人类理解生命的方式，可能正在限制 AI
Morgan Levine 在《Biology Beyond Human Intuition》中提出，细胞类型标签、实验条件和论文叙述构成的选择性观测，会成为语言模型学习生命的边界。
#评测/基准
BioTenderAI 评分3838
ClickMab 科迈生物精选AI 评分5858 科迈生物 EPIC 论文获 NeurIPS 2026 AI4DD Workshop 接收，联合预测表位、互补位与残基接触
科迈生物的 EPIC 模型从抗体和抗原氨基酸序列出发，联合预测抗原表位、抗体互补位与残基接触，论文获 NeurIPS 2026 AI for Drug Discovery Workshop 接收。
推荐理由：该研究把表位、互补位与残基接触统一建模，并在公开抗体结构测试集上给出与现有方法的逐项对比。
清华大学智能产业研究院精选AI 评分7474 清华AIR联合上海AI Lab发布PFArena，用202项真实实验评测大模型蛋白质改造能力
清华大学智能产业研究院联合上海人工智能实验室和清华大学药学院推出PFArena，基于202项真实蛋白质实验、293个任务实例和607,269条候选记录，评测蛋白质语言模型、通用大模型与科学智能体在突变生成和排序上的表现。
推荐理由：该基准把真实蛋白质适应度实验转成生成与排序任务，比较PLM、通用LLM与智能体在有限实验预算下的决策差异。
BioTender精选AI 评分7373 多伦多大学等提出SELECTBENCH，评测九种生成模型难区分目标与脱靶蛋白
多伦多大学、Mila 等机构提出 SELECTBENCH，将目标与脱靶蛋白同时纳入评价，评测九种结构驱动小分子生成模型的选择性。
推荐理由：该基准把目标与脱靶口袋同时纳入评测，揭示生成模型在相近蛋白上的选择性短板与阈值取舍。
BioAIDesign精选AI 评分6060 南京大学等提出RiboBridge：给定靶蛋白从头设计RNA结合剂结构
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。
临港实验室AI 评分4242 临港实验室联合发起“长江杯”全球AI蛋白质设计挑战赛：奖金加码至140万元、湿实验扩容至7000条
“长江杯”全球AI蛋白质设计挑战赛报名队伍已突破1200支，覆盖16个国家和地区，总奖金加码至140万元人民币、免费湿实验验证扩容至7000条。序列提交与报名截止日期由11月15日延长至11月30日，靶点将于11月1日一次性公布。大赛以真实湿实验数据为唯一评价标准，每队每赛道最多提交20条从头设计序列。
BioArt精选AI 评分7474 Insilico Medicine团队在Cell发布衰老生物学基准LongevityBench与长寿语言模型
英矽智能Fedor Galkin与Alex Zhavoronkov团队在Cell发表研究，构建首个面向衰老生物学的开放基准LongevityBench，含17项任务、覆盖临床记录、DNA甲基化、转录组、蛋白质组与遗传学五大数据域，共25457个评测提示。
推荐理由：该研究用17项任务评测18个前沿模型解读衰老组学数据的能力，并比较领域微调小模型与通用大模型的表现差异。
BioTender精选AI 评分6565 Xaira 发布药物发现智能体平台 X-Scientist
Xaira 于 2026 年 10 月 21 日发布药物发现智能体平台 X-Scientist，公司报告其提名的基因干预在 HepG2 细胞实验中命中率为 7.1%，人工筛选为 6.9%，随机组为 0.9%。
推荐理由：发布文把命中率、基准增益与成本放在同一套证据里，并逐项标注了计时对象和验证方式的边界。
智药局AI 评分4242 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。
英矽智能精选AI 评分6363 英矽智能推出 inClinico Agent，加速临床试验分析与终点预测
英矽智能推出 inClinico Agent，将自然语言问题转化为端到端临床分析工作流，把复杂临床格局分析从数月压缩至分钟级。
推荐理由：英矽智能发布临床分析智能体，公开了终点预测模型在前瞻性基准上的表现与对照结果。
Brian NaughtonAI 评分2626 Vitrify 生物 AI 性能表现亮眼
今天有太多很酷的生物 AI 内容了，Vitrify 的博客文章不该被淹没。这张图里的性能表现真的非常惊人！！
Corin Wagen精选AI 评分5858 Rowan 发布 FEP 更新，新配体参数化方法 Mango 提升基准表现
