药明康德TidesID®平台将复杂多肽代谢产物鉴定提速约30%，9个工作日交付
药明康德DMPK团队用自主开发的TidesID®一站式化合物鉴定平台，为一家全球药企完成复杂多肽代谢产物结构解析，9个工作日交付结果。该平台已迭代至2.0版本，覆盖多肽和寡核苷酸等复杂分子；据项目实践，整体MetID项目周转时间可缩短约30%。
#开源/工具
药明康德AI 评分4444 LeapFun精选AI 评分7474 侯廷军团队推出PartiDesign：统一生成框架用于蛋白与环肽设计
侯廷军团队推出可控生成框架PartiDesign，将结构与序列或化学身份在同一次Flow Matching生成中协同，覆盖蛋白、DNA、RNA和小分子。在ProtDBench普通MPNN单序列协议下，其估算合格候选产出约为RFD3的4.9倍，加入α螺旋引导后约7.6倍；AME原子级催化基序骨架搭建中常规与α引导配置分别约为RFD3的8.6倍和12倍。
推荐理由：介绍统一生成框架在蛋白与环肽设计上的产出效率，并给出与RFD3、BoltzGen的基准对比及计算筛选边界。
Corin Wagen精选AI 评分5858 Corin Wagen 评 Rowan 自动生成合成中间体对 FEP 的改进
Corin Wagen 表示，自动生成合成中间体是 Rowan 已加入的体验改进之一，与自动扭转角重拟合、收敛检测等功能并列。他引用的 @manntis4 内容称，在测试小分子辅因子支持 FEP 时发现，把合成中间体配体加入 RBFE 图可改善与实验结合亲和力的相关性，示例为 KRAS-G12D。Wagen 认为稳健的智能体驱动 FEP 还需要更多此类能力。
推荐理由：Rowan 团队以 KRAS-G12D 为例说明合成中间体配体如何改善 RBFE 与实验亲和力的相关性，并列出自动化改进方向。
药化猩球AI 评分5555 抗体设计5套工具的实际能力比较
文章比较了 RFD4-Proteina、BoltzGen、PPIFlow、OpenDDE-Harness 与备选的 PartiDesign 五套抗体设计工具，指出它们并非简单性能排名，而是生成机制与后处理路径各不相同。
天鹜科技AI 评分3838 “长江杯”AI蛋白质设计挑战赛参赛指南：晓鹜®平台提供VHH与Minibinder全套设计工具并赠送10万积分
天鹜科技为“长江杯”全球AI蛋白质设计挑战赛参赛者提供MatwingsVenus®（晓鹜®）平台10万积分及晓鹜®Token平台100元Token券，覆盖VHH纳米抗体与Minibinder设计任务。
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。
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。
智药邦AI 评分7878 英伟达与David Baker团队联合发布蛋白质设计模型RFD4-Proteina
NVIDIA与华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所联合发布开源模型RFD4-Proteina，归属NVIDIA BioNeMo，兼具可编程蛋白质设计与搜索能力，可基于分子输入、约束条件和评分目标检索并优化设计方案。
动脉网AI 评分3838 天津大学教授段学欣创办康沃思生物，用特声波技术为AI4S打造细胞操控“手脚”
天津大学教授段学欣创办的康沃思生物，基于GHz特声波MEMS芯片开发全自动细胞悬液制备、无标记细胞分选及HyperDrop皮升级活细胞打印系统，为AI for Science提供标准化细胞实验执行端与可追溯数据。
望石智慧AI 评分3636 MolVortex大师班第1期：CBL-b别构抑制剂的Hit分子发现
望石智慧在MolVortex大师班第1期展示了其全栈式小分子早研智能体MolVortex完成CBL-b别构抑制剂Hit分子发现的流程。该智能体在数十分钟内检索10+个文献源及80+个专业数据库完成靶点调研，基于8GCY、8QTK、8QNG共晶结构识别别构口袋，参照8GCY结合模式与NX-1607共享药效团生成30个全新候选分子。
