Nature：从头蛋白质设计与定向进化构建高对映选择性人工金属酶光催化剂
研究人员用RFdiffusion All-Atom和LigandMPNN从头设计结合金属多吡啶光催化剂的蛋白骨架DE3，再经多轮定向进化获得变体4FFG，催化分子内[2+2]光环加成产物对映体比例达3:97。
推荐理由：研究把从头设计骨架与定向进化串成一条路径，为人工金属酶的光催化立体控制提供了可参照的设计与优化流程。
#可开发性
DrugAI精选AI 评分7474
BioArt精选AI 评分7272 Nature：Shokat团队提出双位点激酶抑制剂设计原则并开发PonatiLink-2
加州大学旧金山分校Kevan M. Shokat与Kevin Lou团队在Nature发表研究，以ABL1和EGFR为模型系统梳理双位点激酶抑制剂的设计原则，并开发出双位点ABL1抑制剂PonatiLink-2。
推荐理由：研究以ABL1与EGFR为模型系统梳理双位点激酶抑制剂的设计参数，为兼顾效力与选择性提供可迁移思路。
BioArt精选AI 评分8282 2篇Nature | David Baker团队从头设计半胱氨酸蛋白酶和金属蛋白酶
华盛顿大学David Baker团队在Nature发表两篇论文，分别从头设计半胱氨酸蛋白酶和锌离子辅助的金属蛋白酶，并在哺乳动物细胞中检测到切割活性。
推荐理由：两篇 Nature 论文报告从头设计半胱氨酸与金属蛋白酶的初筛成功率、动力学参数和晶体结构验证，并讨论催化水与预组织对活性的影响。
LeapFun精选AI 评分7474 Baker开源RFD4，38亿美元的Chai还值不值？
David Baker团队联合NVIDIA发布并开源RFD4-Proteina，代码与权重开放、核心许可为BSD 3-Clause，由此引发业内对Chai Discovery等闭源蛋白设计平台是否仍值得支付溢价的争论。
推荐理由：围绕RFD4开源后闭源蛋白设计平台是否仍值得付费，梳理业内分歧并给出护城河转移的判断。
BioAICraft精选AI 评分7676 Baker 团队设计无序区蛋白探针识别 Tau 与 Aβ 修饰并区分邻近磷酸化组合
华盛顿大学蛋白质设计研究所 Kejia Wu、David Baker 等与麻省总医院等团队在 bioRxiv 发布预印本，通过从头设计获得识别 Tau 和 Aβ 特定化学修饰的蛋白探针。
推荐理由：该预印本展示了按邻近磷酸化状态定制 Tau 探针的设计思路，并给出从合成肽到细胞与脑组织的验证链条。
BioAIDesignAI 评分5252 UnibindMD用分子动力学复核BindCraft设计的蛋白候选
10月23日发布的bioRxiv预印本提出UnibindMD流程，将BindCraft设计、亲和力预测、成药相关性质评估与分子动力学串接，用于复核蛋白设计候选。
LeapFunAI 评分3636 吉利德12.75亿美元收购PepStar口服IL-23R项目：三件专利解析
吉利德以12.75亿美元现金收购PepStar（瀚辰星泰）口服IL-23R抑制剂项目全球权益，核心资产HCXT-2001尚处临床Ⅰ期。三件专利显示PepStar围绕大环肽结构优化、SPR测IL-23R亲和力、PBMC pSTAT3与NK细胞IFN-γ等多层功能验证，并以SFC-EPSA及大鼠、食蟹猴PK对照JNJ-2113。公开专利尚未确认HCXT-2001对应实施例，人体PK与疗效仍待验证。
BioTender精选AI 评分7070 Ligo Biosciences 公布酶设计系统 Artios 的从头设计酶结果
Ligo Biosciences 公布酶设计系统 Artios，首轮荧光素酶实验筛 85 个设计有 7 个具活性，较大蛋白筛 45 个有 9 个初筛命中。
推荐理由：文章逐项拆解 Artios 的筛选口径与实验证据，说明计算通过率与实验命中率之间的差距。
BioTender同新闻AI 评分7474 Baker团队预印本：AI设计小蛋白接管人类细胞基因开关