Rowan 发布若干更新以提升 FEP 计算精度，并推出新的配体参数化方法 Mango。作者称 Mango 在标准 8 体系 FEP+ 基准集上降低了能量误差，并提高了排序相关性指标。
推荐理由：Rowan 更新 FEP 计算流程并引入 Mango 配体参数化方法，给出其在标准 8 体系基准上的误差与排序相关性变化。
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。
BioTender精选AI 评分7272 Leash Biosciences 发布 Minos 工作稿：用真实湿实验构建分子搜索环境评测 AI
Leash Biosciences 的 Minos 工作稿把预先完成的 DNA 编码化合物库实测结果封装成可反复查询的分子搜索环境，模型每局最多测试 100 个分子、每批最多 5 个。
推荐理由：工作稿把已完成的湿实验封装成可反复查询的分子搜索环境，并给出结构打乱与靶标遮蔽对照，便于理解评测边界。
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。
智药邦AI 评分7474 Nature Biotechnology研究提出指标校准框架，重新评估AI虚拟细胞扰动预测模型
英国Shift Bioscience与多伦多大学等团队在《Nature Biotechnology》发表研究，分析14个基因扰动数据集和18种评估指标，指出MSE和基于对照细胞的表达变化Pearson相关系数等常用指标校准不足，可能低估深度学习模型的扰动预测能力。
AI药物设计实验室精选AI 评分7272 ICLR 2026 论文 MolecularIQ 评测 38 个大模型化学结构推理，最高准确率 47.5%
约翰内斯·开普勒大学等机构在 ICLR 2026 发表基准 MolecularIQ，用 RDKit 符号程序核验 38 个开源大模型对分子结构的计数、原子索引定位和约束生成能力，最高总体准确率为 GPT-OSS 120B（High）的 47.5%。
推荐理由：该基准用 RDKit 符号核验拆解分子结构推理，并揭示 SMILES 写法变化带来的性能落差。
DrugAIAI 评分7474 英灵殿科技等提出 CODesign：全原子蛋白质 binder 序列–结构协同设计模型
英灵殿科技联合香港中文大学、华盛顿大学等提出全原子蛋白质 binder 协同设计模型 CODesign，通过一致性蒸馏构建约 10.5 万对二聚体样本 Codimer，并用多模态联合流匹配与一致性感知联合重采样（CAR）保持序列与结构一致。
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。
BioAICraft精选AI 评分7171 KAIST 团队发布 SoupFold：融合 AlphaFold3 等四模型表征提升复合物结构预测
韩国科学技术院（KAIST）的 Hyosoon Jang、Taewon Kim 和 Sungsoo Ahn 在 arXiv 预印本 Co-folding with a Soup of Representations 中提出 SoupFold。
推荐理由：该预印本把多个结构模型的成对表征融合后重新生成结构，并给出抗体抗原与分子胶基准上的对照结果。
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。
Oxford Protein Informatics Group · Blog精选AI 评分7070 OpenBind启动首届盲测挑战：预测寨卡NS2B-NS3蛋白酶与400个化合物的结合构象
OpenBind联合OpenADMET与ASAP Discovery Consortium于2026年10月14日启动首届OpenBind盲测挑战，要求参赛者预测400个化合物与寨卡病毒NS2B-NS3蛋白酶形成的蛋白-配体复合物，化合物从小片段到类先导分子不等。
推荐理由：首届OpenBind盲测挑战以寨卡NS2B-NS3蛋白酶为靶点，用更严格的构象与物理有效性标准比较对接与共折叠方法。
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。
Marinka Zitnik精选AI 评分6262 生物推理模型是否真正使用生物输入