奶牛猫的CADD实验室AI 评分5252 gmx_MMPBSA 1.7 系列更新：结构水、熵计算和突变扫描有哪些变化？
开源结合自由能计算工具 gmx_MMPBSA 发布 v1.7.1，与今年 9 月的 v1.7.0 共同扩展了结构水、熵估计和 AMBER 工作流支持。
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。
BioAIDesignAI 评分5555 RFD4-Proteina 全流程实操：在 A40 上设计单体、PD-L1 结合物与 FAD 口袋蛋白
BioAIDesign 在单张 NVIDIA A40 上用官方公开权重跑通 RFD4-Proteina 三类设计任务，单体、PD-L1 结合链和 FAD 口袋蛋白各生成 4 个候选，经 OpenFold3 重折叠后每类各有 2 个通过计算门槛。
途深智合AI 评分1818 途深智合邀您参加 BioPlus-Interphex Korea 2026｜10月28–30日，相约首尔
途深智合将参加10月28–30日在首尔举行的BioPlus-Interphex Korea 2026。其ToursynClaw大分子药物设计科学超智能体平台融合蛋白大模型、科学智能体与全自动机器人实验产线，公司称可实现约1.5个月完成抗体设计及功能实验验证，并在半年内推动16条抗体药管线完成PCC阶段验证。
LeapFun精选AI 评分5858 RFD4-Proteina 文档实操解读：从 Binder 生成到 Agent 自动设计蛋白质
作者以使用者视角梳理 Baker Lab 与 NVIDIA 的 RFD4-Proteina 官方文档，按 Quickstart、Cookbook、输入条件、Reward-Guided Search、Metrics 与 Agent Skills 的顺序给出上手路线。
推荐理由：文章按官方文档梳理 RFD4-Proteina 从输入约束、生成搜索到 Agent 编排的实操路径，便于团队复现工作流。
BioAICraftAI 评分3838 RFD4-Proteina 全流程教程｜Baker Lab 与 NVIDIA GenAIR 联合发布的全原子生成模型
Baker Lab 与 NVIDIA GenAIR 等团队开发的全原子生成模型 RFD4-Proteina 发布全流程教程。正文仅说明该模型的开发方与“全原子生成模型”定位，未披露具体方法、评测数据或可用性信息。
LeapFun精选AI 评分7070 UCL与Fold9提出用投影梯度下降替代Softmax优化蛋白质Binder设计
伦敦大学学院与Fold9的研究人员发布预印本，提出用投影梯度下降（PGD）在概率单纯形上直接优化氨基酸概率，替代传统 Softmax 参数化，以缓解低概率氨基酸梯度衰减的问题。
推荐理由：研究用投影梯度下降替换 Softmax 优化序列，为梯度驱动的结合剂设计提供了可复现的优化器对照。
Insilico Medicine 英矽智能AI 评分5353 英矽智能在 Chemistry42 逆合成中推出 ChemCensor 反应可行性评分
英矽智能在 Chemistry42 逆合成模块中推出 ChemCensor，用 0-5 分的基于先例的评分判断所提反应是否化学上可行，依据是相同反应中心、相同官能团兼容性以及有真实文献先例支持。该功能在首尔 ICML 2026 上介绍，公司称其并非模式匹配，而是将化学家逻辑系统化。
AI药物设计实验室精选AI 评分7373 上海人工智能实验室等提出 DrugHarness：亲和力比较准确率从 62.2% 升至 81.1%
上海人工智能实验室、中国药科大学等机构发布预印本 DrugHarness，将 80 多项科学工具的执行与带条件的技能学习整合到同一智能体系统中。加入冻结领域技能后，Qwen3.7-Max 在 MolBench 的亲和力比较准确率从 62.2% 升至 81.1%，优化成功率从 79.5% 升至 87.2%，但虚拟筛选 Hit@3 从 60% 降至 48%。
推荐理由：该预印本把智能体的工具执行与条件式技能学习结合，并给出基准与细胞实验的对照结果。
