Space Generate团队获Boltz × AI4Science Zurich Hackathon的Boltz Challenge第一名
Space Generate首席技术官Sacha Javor参与的团队在苏黎世Boltz × AI4Science Zurich Hackathon的Boltz Challenge中获得第一名，该挑战要求针对8个化合物和约120个蛋白靶点预测化合物与靶点的活性。
#结合亲和力
智药局AI 评分4242 力文所AI 评分4040 Pallatom2：原子级可编程设计新纪元，技术报告即将发布
力文所预告 Pallatom2 技术报告即将发布，该模型延续全原子生成思想，重构模型与框架并显著提升训练数据量、网络深度和可处理的蛋白质尺度，关注 mini-binder 设计更高的实验成功率。
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。
SandboxAQAI 评分2020 SandboxAQ将讲智能体药物发现科学基础
SandboxAQ的Mary Pitman将在10月29日下午2:30做报告，讨论如何构建无需人工调参、跨问题灵活且原生适配自主工作流的科学方法，以支撑智能体药物发现。团队另有三篇海报入选，分别涉及AI与物理方法结合的靶点识别、基于非平衡嵌合切换的免费能计算，以及结合共折叠与自由能计算规模化预测E3连接酶调节剂的结合亲和力。
iNatureAI 评分3434 南京医科大学赵杨/陆茵团队发现MEKK3驱动脑海绵状血管畸形进展，AI辅助设计抑制剂DPDH
南京医科大学赵杨、陆茵团队在Advanced Science发表研究，证实内皮细胞MEKK3启动脑海绵状血管畸形（CCMs）病灶形成，小胶质细胞MEKK3则通过MEKK3–NF-κB通路加剧病灶晚期进展。借助AI辅助药物设计与结构优化，团队获得强效MEKK3抑制剂DPDH，可恢复血管屏障完整性并抑制小胶质细胞活化及对受损内皮的吞噬。研究据此提出DPDH作为CCMs候选药物的潜力。
BioTender同新闻AI 评分7474 Baker 团队开源 Chaperone：面向 Agent 的蛋白质设计工作流框架
华盛顿大学蛋白质设计研究所等机构发布技术报告，开源 Chaperone 轻量工具框架与 Agent harness，把生成、序列设计、结构预测等工具封装为统一表格接口的 Block，由 ExecutionEngine 分块调度并支持断点恢复。
同一新闻，精选展示《Baker 团队发布 Chaperone 智能体蛋白设计框架，整合 RFdiffusion3 与 50 余种工具》
Amir ShanehsazzadehAI 评分3838 Claude助力分子设计获实验验证
我对@TwistBioscience团队感激不尽！Claude是分子设计的重大加速器和赋能者，但直到在实验室看到结果，这一切才有意义。这些蝎毒素非常难处理，Twist团队完成了一项漂亮的Cn2竞争实验，让我们对结果有了更大的信心🦂
深势科技 DP Technology精选AI 评分5858 让科学智能真正走进消费品研发现场：联合利华与深势科技的AI4S实践
深势科技与联合利华在联合利华中国研发中心成立30周年之际集中展示两项合作研究成果：从8000多种原料中借助AI模型与实验验证筛出3个具良好抗菌活性的候选分子，MIC处于0.01%—0.075%区间，低于同测试中苯氧乙醇的0.36%—0.64%，相关成分将用于联合利华规模达1.7亿欧元的全球创新项目。
推荐理由：两家公司披露抗菌活性物筛选与衣物护理配方模拟两项合作成果，展示了计算筛选进入实际产品研发的路径。
Alex ZhavoronkovAI 评分3030 英矽智能CEO评Citrini用Claude做药物设计
英矽智能CEO Alex Zhavoronkov 评价 Citrini Research 的 AI 药物设计尝试，认为其思路与团队 2019 年 GENTRL 的 Nature Biotech 论文相似，只是换成了 Claude。他指出真正的难点在小鼠、狗和猴研究，如今获得好的结合剂并不难，小分子领域更难，但投资机构能做出这样的尝试仍令人印象深刻。
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分5858 ChemMedChem研究：Boltz-2结合姿势准确但亲和力排序在新口袋区域失效
ChemMedChem发表研究，用43个15-PGDH抑制剂评估Boltz-2的亲和力预测能力。在结构修饰保守的两个系列中，Boltz-2的Spearman相关系数为0.68，接近FEP+的0.64；但在探索新结合口袋区域的Series 3中，部分化合物效价最高提升约500倍，Boltz-2却将整个系列预测为弱于母体化合物。
推荐理由：该研究用43个15-PGDH抑制剂检验Boltz-2亲和力排序，显示姿势准确不等于排序可靠。
生物药大时代AI 评分3838 帆礼生物TL1A抗体TL-001临床Ⅰ期中期结果积极