David Baker与Isaac Hilton等人在2026年10月20日发布bioRxiv预印本，用AI设计65—85个氨基酸的小蛋白，接到dCas9上招募细胞原有转录共激活因子，在人类细胞中激活基因。
LeapFunAI 评分3131 综述｜默克谈ncAA如何卡死、又如何撬开肽药 DMTA
默沙东研究团队在 ACS Medicinal Chemistry Letters 发表综述，系统讨论非天然氨基酸（ncAAs）在多肽药物设计、计算预测、化学合成与生物催化中的应用。
BioAICraft精选AI 评分7676 斯坦福团队在bioRxiv发布ProVADA：引导蛋白适应细胞质并降低HLA-I结合肽
斯坦福大学Xiaojing J. Gao、Wing Hung Wong等团队于10月18日在bioRxiv发布预印本，提出ProVADA框架，用固定的ProteinMPNN生成多位点改造序列、外部评分器评价完整序列，再由MADA种群退火引导搜索。
推荐理由：该预印本用外部评分器引导固定生成模型做多位点改造，并给出肾素与CAR抗体片段的湿实验对照结果。
SynBioBeta News精选AI 评分6868 Latent Labs 发布抗体设计智能体 Latent-Y，称计算流程提速 56 倍
Latent Labs 发布其称为首个经实验室验证的药物设计智能体 Latent-Y，用于自动完成抗体设计中的文献调研、靶点结构分析与结合位点指定等步骤，并配套面向抗体与多肽设计的模型 Latent-X2，通过网页界面供研究者逐步控制。
推荐理由：报道介绍 Latent Labs 的抗体设计智能体如何把文献调研与表位选择交给软件，并给出其自报的提速数据。
GEN (基因工程与生物技术新闻)AI 评分2525 Asimov 利用 AI 智能体与生物基础模型自动化细胞系开发中的载体设计
Asimov 将生物基础模型、AI 智能体与合成生物学结合，为每个分子定制表达载体设计，并通过其计算机辅助遗传设计软件 Kernel 自动设计优化表达载体。案例显示，AI 设计的载体优于 Asimov 此前最佳设计，快速稳定池数据改变了合作方推进多特异性先导分子的选择，模型还可预测链比例以改善正确配对且不降低滴度。
药化猩球同新闻AI 评分7474 RFD4-Proteina技术拆解：联合生成、循环细化与推理时搜索如何提高蛋白设计效率
华盛顿大学蛋白质设计研究所与NVIDIA于2026年10月21日发布RFD4-Proteina，将蛋白序列与全原子结构联合生成，并加入采样步内循环细化与多路径搜索，代码和权重已按BSD-3-Clause公开，论文仍为未经同行评审的预印本。
DrugAI精选AI 评分7878 Nat. Commun.：RASSCCoL 快速评估配体化学互补性用于蛋白质设计
研究团队在 Nat. Commun. 提出 RASSCCoL，以稳定α螺旋束骨架为基础，通过体积筛选、侧链重排、AutoDock Vina 对接与 AlphaFold2 结构复筛构建小分子结合口袋，DPH 设计流程在单 CPU 核心约 30 分钟完成。
推荐理由：研究用稳定α螺旋骨架加体积互补筛选替代大规模结构生成，为小分子结合蛋白设计提供低成本可解释路径。
Amir Shanehsazzadeh精选AI 评分6060 Anthropic × Adaptyv 蛋白质设计竞赛第4期以TfR1为靶点，要求设计pH敏感结合剂
Anthropic × Adaptyv 蛋白质设计竞赛第4期在 proteinbase 平台开放，靶点为 TfR1，要求设计能精确结合该受体特定位点的 pH 敏感结合剂，以帮助药物穿过血脑屏障进入脑内。作者 Amir Shanehsazzadeh 转述称，本期评测关注结合、小鼠交叉反应性与 pH 敏感性；TfR1 在血脑屏障高表达，pH 敏感结合剂可在内体中释放并从脑侧排出以递送治疗药物。
