Basecamp Research完成1.4亿美元C轮融资，将训练新一代EDEN模型
Basecamp Research于2026年9月23日宣布完成1.4亿美元C轮融资，由S32领投，NVIDIA、Menlo Ventures旗下Anthology Fund等参投，资金将用于训练新一代EDEN模型并推动AI设计疗法管线进入临床开发。
推荐理由：融资信息之外，材料还交代了EDEN模型与DNA写入技术结合的体内重编程路径及临床前进展。
全部 AI 制药动态
智药邦精选AI 评分5858 SandboxAQAI 评分1818 SandboxAQ与Apheris柏林办生命科学AI活动
SandboxAQ与Apheris将于10月19日晚在柏林举办生命科学AI社区活动，介绍双方新合作：以SandboxAQ的物理基础大定量模型结合Apheris的联邦网络，让AI使用药物发现所依赖的专有数据而数据不出机构。活动含COO Andrew McLaughlin、Apheris CEO Robin Röhm及科学家短报告，随后为交流环节。
TurbineAI 评分2222 Turbine 对话赛诺菲：虚拟细胞何时可信
Turbine 首席科学官 Daniel Veres 与赛诺菲系统与疾病生物学负责人 Giorgio Gaglia 对谈，讨论虚拟细胞模型目前能支撑哪些研发决策、信任与实用性边界在哪里。Gaglia 正实际评估这类模型的可信度，节目另有两期后续。
Rohith KrishnaAI 评分7272 KingLab 发布预印本：用全原子方法设计糖基化从头蛋白
KingLab 在 bioRxiv 发布预印本，报告多种结构编码的寡甘露糖型糖蛋白，提出糖基化可作为从头蛋白设计的可设计参数。作者 Rohith Krishna 转发该预印本并指出，多数蛋白设计只使用 20 种氨基酸，而糖基化等翻译后修饰在生物功能中必不可少。预印本链接为 https://bit.ly/4s2qK4M。
UW Institute for Protein DesignAI 评分1818 IPD入选ARIA通用制造项目资助
很高兴宣布，我们是@ARIA_research“通用制造者”（Universal Fabricators）项目中获得资助的团队之一！
STAT News · BiotechAI 评分1818 Life Biosciences 公布细胞重编程药物青光眼研究更新
Life Biosciences 公布了其细胞重编程药物在青光眼研究中的更新，具体数据未在可获取内容中披露。该报道为 STAT+ 付费订阅内容，正文仅显示研究更新这一信息。
RecursionAI 评分4040 Recursion：合成约300个化合物推进候选分子
Recursion称其各项目在仅合成约300个化合物后即推进了高质量新候选分子，比行业平均少约90%。其AI原生引擎已产出逾10个开发候选分子，设计依托整合数百个机器学习与物理模型的Centaur平台，从靶点性质出发做生成式从头设计，并通过计算与实验的持续反馈循环迭代更新模型。
Fabian Theis精选AI 评分7676 LabCompass预印本：用生成式逆向设计指导细胞实验
Fabian Theis团队发布预印本LabCompass，将实验设计的生成模型与细胞响应的前向模型耦合，在连续设计空间中按目标表型生成候选实验条件，并逐轮用实验测量反馈。
推荐理由：研究把细胞响应预测模型反过来用于设计实验，并在原代造血细胞中做了实验验证，为虚拟细胞的实验指导能力提供了参照。
ClickMab 科迈生物AI 评分2525 Click.mAb. 多智能体 AI 抗体设计平台：AI 参与抗体设计会碰撞出怎样的新可能？
ClickMab 科迈生物打造 Click.mAb. 多智能体 AI 抗体设计平台，让多个 AI Agent 协同完成靶点研究、抗体结构分析到特定表位抗体从头设计。用户只需提出研究目标，平台即可规划任务、调用工具并执行分析，一键实现特定表位抗体从头设计。
Drug Discovery WorldAI 评分1818 信息学如何将数据转化为疗法
信息学：将数据转化为疗法 下载阅读或收听： https://info.edifydigitalmedia.com/ebook-informatics-transforming-data-into-therapeutics 关注 DDW；面向全球科学界的商业洞察 由 Inotiv 赞助 #Therapeutics
Drug Discovery WorldAI 评分1515 GPCR检测预测能力提升网络研讨会
提升GPCR检测的预测能力：揭示隐藏的药理学 立即注册！ 10月29日，太平洋夏令时上午8点 / 美国东部夏令时上午11点 / 格林尼治标准时间下午3点 / 中欧时间下午4点 https://hubs.li/Q04yqFfv0 关注DDW；面向全球科学界的商业洞察 #药理学
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7373 英灵殿科技提出 OFAntibody：单抗与双抗联合生成的全原子抗体设计框架