帆礼生物公布TL-001（BYN-002）在健康志愿者中开展的随机、双盲、安慰剂对照Ⅰ期研究（TL-001-101，NCT06867796）积极中期结果，SAD/MAD分析达到所有主要目标。
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6363 Nature Reviews Drug Discovery 访谈 OpenBind 负责人 Charlotte Deane：AI 药物发现的数据鸿沟如何填补
牛津大学 Charlotte Deane 在 Nature Reviews Drug Discovery 访谈中介绍其联合领导的 OpenBind 计划，目标是建成全球最大的开放获取药物-蛋白质相互作用数据集，以改进蛋白-小分子结合结构与亲和力预测。
推荐理由：OpenBind负责人谈蛋白-小分子结合数据缺口，并给出首组数据集与盲测挑战的具体规模。
智药邦精选AI 评分8080 Nature Biotechnology｜AdaptiveFlow实现数百亿分子库的自适应虚拟筛选
意大利帕维亚大学、Dana-Farber癌症研究院等团队在《Nature Biotechnology》发表开源平台AdaptiveFlow，将Enamine REAL Space约315亿原始分子预处理为约690亿可直接对接条目，通过18维分子性质分区与自适应靶标引导虚拟筛选（ATG-VS）降低超大规模对接开销。
推荐理由：研究用分子性质分区与靶标引导抽样压缩数百亿级对接空间，并在两个靶点获得实验验证的抑制剂。
Corin Wagen精选AI 评分5858 Corin Wagen 团队复现 SandboxAQ taqo 方法：单点蛋白-配体焓值可作同系列 ∆∆G 启发式
Corin Wagen 表示其团队复现了 SandboxAQ 发布的 taqo 方法，得到与原文非常相似的结果。该方法用神经网络势（NNP）计算单点蛋白-配体焓值，作为同系列化合物内 ∆∆G 的启发式指标。
推荐理由：作者复现了 SandboxAQ 的 taqo 方法，为同系列内用单点焓值近似 ∆∆G 的可行性提供了独立参照。
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。
RecursionAI 评分3838 Recursion 详解其 AI 药物设计平台流程
Recursion 的药物设计高级副总裁 Donovan Chin 介绍，其 AI 原生引擎可在约一天内跑完一轮计算设计循环，将数百万分子快速筛选为可合成的高质量候选短名单。流程先用 Nesso-1 等 3D 结构模型评估结合亲和力，再整合 ADME、效力、模拟与 AI 逆合成等数百个模型，使化学家能探索全新化学空间并预测合成路线。公司称这些分子不仅在计算上有前景，而且在送实验室前即可实际合成。
药学进展精选AI 评分6262 南京中医药大学纪建建团队在Cell Reports Medicine发表AI筛选抗耐药RSV中药成分Punicalin的研究
南京中医药大学纪建建团队利用自主构建并开源的抗病毒药物AI模型，从中药化合物库中筛选出活性成分Punicalin，成果发表于Cell Reports Medicine。
推荐理由：研究用开源抗病毒AI模型从中药化合物库筛出靶向RSV G/F蛋白的天然产物，并给出动物实验与专利信息。
RecursionAI 评分3636 Recursion入选State of AI报告
感谢@nathanbenaich和@airstreet发布年度《State of AI Report》。我们很高兴因REC-4881相关工作被收录，这是一种MEK1/2抑制剂，目前处于针对FAP的2期临床试验。同样被收录的还有Nesso-1：一个开源模型，可在数秒内预测结合亲和力，助力更快的早期药物发现。
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。
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分6262 Martini 3 结合自由能误差从 5.7 降至 1.2 kcal/mol，配体排序中位相关仅 0.32
一篇预印本在 15 个靶点、172 个配体上评估 Martini 3 粗粒化模型的绝对结合自由能计算，发现模型系统性低估结合强度，按口袋带电残基数做线性校正后平均绝对误差从 5.7 降至 1.2 kcal/mol。
推荐理由：解读预印本对Martini 3结合自由能误差的分解，说明整体偏移校正与配体排序能力为何是两件事。
AI药物设计实验室精选AI 评分7878 Nature Communications 2026：高通量蛋白质组学与AI折叠发现靶向VAV1的分子胶
2026年发表于《Nature Communications》的研究用高通量DIA全球蛋白质组学在Jurkat细胞中筛选出可经CRBN诱导VAV1降解的苯基-戊二酰亚胺类分子胶，关键降解元件定位在VAV1 C端SH3-2结构域的RDxS基序（796–799位点）。
推荐理由：研究把高通量蛋白质组学与AI三元复合物折叠串成分子胶发现链，并给出FEP与细胞降解效力的相关性参照。
