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。
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。
NVIDIA 于 2026-10-28 发布 BindClaw 技术报告,把抑制剂、降解剂、稳定剂、状态选择性、受体激动五类功能要求写成冻结评分的计算 assay,让智能体在固定评分标准下迭代蛋白设计。
推荐理由:报告把功能要求固化为可执行计算对照,并用钙调蛋白湿实验检验状态选择性设计。
晓鹜®平台发布de novo工具系列教程第一篇,以PD-L1为靶点演示在智能体中完成靶点调研、结构准备、VHH设计与结果筛选全流程。平台提供RFantibody和mBER两条VHH设计路线,可自动生成并运行PyMOL脚本,并调用AF2-multimer计算ipTM、pLDDT与界面pAE。
约翰斯·霍普金斯大学牵头获ARPA-H最高5210万美元、为期4年的资助,将构建AI模型解码内在无序蛋白在帕金森病、尤文肉瘤等疾病中的错误折叠与动态构象,项目名为DETR,由Xiaobo Mao领导,21名研究人员来自美欧12家机构。
推荐理由:梳理ARPA-H资助的蛋白质动态构象项目,区分结构预测、机制确认与临床转化三层证据。
作者记录了用华盛顿大学 IPD 与 NVIDIA 的 RFD4-Proteina 流匹配模型搭建 TfR1 靶向 VHH 从头设计流水线的完整流程,保留框架区、从头设计三个 CDR,批量生成 500 条设计并按 pLDDT、界面接触数、表位距离、CDR 组氨酸数等加权筛出 Top 20。
推荐理由:完整记录了用 RFD4-Proteina 搭建 TfR1 纳米抗体设计流水线的步骤与踩坑,可作为迁移到其他靶标的操作参照。
Anthropic于10月27日披露已收购由Cody Tranbarger一人运营的Mithril Medicine,交易实际于2026年7月完成,金额未披露。
推荐理由:文章拆解了Anthropic收购一人药企的交易细节与小鼠数据统计边界,区分模式验证与效率验证。
前字节跳动Protenix核心成员创立的Molence Bio于10月28日发布开源生物分子基础模型Mol-1,公开39页技术报告,代码以Apache 2.0开放、基础版权重可下载,约束版权重未同样开放。
推荐理由:报道梳理了Mol-1的结构预测与VHH设计数据,并逐项标注队列不匹配与早期checkpoint等证据边界。
Anthropic 于 10 月 27 日披露 Claude 与六家生物医药机构的合作早期成果,并公布今年 7 月收购罕见遗传病药企 Mithril Medicine,后者被收购前仅有一名全职员工。
推荐理由:Anthropic 收购一人药企并披露 Claude 在抗体设计、文档审核等环节的早期合作数据,呈现大模型介入药物研发流程的具体边界。
EPFL Bruno Correia 团队等人在 bioRxiv 发布论文,报道计算设计的光控蛋白开关系统 SPARC,将视黄醛结合、光诱导构象变化与短肽识别整合到同一蛋白中。
推荐理由:该预印本展示如何把视黄醛异构化的几何变化转化为可设计的蛋白构象开关,并给出多状态序列设计流程。
David Baker 团队 2026 年已发表 5 篇膜蛋白相关 AI 研究成果,涵盖从头设计、膜蛋白制备与结构机制研究。
推荐理由:梳理 Baker 团队今年 5 项膜蛋白 AI 设计工作,重点呈现 GPCR 迷你蛋白设计与 WRAP 增溶两条技术路线。
Anthropic 官宣收购 2024 年 12 月成立、全职员工仅一人的生物科技公司 Mithril Medicine,交易实际于今年 7 月完成,金额未披露。
Anthropic 于 10 月 27 日公布生命科学团队与 Generate Biomedicines、Divergence Labs、BigHat Biosciences、Enveda、The Column Group 等六家机构的药物研发合作进展,并披露收购 Mithril Medicine 后推进的内部项目。
推荐理由:Anthropic 披露与六家机构及收购标的的早期药物研发合作,呈现 Claude 在分子设计与文档审核中的具体用例。
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。
Anthropic确认收购仅有一名全职员工的生物技术初创公司Mithril Medicine,交易实际于2026年7月完成,金额未披露。
推荐理由:一人运营、AI协调外部实验室的研发模式被AI公司收购,提供了一个观察AI原生药研组织形态的早期案例。
珞米智能在杭州发布「Nanomics AI4S科学智能闭环平台」,由LLM Agent、6-DOF机械臂自主实验室与自研AIVC-2.0虚拟细胞模型组成,形成Design→Robot→Validate→Redesign干湿闭环。
AI生物制药公司百奥几何(BioGeometry)宣布完成A+轮融资,A轮系列累计融资超1亿美元,由国寿资本领投,上海生物医药基金、达晨财智等老股东加码。
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。
作者拆解 RFD4-Proteina,指出该模型用一套 32 维隐变量把蛋白、核酸、磷酸化等六种语境纳入设计,使偶联位点和糖基化从设计第一步就被考虑。以 HER2 纳米抗体为例,模型可直接以靶点结构为背景、指定热点生成结合骨架,并预留非天然氨基酸位点供后续偶联。作者提到官方湿实验数据显示亲和力达皮摩尔级,但强调这些数字来自开发方、尚无独立复现,且测试基于蛋白-蛋白基准,用于纳米抗体仍需重新测试。
推荐理由:作者拆解 RFD4-Proteina 的多语境隐变量设计思路,并指出其湿实验数据尚未独立复现。