英灵殿科技团队提出 OFAntibody，一个以抗原结构、指定表位和预定义抗体框架或双抗构型为输入、生成 CDR 全原子结构的统一框架，支持纳米抗体单抗及 tandem VHH、diabody、CODV-like 等双抗构型的联合设计。
推荐理由：该研究把双抗两个结合臂与连接区放在同一全原子框架中联合生成，并给出与独立拼接的碰撞对比。
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。
STAT News · BiotechAI 评分2525 罗氏与中国生物技术公司Defand Therapeutics达成新药发现合作，超越授权引进模式
罗氏与中国初创公司Defand Therapeutics合作发现新药，不同于近年药企赴华授权引进现有候选药物的做法。该合作细节未在可见正文中披露。
Sergey OvchinnikovAI 评分88 求借用空闲AMD GPU测试移植方法
有人有闲置的免费AMD GPU可以借用吗？想测试一些移植的方法，但手头没有AMD GPU可用于测试。
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。
LeapFun精选AI 评分7474 诺和诺德等团队发布Proton-PottsMPNN，将质子化状态写入AI蛋白设计
丹麦技术大学、MIT与诺和诺德团队在bioRxiv发表预印本，提出Proton-PottsMPNN，通过显式设计氨基酸质子化状态生成酸性条件下结合PD-L1的候选蛋白。
推荐理由：该预印本把可滴定残基的质子化状态纳入序列设计目标，为条件响应型结合剂设计提供了可复用的建模思路。
AI蛋白质精选AI 评分8585 DeepMind发布AlphaProtein Novo：从头设计酶在哌啶合成与DEHP降解中超越自然序列挖掘
Google DeepMind团队在预印本平台发布AlphaProtein Novo（AP Novo）机器学习流水线，报告从头设计酶在哌啶合成和DEHP降解两个挑战性反应上超越自然序列或突变体筛选。
推荐理由：该预印本报告从头设计酶在哌啶合成与DEHP降解中超过天然序列筛选，并给出序列集合评分这一可迁移方法。
王初课题组AI 评分1818 亚洲Rosetta会议（RosettaCon Asia 2026）议程：蛋白质设计的现在与未来
RosettaCon Asia 2026定于2026年10月10日至11日在北京大学化学与分子工程学院肖伦报告厅举行，主题为“蛋白质设计的现在与未来”。
途深智合精选AI 评分6363 途深智合ToursynClaw完成CLDN18.2第二轮DBTL迭代，Hit Rate从3.4%升至16.0%
途深智合公布ToursynClaw在CLDN18.2抗体项目中完成第二轮DBTL迭代，25个候选抗体中形成4个优选Hit，Hit Rate由第一轮的3.4%（1/29）提升至16.0%（4/25），相对提升约364%。
推荐理由：两轮DBTL迭代的命中率与亲和力数据，为评估实验数据回流能否改善抗体设计提供具体参照。
水木分子AI 评分3838 水木分子CEO王卓智：AI智能体ChatDD赋能大分子创新药，临床前候选分子研发周期缩短至10个月以内
水木分子CEO王卓智在2026网易未来大会上称，依托自研AI智能体ChatDD，抗体类大分子药物临床前候选分子研发周期由传统18至24个月缩短至10个月以内。ChatDD覆盖立项调研、靶点评估、分子设计、优化筛选及临床前设计等环节，公司已服务50多家海内外药企和机构，2026年订单数预计增长200%以上。
晶泰科技精选AI 评分5858 晶泰科技在《JACS》报道锑基手性催化剂设计，以计算先行实现92% ee
晶泰科技在《JACS》发表研究，针对环氧化物与苯胺的不对称开环反应，设计五价锑催化剂并锁定CAC-10，在5 mol%用量、甲苯室温条件下以99%收率和92% ee得到手性β-氨基醇，底物覆盖33种环氧化物与苯胺组合。
推荐理由：借诺奖手性放大机理切入，介绍晶泰科技用DFT与非线性效应实验设计锑基手性催化剂的工作。
天鹜科技AI 评分2525 天鹜科技携AI干湿闭环蛋白质研发平台MatwingsVenus™（晓鹜™）亮相2026 BIOCHINA华南
天鹜科技在2026 BIOCHINA华南展示AI驱动的干湿闭环蛋白质研发平台MatwingsVenus™（晓鹜™），平台以轻量级AI生物设计平台和AI黑灯实验室为核心，衔接蛋白质智能设计与自动化实验验证。
Corin WagenAI 评分4242 LLM 逆折叠能力引热议
Ishaan 在这里做了很酷的工作。这似乎是一个有趣的“临界能力”案例：零样本逆折叠（IF）并不真正奏效，但给出几个示例（以及一些迭代）后，模型就具备了不容小觑的能力。 很期待看到这一方向如何发展。把 LLM 整合进蛋白质设计流程的想法有些奇怪，但也许目前（或不久的将来）相当合理？
Martin PacesaAI 评分4242 https://x.com/MartinPacesa/status/2107944175958426060
Marinka ZitnikAI 评分3636 Biohub等合作推进细胞图谱计划
祝贺这一倡议的启动，也祝贺今天发布会汇聚了如此多元的社区！