医药魔方AI 评分3636 帆礼生物TL1A抗体TL-001（BYN-002）公布临床Ⅰ期积极中期结果
帆礼生物公布TL-001（BYN-002）在健康受试者中的临床Ⅰ期SAD/MAD中期结果，达到全部主要目标：未报告治疗相关严重不良事件、输注反应或治疗相关停药。
BioSpace NewsAI 评分3333 多特异性药物设计新挑战：结合臂越多，分子选择越复杂
随着双特异性、三特异性等多特异性抗体格式增多，每增加一个结合臂都会扩大潜在组合数量，使候选分子选择从发现转向筛选。Twist Bioscience 与 Invenra 就后者 B-Body® 双特异性抗体平台达成共同独家供应许可协议，Adimab 则通常建议合作伙伴采用 IgG 样/全 Fab 多特异性而非 scFv 格式以利于生产。
DrugAIAI 评分6565 药企共建抗体联盟：1万个抗体的数据能解决哪些预测难题
抗体可开发性联盟（Antibody Developability Consortium）于2026年9月29日公布创始成员为 AbbVie、Argenx、Lundbeck 和 Takeda，该联盟由 Ginkgo Bioworks 旗下 Ginkgo Datapoints 与 AI 基础设施公司 Apheris 于2025年9月发起。
医药魔方AI 评分5050 AI设计的药，能不能成为更好的药？
截至发文日，医药魔方NextPharma数据库收录1,541条涉及AI辅助开发或AI设计的药物管线，AI辅助新分子设计管线421条中临床前项目270条、约占64%。
BioArtAI 评分4444 Cell Biomaterials综述 | AI驱动肽类药物发现
西湖大学曾坚阳团队与宾夕法尼亚大学Cesar de la Fuente-Nunez团队在Cell Biomaterials发表综述，系统梳理肽-蛋白相互作用的实验发现、AI预测与生成式设计及治疗转化挑战。
智药邦精选AI 评分5858 罗氏提出“AI自主”：药企内部需要保留哪些研发能力
罗氏在2026年9月28日制药业务日上提出“AI自主”，主张药企用实验检验模型判断，再据实验结果改进模型与实验方法。文章以Genentech与Recursion的神经科学靶点发现合作为例，说明AI可缩小靶点与候选分子范围，而疾病认识转化为筛选标准、理解实验条件、依据验证结果决定下一步仍需药企内部人员掌握。
推荐理由：借罗氏提出的AI自主概念与Genentech同Recursion的合作，梳理药企在靶点验证和分子筛选上需自留的判断能力。
AI-Protein Design精选AI 评分7878 Baker团队用Logos与RFdiffusion设计MYC无序区结合蛋白，原位胰腺癌模型中肿瘤细胞被选择性耗竭
Baker团队在bioRxiv预印本中报告，用Logos框架与RFdiffusion针对MYC的4个保守表位（MBI Loop 1、MBIIIa Loop 2、MBIV Loop 3及bHLH螺旋表位）从头设计结合蛋白，初筛192个设计中15个亲和力优于500 nM，成功率约7.8%。
推荐理由：该预印本报告用Logos与RFdiffusion靶向MYC无序区设计结合蛋白，并给出亲和力优化与体内抑瘤数据，可作为无序靶点设计的参照。
LeapFun精选AI 评分7474 普林斯顿团队发布MESSI生成式扩散模型，将免疫原性融入蛋白生成
普林斯顿团队在bioRxiv发布结构条件生成式离散扩散模型MESSI，在生成过程中引入免疫风险反馈，输出在指定MHC-II分子上预测表位可降至零且保持结构可行性的序列，代码已开源。
推荐理由：该预印本把免疫原性预测前移为生成约束，并在三类蛋白上给出湿实验活性与结合数据，可供评估去免疫原设计流程。
智药邦AI 评分8282 Nature发表AI从头设计金属蛋白酶研究，实现肽键高效切割与治疗蛋白条件激活
