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。
#Baker Lab
下一分子AI 评分7474
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。
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。
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。
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。
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！
英灵殿科技ValhallaAI 评分1818 英灵殿科技创始人张昊天入选甲子光年「AI NEXT 20」榜单
英灵殿科技创始人张昊天入选甲子光年9月12日发布的「AI NEXT 20」榜单，该榜单寻找兼具科研训练与创业能力的AI Scientist-Founders。张昊天师承2024年诺贝尔化学奖得主David Baker，出身Baker Lab，提出"全模态分子设计"范式。
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。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)精选AI 评分5858 华盛顿大学、Allen研究所与Fred Hutch联合成立AI BioDesign联盟，五年投入近9500万美元
西雅图研究联盟AI BioDesign于9月3日宣布成立，由华盛顿大学、Allen研究所和Fred Hutch癌症中心联合组建，David Baker与Jay Shendure共同领导。
推荐理由：该联盟把计算设计、高通量实验与开放资源放在同一循环中，为观察蛋白质设计平台的组织方式提供参照。
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。
Biohub · News精选AI 评分5858 Biohub 资助 15 个团队构建免疫细胞重编程工具包
Biohub 宣布支持 15 个研究项目，与合成生物学专家共同搭建免疫细胞工程的基础工具包，包括逻辑电路、合成受体、结合剂文库和传感平台。获资助团队包括 David Baker 团队设计可读取多种生物信号并作出响应的蛋白电路、James Collins 团队构建 RNA 分子电路、Wendell Lim 团队汇编传感器与逻辑电路模块目录。
推荐理由：Biohub 公布 15 个免疫细胞重编程资助项目，展示合成生物学工具包的模块化分工与团队布局。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)AI 评分3838 靶向SARS病毒家族的GBP511疫苗进入人体试验
由UW Medicine团队研发、SK bioscience推进的GBP511疫苗已在澳大利亚启动临床，用于预防COVID-19及多种尚未跨种传播的沙贝病毒。该疫苗以计算机设计的纳米颗粒为核，表面展示4个来自不同冠状病毒的受体结合域，临床前研究中可保护动物抵御未直接免疫的相关病毒。
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。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)精选AI 评分8686 Baker Lab在Nature发表RFantibody：用RFdiffusion从头设计全长抗体
Baker Lab团队在Nature发表研究，用基于RFdiffusion训练的RFantibody模型在计算机上从头设计含重链和轻链的完整抗体可变区，无需动物免疫或大规模筛选。针对艰难梭菌毒素等靶点，设计抗体达到中纳摩尔级结合亲和力，转为全长IgG后保留效力；电镜解析的5个设计抗体中有4个与计算预测结构一致。RFantibody代码已在GitHub开放，供学术、个人和商业使用。
推荐理由：研究展示RFdiffusion设计全长抗体可变区并经电镜验证，为从头抗体设计的可行性提供参照。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分5858 A-Alpha Bio 与劳伦斯利弗莫尔国家实验室合作推进 AI 抗体设计
A-Alpha Bio 宣布参与 DeNOVO Initiative，与劳伦斯利弗莫尔国家实验室等机构开展为期 3 年的合作，用高性能计算和人工智能方法设计可中和未来生物威胁的抗体。
推荐理由：介绍 A-Alpha Bio 参与的多机构抗体设计项目，说明其高通量蛋白互作数据在训练结合预测模型中的角色。
A-Alpha Bio 官网资讯AI 评分4242 A-Alpha Bio 完成 280 万美元种子轮融资，推出 AlphaSeq 用于药物发现
A-Alpha Bio 完成 280 万美元种子轮融资，由 OS Fund 领投，AME Cloud Ventures、Madrona Venture Group 等参投，用于验证 AlphaSeq 并启动与药企的药物发现合作。