DrugAIAI 评分7676 谷歌推进AI agents与湿实验闭环：让AI从实验中学习，找到纳摩尔级蛋白结合分子
谷歌公布实验自动化框架VERID、适配体闭环发现和蛋白质结合分子设计三项进展，目标是让AI智能体在研究人员指导下运行实验并从结果中学习。VERID在开源PyLabRobot基础上建立实验工作站的语义数字孪生，提供状态查询、快速模拟、安全执行和完整记录四项能力。
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。
Valence Labs精选AI 评分5858 Valence Labs 提出 trajectory replay 持续学习技术，用于 flow matching 与扩散模型
Valence Labs 提出 trajectory replay，一种面向 flow matching 和扩散模型等连续时间生成模型的持续学习技术，通过用前一模型生成路径的速度场重训模型来提醒其已学内容，全程不生成完整样本。
推荐理由：该方法用前一模型生成路径的速度场重训，避免生成完整样本，为连续时间生成模型的持续学习提供更省成本的替代方案。
奶牛猫的CADD实验室AI 评分8383 Baker 团队联合 NVIDIA 发布 RFD4-Proteina 蛋白质设计模型并开源权重
10 月 21 日，David Baker 团队联合 NVIDIA 发布新一代蛋白质设计模型 RFD4-Proteina，并开放代码和模型权重。相比 RFdiffusion3，RFD4 强化了序列与结构的协同生成，并可在生成过程中反复细化、用几何约束和能量指标提前终止不理想路径。
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。
Frank Noé精选AI 评分7272 微软 BioEmu2 生物分子结构动力学基础模型已上线 Tamarind Bio
Frank Noé 表示，微软研究院 AI for Science 的生物分子结构、动力学与功能基础模型 BioEmu2 已可在 Tamarind Bio 平台使用。该模型以开放权重、MIT 许可发布，代码托管于 GitHub；引用内容展示了 BioEmu2 模拟无序肽 PUMA 与 MCL-1 受体结合的示例。
推荐理由：BioEmu2 开放权重并上线第三方平台，为关注生物分子结构与动力学生成模型的人提供可访问入口。
AI蛋白质AI 评分7878 Baker团队发布Chaperone框架，让AI智能体高效进行蛋白质设计
华盛顿大学David Baker团队在预印本中提出Chaperone，一个将RFdiffusion3与ProteinMPNN、AlphaFold3等50多种蛋白质设计工具集成到统一DataFrame接口的轻量级智能体框架。
药化猩球同新闻AI 评分7474 北大刘涛团队发布CheMoDesign框架，将蛋白质设计拓展至非天然化学空间
北京大学刘涛团队建立CheMoDesign框架，以用户指定的化学功能为锚点，弱化全原子扩散模型对原有蛋白构象的条件限制，先Dreaming探索结构、再Waking拉回可编码序列空间，实现从化学机制出发反向设计蛋白。
LeapFun精选AI 评分7878 微软开源 BioEmu2 生物分子基础模型，同时覆盖结构、平衡系综与动力学传播
微软研究院 AI for Science 团队于 2026 年 10 月 20 日公开预览 BioEmu2，定位为同时覆盖结构、动力学与功能相关构象行为的生物分子基础模型，权重与代码以 MIT 协议开源。
推荐理由：微软公开预览 BioEmu2，把平衡系综采样与时间传播并入同一模型接口，并给出可复用的开源权重。
RecursionAI 评分3838 Recursion详解自动化DMTL化学平台
Recursion在平台系列第7篇中介绍其自动化化学平台：候选分子在计算机设计后直接进入自动化DMTL实验室，可规模化执行多步药物化学合成，并自动完成后处理、纯化与数字化样品追踪。其自研AI智能体还协助科学家规划高效合成路线；公司称因设计、合成、测试在同一集成系统内完成，消除了团队间数据交接的摩擦与时间损耗。