Demis HassabisAI 评分4040 Isomorphic Labs 加入虚拟生物学计划
我们能将 AI 应用于最重要的事情，就是改善医学和人类健康——对与 CZI 及虚拟生物学计划的这项合作感到非常兴奋！
Isomorphic LabsAI 评分3333 Isomorphic Labs 加入虚拟生物学计划
今天，Isomorphic Labs 作为创始成员加入虚拟生物学计划（VBI）。 我们正在帮助为全球研究界构建一个开放资源，以加速我们对疾病的理解和治疗。 在此了解更多：https://www.isomorphiclabs.com/articles/isomorphic-labs-joins-the-virtual-biology-initiative
Alex RivesAI 评分3838 美能源部与NIH联合发起虚拟生物学计划
美国能源部（DOE）与NIH宣布建立重大合作，目标是生成构建AI细胞预测模型所需的数据。Isomorphic、Google DeepMind和Meta作为创始伙伴加入"虚拟生物学计划"，Allen Institute、Broad Institute、Wellcome Sanger Institute及NVIDIA等机构共同参与这一国际科学项目。
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。
OwkinAI 评分2525 Owkin 谈多模态数据与 K Pro 癌症预测
Owkin 称其 AI 科学家 K Pro 通过 MOSAIC 数据集获取每位患者的 6 种模态数据，可预测癌症生物学并建议新的 ADC 候选分子，单模态数据无法做到。
CHARM Therapeutics精选AI 评分6868 CHARM Therapeutics 宣布 CHM-029 治疗急性髓系白血病的 I/II 期临床试验完成首例患者给药并完成首队列入组
CHARM Therapeutics 宣布其 menin 抑制剂 CHM-029 在复发或难治性急性髓系白血病（AML）患者的 I/II 期试验（NCT07751991）中完成首例患者给药，并完成首队列入组，初步数据预计 2027 年公布。
推荐理由：CHARM 的 CHM-029 进入临床，是蛋白-配体共折叠模型设计分子首次推进到人体试验的案例。
晶泰科技AI 评分3838 从AI预测到干湿闭环：AI for Science 正在跨越临界点
晶泰科技自2021年起自建机器人实验室，已建成超300台机器人实验工站的实验集群，整体实验效率较传统人工模式提升5至8倍。该体系由AI生成候选分子与实验方案，机器人完成合成、筛选与测试，实验数据再反哺模型迭代，形成猜想—验证—迭代闭环。其援引的《AI in Science: Early Insights》报告显示，41%受访科学家积压的待测试假设比三年前更多。
Rohith KrishnaAI 评分7878 AlphaProtein Novo 发布从头酶设计流程，结合原子扩散与序列扩散
Google DeepMind 与 Frances Arnold 团队合作推出从头酶设计流程 AlphaProtein Novo（AP Novo），将原子扩散与离散序列扩散结合用于生成酶。引用内容称，该流程在两个基准反应上取得新骨架（novel-scaffold）活性方面的 SoTA，并设计出用于合成药物基元哌啶和降解环境毒素 DEHP 的酶。相关预印本与代码已发布在 bioRxiv 和 GitHub；转发者评价酶设计仍处早期。
Pranam Chatterjee精选AI 评分7171 PepRePs：用pLM生成肽引导重定向磷酸酶实现可编程去磷酸化
Pranam Chatterjee团队提出PepRePs（peptide-retargeted phosphatases），即用肽引导重定向磷酸酶，目标是实现对任意靶点的可编程去磷酸化。该工作延续其用蛋白语言模型生成肽引导E3（uAbs）和DUB（duAbs）的思路，相关预印本已发布于bioRxiv。
推荐理由：作者团队把肽引导策略从E3、DUB扩展到磷酸酶，为可编程去磷酸化提供了一条新的设计思路。
BioAge Labs精选AI 评分5858 BioAge与诺华在ARDD公布Project APEx靶点发现合作首批结果
BioAge与诺华在2026年ARDD会议上公布靶点发现合作Project APEx的首批结果，该合作聚焦运动与衰老。报告内容包括心衰诊断前近二十年的血液分子信号、阿尔茨海默病抗性人群的蛋白特征、区分十年体能保持与衰退者的蛋白，以及合作识别的一个新靶点，其证据覆盖心脏、代谢、肌肉和体能性状。APEx结合BioAge基于数十年纵向分子谱与健康寿命指标构建的发现平台和诺华的运动会生理数据。
推荐理由：BioAge与诺华公开靶点发现合作的首批结果，展示纵向人群分子数据如何指向衰老相关疾病信号。
Isomorphic LabsAI 评分2222 Isomorphic：AI生成设计攻克难成药靶点
此前，85%与人类疾病相关的蛋白质被认为难以成药——它们的形状和功能使其不太适合实验室中的传统化学筛选。从实验筛选转向计算机上的AI生成设计，我们看到这些靶点大幅打开了以原子精度设计分子的潜力，从根本上扩展了我们能够治疗的疾病数量。