华盛顿大学蛋白质设计研究所等团队在《Nature》发表研究，用生成式AI从头设计锌依赖性金属蛋白酶，在预定肽键位置实现切割。研究测试135种设计，显式建模催化水分子的组成功率88%，仅建模Zn²⁺的组为15%；Zn45的肽键水解速率较未催化反应提高超过10⁸倍。设计酶还被用于切割TDP-43、SAA和Aβ相关肽段，并通过可切割连接序列激活掩蔽型IL-2模拟物和EGFR拮抗剂，结果均为体外实验。
智药邦AI 评分6262 抗体可开发性联盟公布创始成员，计划共建约1万个抗体的统一测量数据集
抗体可开发性联盟于2026年9月29日公布创始成员，AbbVie、Argenx、Lundbeck和Takeda四家药企加入。该联盟由Ginkgo Bioworks旗下Ginkgo Datapoints与AI基础设施公司Apheris于2025年9月发起，计划围绕约1万个抗体按统一方法测量可开发性性质，首批数据计划于2027年初交付。
Insilico Medicine 英矽智能AI 评分3838 Chemistry42 推出类型化排除体积
🧪 #Chemistry42 全新 #FeatureFriday：类型化排除体积 排除体积并不新鲜，但类型化的排除体积是新的。现在你不仅能封锁某片空间区域，还能精确指定那里不允许出现什么：不许有芳香环、不许有氢键供体、不许有带正电的基团，随药物化学需求而定。 在这段短片中，我们用一个真实的 B-RAF 生长向量示例进行演示。 #PharmaAI #GenerativeChemistry
AI药物设计实验室精选AI 评分7272 默沙东与得州理工在npj Drug Discovery提出PepOpt，174.4秒从约10⁵⁰种肽组合中筛出前1000条
默沙东与得克萨斯理工大学研究人员在npj Drug Discovery发表可解释机器学习框架PepOpt，用位置特异的ECFP4指纹加贝叶斯岭回归预测肽活性，并借助可加性动态规划在约10⁵⁰规模空间中174.4秒返回模型评分最高的1000条序列。
推荐理由：该框架把位置特异的化学子结构编码与可加性动态规划结合，为超大肽库的候选排序提供了可解释的搜索路径。
AI-Protein Design精选AI 评分7676 Baker团队在《Nature》发表人工金属蛋白酶设计，可定点水解TDP-43但活性仍低于天然酶
Baker团队在《Nature》报告用RFdiffusion2/3与EnhancedMPNN从头设计金属蛋白酶，显式建模锌配位催化水分子后湿实验筛选阳性率从15%升至88%。代表性设计TDPn3可定点切割全长TDP-43单体与寡聚体，SDS-PAGE和质谱确认断裂位点，阴性对照无切割条带。作者指出最强变体Zn45_v2周转率仍比顶级天然金属蛋白酶低约2个数量级，且尚无细胞或动物实验验证。
推荐理由：文章拆解了Baker团队金属蛋白酶从头设计的策略演进，并点明催化效率与体内验证的具体边界。
Oxford Protein Informatics Group · Blog精选AI 评分6565 OPIG 发布 Therapeutic Nanobody Profiler 纳米抗体可开发性评估工具
牛津 OPIG 的 Gemma Gordon 在博士项目中开发了 Therapeutic Nanobody Profiler（TNP），用 6 项针对纳米抗体特性的指标，将候选纳米抗体的结构与理化性质对照 36 个临床阶段样本进行基准评估。
推荐理由：作者介绍其博士项目开发的纳米抗体可开发性评估工具，说明指标构成、临床参照集与配套实验数据来源。
ClickMab 科迈生物AI 评分3838 Click.mAb. 能力系列：一条抗体序列能完成哪些分析
Click.mAb. 支持在单一对话中由 AI 自动调用工具，对一条抗体序列完成多维度分析。分析覆盖抗体编号、CDR 标注、风险位点识别、三维结构预测、抗原互作分析与可开发性评估，用户只需提供一条序列和一句指令。
DeepTech深科技精选AI 评分8383 AI从零设计蛋白酶，催化加速超100亿倍，David Baker团队重磅成果连发两篇Nature