Marinka Zitnik 转发 Ada Fang 等人的论文，考察生物推理模型在回答蛋白质、基因和细胞问题时是否真正使用生物输入，还是主要依赖文本。该研究指出，高性能可能造成依赖生物表征的假象，推理轨迹并不总能反映证据，并讨论了这些局限与改进路径。模型输入包括生物基础模型的表征以及功能注释、基因与通路描述、按表达排序的基因列表等生物文本。
推荐理由：研究追问生物推理模型是否真正使用生物输入，为理解其推理依据与评测局限提供参照。
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。
Valence LabsAI 评分4242 Valence Labs 用 PRDC 评估生成模型
一个生成模型表面上看起来在正常工作，却仍可能无法输出你最关心的疾病相关细胞群或小分子。 幸运的是，我们有技术手段来诊断并纠正这些失败。 在最新一期 Valence at the Whiteboard 中，Liam 讲解了如何使用精确率、召回率、密度和覆盖率（PRDC）来评估生成模型，以发现细微的失败模式并了解如何应对。 完整视频：https://youtu.be/teIoP92Aeow
PDBeAI 评分3333 AlphaFold DB 复合物界面置信度指标解析
pLDDT、ipTM、ipSAE、pDockQ2 和 LIS 如何相互配合？ 了解这些指标如何共同评估 AlphaFold DB 复合物界面的置信度。 🎬 观看完整教程：https://youtu.be/k4yBqddtPyQ #AlphaFold #AlphaFoldDB
Andrés M. Bran精选AI 评分5858 研究者评微软 RetroChimera：单步逆合成模型中的强方法
研究者 Andrés M. Bran 对微软研究院发表于 Nature 的逆合成预测模型 RetroChimera 做了评测，认为它在单步模型类别中是较强的方法。他强调预测必须经过实验室验证，而验证的前提是先把分子合成出来。微软研究院的原帖称该模型用于加速化学合成、帮助研究者探索更广泛的分子。
推荐理由：作者以实测评测视角指出逆合成模型需先合成再验证，并给出单步模型类别中的定位参照。
德睿智药精选AI 评分6868 德睿智药发布生命科学基座模型体系Intera，首推结合构象预测模型InteraFold-Chem
德睿智药于2026年9月18日发布生命科学基座模型体系Intera，并公布首个模型InteraFold-Chem的技术报告，该模型聚焦蛋白质与小分子的结合构象预测。
推荐理由：德睿智药公布InteraFold-Chem在445个测试样本上的结合构象预测成功率，并给出与Protenix-v2、Chai-1、Boltz-2的对照结果。
Sergey OvchinnikovAI 评分5555 ColabFold 1.6.3 发布：提速 2.5 倍并支持 pip 安装，新增 ipSAE 与 pDockQ2 评分
ColabFold 1.6.3 发布，作者称速度提升 2.5 倍，并支持通过 pip install colabfold[alphafold] 安装。该版本新增 ipSAE 与 pDockQ2 评分，作者在推文中致谢 Choonghwan Lee、Marielle Russo、Gyuri Kim、Martin Steinegger、Milot Mirdita 等贡献者。
EMBL-EBI News精选AI 评分5858 EMBL-EBI 视角：基准评测如何支撑生物医学 AI 的可靠性
EMBL-EBI 研究负责人 Julio Saez-Rodriguez 等人在一篇 Perspective 文章中讨论生物医学基础模型的基准评测，提出数据质量、模型仓库与评测框架三个相互关联的支柱，并主张将性能评估与方法开发隔离、由独立方在未见数据上评测。
推荐理由：EMBL-EBI 研究负责人系统梳理生物医学基础模型基准评测的三角框架与独立评测原则，为理解模型评测争议提供参照。
天鹜科技精选AI 评分7676 天鹜科技开源全原子结构预测模型VenusFold，FoldBench多类任务领先AlphaFold3与Boltz-2
天鹜科技发布并开源通用全原子生物分子结构预测模型VenusFold的代码与权重，可预测蛋白质、蛋白质-小分子和蛋白质-蛋白质复合物结构。
推荐理由：天鹜科技开源可商用的全原子结构预测模型，在统一基准下与 AlphaFold3 等模型对比接口精度，并给出训练策略改进细节。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分5858 Inductive Bio 推出 AI 化学助手 Indy，称可将药物化学家产能翻倍
