 设计蛋白疗法合作与许可协议
Generate:Biomedicines 宣布与 Zealand Pharma 签署合作与许可协议，共同开发用 AI 设计的代谢疾病蛋白疗法。该公司在 X 上以时代广场大屏画面提示这一消息，并链接到官网新闻稿，未在帖文中披露交易金额、首付款或具体资产。
Yang Zhang LabAI 评分4040 从代码验证到癌症免疫：新加坡国立大学计算学院拓展AI for Science版图
新加坡国立大学计算学院四位教授获新加坡国家研究基金会资助，将AI分别用于程序验证、诊疗一体化抑制剂发现、材料设计与T细胞识别建模。其中Yang Zhang获S$9m资助，构建AI模型解析TCR-pMHC相互作用，以支持治疗性T细胞受体设计与个性化癌症免疫疗法。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7474 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。
UW Institute for Protein DesignAI 评分1818 IPD入选ARIA通用制造项目资助
很高兴宣布，我们是@ARIA_research“通用制造者”（Universal Fabricators）项目中获得资助的团队之一！
CHARM Therapeutics精选AI 评分6868 CHARM Therapeutics 宣布 CHM-029 治疗急性髓系白血病的 I/II 期临床试验完成首例患者给药并完成首队列入组
CHARM Therapeutics 宣布其 menin 抑制剂 CHM-029 在复发或难治性急性髓系白血病（AML）患者的 I/II 期试验（NCT07751991）中完成首例患者给药，并完成首队列入组，初步数据预计 2027 年公布。
推荐理由：CHARM 的 CHM-029 进入临床，是蛋白-配体共折叠模型设计分子首次推进到人体试验的案例。
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。