晶泰科技精选AI 评分6262 晶泰科技与暨南大学在JMC发表RET抑制剂研究，打通专利数据到小鼠药效的研发链路
晶泰科技联合暨南大学在《Journal of Medicinal Chemistry》发表回顾性案例研究，以两款已上市RET抑制剂的专利数据为基础，仅合成3个化合物即得到RET激酶IC₅₀为0.48 nM的候选分子Cpd-31。
推荐理由：晶泰科技与暨南大学在JMC发表回顾性案例，展示从专利数据解析到小鼠药效验证的连续研发链路，可作为端到端小分子早期研发流程的参照。
Valence LabsAI 评分3838 预测结合亲和力：物理还是AI？
要预测结合亲和力，你会选择借鉴物理学的经验还是AI的经验？ 无论你选哪个选项，你都不太可能到达你想去的地方。 来看看Daniel Ramirez的评论文章，他在文中提出了第三种选项，这一选项有潜力比任何单一领域走得更远。 评论文章链接：https://valencelabs.substack.com/p/chasing-the-grail-a-history-of-binding?r=1ttm57&utm_campaign=post&utm_medium=web
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 回顾药物发现中结合亲和力预测的历史
Valence Labs 的 Daniel Ramirez 撰文梳理靶向药物发现中结合亲和力预测的两条路线：基于物理的对接与分子动力学方法可泛化到新靶点和新化学型，但速度慢且需要起始结构；Boltz-2、Nesso-1 等共折叠模型速度快、无需起始结构，却会在训练数据之外无预警失效。
推荐理由：梳理结合亲和力预测从物理模拟到共折叠模型的两条路线，并说明两者互补的融合方向。
DrugIntel精选AI 评分6262 Rowan 测试不同 Pose Ranking 方法对 RBFE 计算的影响
Rowan Scientific 在 JACS RBFE benchmark 的 8 个蛋白靶点、约 190 个配体类似物上比较多种 pose ranking 方法，发现 Vinardo/Vina 在默认 analogue docking 输出中约 62% 的配体能把最低 RMSD pose 排第一，更复杂的方法未明显改善。
推荐理由：Rowan 在 JACS RBFE 基准上比较多种 pose ranking 方法，显示简单 Vina 排序已接近复杂打分，为自动化 FEP 工作流提供参照。
TurbineAI 评分4242 Turbine在World ADC大会展示vLab® ADC发现数据
Turbine科学项目负责人Jerzy Woźnicki在圣地亚哥World ADC大会报告vLab®如何指导ADC发现，覆盖体外载荷选择到ADC体内转化。海报涵盖约1400个细胞系模型的ADC敏感性图谱、预测克服耐药性的协同组合，以及靶点表达之外的生物标志物识别，用于临床前患者模型选择；公司称预测与已有临床和实验证据一致。
DrugIntel精选AI 评分7474 预印本追踪 Boltz-2 的 Pose→Affinity 信息流：亲和力头实际读取第二套结构
Xeureka 的 Kazuya Ujihara 在 ChemRxiv 预印本中通过源码追踪和分层干预，分析开源 Boltz 2.2.1 的蛋白–配体亲和力推理通路，发现结构预测先决定 affinity crop，affinity pass 再对该 crop 重新扩散生成第二套结构，亲和力头读取的是这套结构而非用户看到的 written structure。
推荐理由：源码追踪拆出 Boltz-2 亲和力预测的三条信息通路，为判断结构模型是否真正利用结合几何提供可迁移的审计方法。
晶泰科技精选AI 评分5858 晶泰科技生发管线进入IND-enabling阶段，候选分子以5%米诺地尔百分之一浓度起效
晶泰科技宣布其脱发治疗创新药管线进入IND-enabling研究阶段，将围绕药效、GLP毒理及CMC开展研究。公司称自研候选分子可激活毛囊干细胞“乳酸—自噬”信号轴，在DHT诱导雄激素性脱发小鼠模型中，仅需5%米诺地尔百分之一的浓度即可达到与5%米诺地尔相当的毛发生长评分。该管线依托XtalPi Science平台的AI分子生成、FEP计算与机器人实验进行优化，目前正与国内医疗机构推进后续验证。
推荐理由：晶泰自研生发小分子进入IND-enabling阶段，其低浓度起效的动物数据为观察AI驱动管线推进提供参照。
望石智慧AI 评分5555 望石智慧在云栖大会首发小分子医药早研智能体MolVortex
望石智慧在2026云栖大会首发全栈式小分子医药早研智能体MolVortex，以多智能体协同架构和决策罗盘数据底座覆盖情报分析、分子设计、亲和力与口袋分析、合成性与成药性评估等早期研发环节。
AI蛋白质精选AI 评分7272 药企联盟用2万余条私有蛋白结构数据微调OpenFold3，提升药物结合预测
由艾伯维、BMS、强生等药企组成的AISB Network利用OpenFold3，在五家公司提供的20,167个蛋白质-配体复合结构上微调，私有数据受保护且不公开。