Inductive Bio 发布 AI 化学助手 Indy，面向其合作项目开放，公司称已在内部合作项目中使团队产能翻倍。Indy 可解析 CRO 报告、QC 剂量响应曲线、分析历史 SAR、运行生成化学算法、搭建 FEP 计算并生成项目汇报幻灯片，并接入 Inductive 的 ADMET 与 PK 模型。
推荐理由：Indy 在真实剂量响应曲线上的准确率对比通用大模型，展示了药化专用助手与通用模型的差距。
Terray Therapeutics精选AI 评分5858 Terray 在 H100 上实测 NVIDIA BioNeMo 推理内核，TerraBind 三角注意力最高提速 7.1 倍
Terray Therapeutics 在 H100 GPU 上以自有生产架构 TerraBind 为基准，测试 NVIDIA 新发布的 BioNeMo Inference Runtime 内核（CuTeDSL），结果显示其比标准 PyTorch 注意力最高快 7.1 倍，比其现有优化内核栈 cuEquivariance 最高快 1.8 倍。
推荐理由：Terray 在自有生产架构上实测 NVIDIA 新推理内核，给出相对 PyTorch 与现有内核的加速幅度及适用规模。
PDBeAI 评分4040 AlphaFold 复合物置信度指标差异解析
同一个预测复合物，不同的置信度分数： ipTM：0.38 ipSAE：0.75 为什么这些指标会有差异？完整解析 👇 https://youtu.be/k4yBqddtPyQ #AlphaFold #AFDB
唯信计算精选AI 评分6363 唯信计算实测57个抗体结构：11种预测模型谁更准、谁更快
唯信计算（Wecomput）基于2026年1月1日至8月19日发布的57个PDB抗体结构、105条抗体链，在统一指标下评测11种抗体结构预测模型与模式。
推荐理由：唯信计算用统一数据与指标横向比较11种抗体结构预测模型，并给出逐结构互补性与速度取舍的参照。
Oxford Protein Informatics Group · Blog精选AI 评分5858 用机器学习预测ADME性质：两个描述符保留82%性能
OPIG的UNIQ+学生Zarif Shafiei复现Biogen ADME数据集上的模型比较结论，发现仅用RDKit的PEOE_VSA与SlogP_VSA两个向量描述符即可保留48描述符基线82%的预测性能（LightGBM、四端点5折交叉验证，平均R²由0.42降至0.36）。
推荐理由：作者复现Biogen ADME基准并检验其结论，发现两个RDKit描述符可保留82%预测性能，为特征选择提供参照。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分5858 Inductive Bio 分享 OpenADMET PXR 盲测夺冠方法
Inductive Bio 在 OpenADMET 2026 年 PXR 激活预测盲测中从 350 多名研究者中排名第一，其负责人 Duncan Muir 在 webinar 中完整讲解建模路径。
推荐理由：Inductive Bio 复盘其在 OpenADMET PXR 盲测中的建模路径，为 ADMET 预测的误差分析与数据融合提供可迁移做法。
AurekaBio 寻明生科精选AI 评分8383 寻明生科AuraIDE夺得首届AIntibody抗体设计盲测Challenge 1冠军，结果发表于Nature Biotechnology
首届国际AI抗体设计大赛AIntibody的结果发表于Nature Biotechnology，寻明生科自研抗体设计模型AuraIDE（参赛名AuraBind）在Challenge 1计算亲和力成熟任务中夺冠，其冠军抗体经KinExA测得KD为94.7pM，较亲本抗体提升约2000倍，优于第二轮组合文库湿实验筛选得到的最佳抗体（113pM）。
推荐理由：首届AIntibody盲测以统一湿实验验证抗体设计，冠军序列的亲和力优于实验筛选最优克隆，为模型能力提供了独立参照。
Adaptyv BioAI 评分7878 Adaptyv Bio 湿实验评测 Claude 蛋白设计：1320 个设计中 26.8% 结合靶点
Adaptyv Bio 在自动化湿实验室中对 Anthropic 的 Claude Mythos Preview 与 Opus 4.8 设计的从头结合剂进行匿名盲测，1320 个设计中 95% 成功表达、354 个结合靶点，总体命中率 26.8%，覆盖 15 个靶点中的 14 个。