Frank Noé精选AI 评分7474 微软研究院公开预览 BioEmu2 生物分子结构、动力学与功能基础模型
微软研究院 AI for Science 公开预览基础模型 BioEmu2，面向生物分子结构、动力学与功能，开放权重并采用 MIT 许可，代码托管于 GitHub。作者同时展示了 BioEmu2 模拟无序肽 PUMA 与 MCL-1 受体结合的动画。
推荐理由：微软研究院发布生物分子结构与动力学基础模型 BioEmu2，开放权重与 MIT 许可便于研究者直接复用。
智药邦AI 评分7878 谷歌推进AI agents与湿实验闭环：让AI从实验中学习，找到纳摩尔级蛋白结合分子
谷歌于2026年10月16日公布实验自动化、适配体闭环发现和蛋白质结合分子设计三项研究进展，目标是让AI智能体在研究人员指导下运行实验并从结果中学习。VERID框架在开源PyLabRobot基础上建立实验工作站的语义数字孪生，跟踪空间位置、试剂身份、液体体积和吸头库存，提供状态查询、快速模拟、安全执行和完整记录四项能力。
Martin Pacesa精选AI 评分5858 BindCraft2 v1.0.4 发布，改进 VHH、scFv、ARP 与诱导契合靶向
BindCraft2 v1.0.4 已发布，作者称该版本显著改进了 VHH、scFv、ARP 和诱导契合靶向能力，同时提升了运行速度与代码稳定性。作者建议此前困难的结合剂设计任务可再次尝试，并致谢 Erik Mäeots、Leonardo Tredese 和 Elizaveta Chernova 的工作。
推荐理由：BindCraft2 新版本针对 VHH、scFv 与诱导契合靶向改进，为结合剂设计流程提供了可复用的更新参照。
AI蛋白质AI 评分6565 西湖大学与港中文发布RiboBridge，用学到的配对关系引导RNA序列设计
西湖大学和港中文团队提出RNA设计模型RiboBridge，从骨架几何推断配对关系并输入序列解码器，在550条生成骨架上将联合有效率从0.335提升到0.451。天然RNA骨架测试中二级结构一致性也明显改善，打乱或替换配对关系后性能下降，说明模型确实依赖这些关系信息。目前验证限于结构恢复，实验折叠与功能未做，150个核苷酸附近成功率明显下滑，代码和数据已开源。
DeepTech深科技精选AI 评分6262 Google也在推进自主湿实验室，已实现智能体与机器人闭环
Google 于 10 月 16 日发布技术博客，介绍其搭建自主湿实验室的进展：团队希望让 AI 智能体设计分子、安排实验、分析结果并据此调整下一轮方案，其中一项研究已找到能紧密结合实体瘤相关靶点的蛋白质分子，但机器人操作、分子筛选和蛋白质设计三项研究尚未全部打通。
推荐理由：Google 公布自主湿实验室进展，可与 Anthropic、OpenAI 的同类布局对照，看清 AI 进入实验台的不同路径。
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。
BioTender精选AI 评分6767 从设计分子到操作机器人，Google 正在构建自主生物实验室
Google Research 于 2026 年 10 月 16 日公布三项研究，分别用智能体闭环设计 DNA 适配体、设计蛋白结合物，以及用 VERID 数字孪生约束实验机器人操作。
推荐理由：梳理 Google 三项研究如何让智能体接受实验反馈与物理约束检验，并划清已验证与未整合的边界。
Leo ZangAI 评分5050 MBZUAI 发布 198 件可仿真化学实验仪器资产
MBZUAI 发布 ChemLab-Assets，包含 198 件可仿真的化学实验仪器，每件均带部件级几何、可动关节、可执行行为模型及记录数值含义与来源的契约。全部仪器已通过 Matterix 框架转换为 USD 并导入 NVIDIA Isaac Lab，关节由运行时状态驱动，场景中按下面板按钮可传至运行时。
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。
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