推荐理由：药企联盟用两万余条私有结构微调开源模型，为数据共享能否提升结合预测提供了对照参照。
DrugIntel精选AI 评分7070 Nature研究构建随机背景基线，量化配体优化中的效力与PK权衡
《Nature》2026年发表的这项研究针对6个靶点的18个先导化合物系统合成257个单原子水平类似物，发现11.3%的类似物效力提升至少10倍（95%置信区间7.5%–15.2%），但41.4%的类似物在肝微粒体稳定性、血浆游离分数或膜通透性中至少一项恶化超过3倍。
推荐理由：研究用257个单原子类似物建立配体优化的随机背景，量化效力提升与PK恶化的权衡。
HouMed精选AI 评分6363 侯廷军团队在Nature Protocols发布AI虚拟筛选平台CVSP-AIE
侯廷军、康玉团队联合澳门理工大学刘焕香团队在Nature Protocols发布AI驱动的虚拟筛选平台CVSP-AIE，整合KarmaDock、CarsiDock与RTMScore重打分模型，通过分层调用平衡筛选速度与精度。
推荐理由：该平台把三种自研对接与打分模型整合为分层筛选流程，并给出在线与本地两种使用方式，便于比较速度与精度的取舍。
Valence LabsAI 评分3838 物理模拟大规模生成数据需警惕失效模式
Valence Labs 发文指出，DFT、FEP 等物理模拟工具正被转用于数据集开发，已能在缺乏人工密切监督下产出数千万条合成数据。但研究显示，某些计算数据集中多达 58% 的 DFT 生成数据在物理上不可能。作者 Ihor 在评论文章中介绍了若干低成本且有效的方法，用于规避物理模拟中的隐蔽失效模式，提醒在大规模使用这类方法时保持谨慎。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 谈模拟时代如何守住数据可靠性：DFT 与 FEP 的静默失效与自动检查
Valence Labs 的 Ihor Neporozhnii 撰文指出，DFT 与 FEP 等物理模拟输出正被当作训练与验证的基准真值，但这些工具原本面向专家逐条人工检查，规模化后会出现静默失效。
推荐理由：文章梳理 DFT 与 FEP 在规模化自动流程中的静默失效模式，并给出可内置管线的物理不变量与收敛检查。
创药网AI 评分3838 新型AI药物研发工具/平台（上篇）
文章简述了近期国外代表性AI药物研发工具/平台：Isomorphic Labs的IsoDDE可预测蛋白质与药物、抗体相互作用，在Runs N' Poses最难任务上准确度达AlphaFold 3两倍以上。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分7272 Inductive Bio 发布 Beacon-2，可由化学结构预测小分子人体有效剂量
Inductive Bio 于 9 月 17 日发布 Beacon-2，该系统可直接从小分子化学结构预测人体有效剂量，先预测吸收、分布、代谢、排泄与毒性等决定剂量的性质并估算效力，再通过药代动力学机制模型整合。
推荐理由：Beacon-2 把人体有效剂量作为可从结构计算的指标，并给出在真实药物项目与公开化合物上的验证范围。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分7373 Inductive Bio 发布 Beacon-2 模型，从化学结构直接预测人体有效剂量
Inductive Bio 发布 Beacon-2，这是对 Beacon 系列模型的重大更新，可在 ADMET 之外直接从化学结构预测分子的有效人体剂量，由 ADMET-PK、效力与 PK/PD 三个可配置模块组成。
推荐理由：Beacon-2 把人体有效剂量作为可计算目标，并用 Indy 智能体的对照实验展示只优化效力会出现的偏差。
深势科技 DP Technology精选AI 评分6060 安科生物与深势科技签署战略合作，聚焦ADC载荷分子设计与成药性优化
2026年9月16日，安科生物与深势科技签署战略合作协议，围绕抗体偶联药物（ADC）载荷分子的设计与优化开展合作。双方将依托深势科技在分子模拟、自由能计算、定量构效关系分析及ADMET预测等方面的能力，开展载荷候选分子的结构生成与虚拟筛选、关键理化性质预测及转运体外排相关耐药风险评估，并通过计算设计、实验验证、数据回流闭环改进预测模型与分子设计。
推荐理由：合作聚焦ADC载荷分子的设计与成药性优化，并规划计算与实验数据回流闭环，可作为AI4S落地具体研发课题的观察样本。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分6262 Inductive Bio 推出药化智能体 Indy，称数据质控准确率 89% 高于 Claude 与 GPT
Inductive Bio 发布小分子药化助手 Indy，内嵌于其 Compass 平台，可做剂量响应数据质控、FEP 提交、人体剂量预测与 SAR 幻灯片生成。
推荐理由：Inductive 公开其药化智能体 Indy 与 Claude、GPT 在数据质控和常规设计动作上的对照评测，可看判断力差距落在哪。