华盛顿大学David Baker团队10月14日在Nature发表两篇论文，用RFdiffusion、ProteinMPNN和AlphaFold 3从头设计半胱氨酸蛋白酶与金属蛋白酶。
推荐理由：两篇 Nature 论文报告从头设计半胱氨酸与金属蛋白酶的实验成功率与催化加速，并给出与天然酶的差距。
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分7171 GluePlex 提出无三元结构下的分子胶计算优化路线
发表在 Nature Communications 的 GluePlex 研究针对 VAV1 分子胶，在缺少三元复合物实验结构时用 PeSTo 预测接触区域、HADDOCK 对接生成 6 个构象簇模板，再由 Boltz-2 共折叠生成 120 个候选三元结构并按 chainpair_ipTM 筛选。
推荐理由：该研究把蛋白对接、共折叠与自由能计算串成分子胶优化流程，为缺少三元结构的项目提供可迁移做法。
智药邦精选AI 评分6363 WhiteLab Genomics完成2600万美元B轮融资，推进AI设计基因组药物
2026年10月6日，WhiteLab Genomics宣布完成2600万美元B轮融资，由AVP领投，Yaday Health、Blast Club新加入，Omnes、Debiopharm继续参投。
推荐理由：融资事件之外，材料还给出AI设计AAV载体穿越血脑屏障的体内数据，可作为基因组药物递送方向的参照。
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。
BioAICraft精选AI 评分7373 David Baker 团队预印本提出从头设计控制 N-连接糖链组成
David Baker、Neil King 等人在 bioRxiv 发布预印本，提出通过从头蛋白质设计在糖链周围构建结构遮挡、限制加工酶接近，从而控制 N-连接糖链组成。
推荐理由：解读 Baker 团队预印本如何用结构遮挡控制糖型，并给出从约1%到约47%的筛选改进路径。
智药邦精选AI 评分5858 丹纳赫推出AI驱动自主实验室，计划2027年初规模化运营
丹纳赫于2026年10月7日宣布计划推出旗下首个AI驱动自主实验室，用于加速定制抗体及其他分子工具的发现，预计2027年初实现规模化运营。
推荐理由：丹纳赫披露自主实验室的整合方式与产能目标，可作为抗体发现自动化的产业参照。
AI-Protein DesignAI 评分8282 Baker团队在bioRxiv报告从头设计可编程N-糖基化蛋白
David Baker与Neil P. King团队在bioRxiv发布预印本，提出通过从头蛋白质设计编程N-糖基化位点与聚糖组成。流程整合RFdiffusionAA、LigandMPNN、RF3/AF3与ΔRASA空间包埋指标，使高甘露糖型糖蛋白设计成功率从第一代的1.0%（1/97）提升至46.5%（20/51）。
AI药物设计实验室精选AI 评分7474 同济大学等团队在 Nature Communications 发布 MolGenBench，评估17种结构基础分子生成方法
同济大学、上海药物研究所等团队在 Nature Communications 发表 MolGenBench，用活性找回、筛选效率、靶点感知和三维构象等指标评估17种结构基础药物设计方法，其中10种从头生成、7种先导优化。
推荐理由：该基准把分子生成评估从合规性推进到活性空间找回，并揭示先导优化与从头设计的差距。
智药邦AI 评分6565 Ginkgo与Apheris牵头成立抗体可开发性联盟，AbbVie、argenx、Lundbeck、Takeda为创始成员
Ginkgo Bioworks旗下Ginkgo Datapoints与Apheris宣布启动抗体可开发性联盟，创始成员包括AbbVie、argenx、Lundbeck和Takeda，联盟仍开放更多企业加入。