作者逐行核对 Mol-1 发布宣传中的四项数字,发现 FoldBench-AB 75.0%、VHH 命中率 63%、SPR 亲和力 KD 43 pM 及单张 H20 跑 60k token 在公开仓库 molence/Mol-1 中均无对应数据,IsoDDE 75.58% 的对比出处标注为 Coming soon。
推荐理由:作者逐条核对 Mol-1 宣传数字与开源仓库,指出基准对比和湿实验数据均无法在代码中复现。
Divergence Labs 与 Anthropic 合作,借助 Claude 构思出一种双臂抗体机制,用于把 IgE 从肥大细胞表面的 FcεRI 上主动拉离,以应对影响全球超过 2 亿人的食物过敏。团队称在一个月内设计、合成了这两个臂,并实验验证了它们的生物物理功能,目前正将其组装成完整的治疗格式。该工作尚处早期,文中未披露具体靶点数据、亲和力数值或体内结果。
推荐理由:Divergence Labs 借 Claude 构思出双表位抗体机制,并在一个月内完成两个臂的合成与生物物理功能验证,为抗体早期发现提供了人机协作的实例。
Anthropic 于 2026 年 10 月 27 日披露收购 Cody Tranbarger 创办的一人公司 Mithril Medicine,技术报告注明交易实际发生在 7 月。
推荐理由:报道拆解了这次收购背后的顾问与CRO网络,并逐项列出小鼠肌力数据的统计与时间混杂缺口。
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 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。
2026年10月,Pythia Labs发布论文《Design of full-length agonist and antagonist antibodies for hard targets》。
推荐理由:报道介绍Pythia-1在22个难靶点上单轮设计全长IgG,并给出GPCR激动与拮抗的功能验证结果。
AI蛋白质设计融资追踪显示,2024年1月至2026年9月67家公司完成84笔融资,披露总额至少27.5亿美元,但中位数仅1500万美元,远低于3673万美元的平均值。
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。
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。
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。
分子之心发布MMDesign最新技术报告,在覆盖18个靶点、纳米抗体与大环肽两类模态的19个项目中,18个获得实验确认的结合分子,项目成功率94.7%,单项目仅测试9—50个候选。
推荐理由:技术报告以19个项目的湿实验数据展示少量候选下的跨靶点设计成功率,并给出GPCR与跨轮次优化的具体结果。
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。
罗氏及旗下Prescient Design团队发布论文,推出从美国专利提取的抗体数据集POISK,含10,110件专利、89,074条抗体–抗原记录、78,174条独特抗体和2,069个独特靶点序列,并提供亲和力、表位残基与竞争关系等36类字段。
10 月 26 日,Anthropic 与瑞士蛋白工程公司 Adaptyv 联合举办的蛋白设计挑战赛放出第五题,要求设计只结合 KRAS G12D 突变肽(VVVGADGVGK)、不结合野生型肽(VVVGAGGVGK)的蛋白,两者仅第 6 位一个氨基酸不同,靶点为 HLA-A*11:01 呈递的 pMHC。
推荐理由:赛事把特异性拆成突变识别、肽依赖与亲和力三关,为从零设计结合剂的评测提供了具体参照。
Martin Pacesa 转发并评论 Xiaochun Li 团队发表于 NSMB 的论文,认为其从头设计结合剂的用法很有创意。被引内容称该研究解析了 Norrin 信号复合物的结构,并据此设计合成 Norrin 模拟物,朝恢复血视网膜屏障(BRB)的策略迈出一步。
推荐理由:作者借他人 Norrin 信号复合物论文,点评从头设计结合剂用于结构生物学研究的思路。
锋寻生物(DeliNova Therapeutics)完成亿元人民币Pre-A轮融资,新引入比邻星投资、约印医疗基金、疆亘资本,老股东君联资本、宏沣投资、菡源资产追加投资。
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。
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。
途深智合依托自研TourSynbio蛋白大模型和ToursynClaw干湿迭代智能体开展AI蛋白设计,后者今年获国际蛋白设计大赛全球第二名。公司称其AI体系三周可完成分子设计与筛选,在GPCR、Claudin18.2等膜蛋白靶点项目中首轮29条序列筛出阳性分子,第二轮25条序列获得4个候选分子。团队已从合成生物学转向大分子抗体并布局自有管线,同时承接药企AI分子发现服务。
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。
南京大学、香港中文大学与新加坡国立大学合作提出RiboBridge,输入靶蛋白结构和期望RNA长度,先预测候选界面、生成RNA形状,再预测跨链距离并刚体组装出候选RNA结构及结合姿态。
推荐理由:预印本把RNA形状生成与结合姿态拆开建模,并用消融定位误差来源,为RNA结合剂设计提供了可诊断的评测参照。
北京生物科学研究所、北京协和医学院与清华大学团队提出闭环设计框架 Astrolabe,交替进行全原子结构预测与序列设计,以可编程目标函数、跨上下文序列同步和触发式结构救援组合完成设计任务。