SynCraft：用LLM编辑分子改善可合成性，成果发表于Nature Machine Intelligence
北京大学来鲁华课题组在 Nature Machine Intelligence 发表 SynCraft，让大语言模型提出原子和化学键级编辑指令，由 RDKit 执行、SimpRetro 搜索逆合成路线，以改善生成分子的可合成性。
推荐理由：研究提出让大模型输出原子级编辑指令、由化学软件执行并检验逆合成的分子可合成性优化方法，为生成分子的后续改造提供可复用流程。
#可开发性
DrugAI精选AI 评分7474
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。
Amir ShanehsazzadehAI 评分6060 Anthropic 与 Adaptyv 蛋白设计竞赛第二题锁定 TNF-α 结合剂
Anthropic 与 Adaptyv 蛋白设计竞赛公布第二道挑战，目标是为 TNF-α 设计更优结合剂，并要求其在细胞内体 pH 6.0 条件下选择性释放以改善药物半衰期。该设计还需同时结合人源和小鼠 TNF-α，以便在临床前模型中测试同一设计；Amir Shanehsazzadeh 转发称该靶点本身对结合剂设计就很难，pH 要求进一步加大难度。
Adaptyv Bio精选AI 评分5858 Adaptyv Bio 与 Anthropic 蛋白设计竞赛第二期：设计 pH 6.0 选择性释放的 TNF-α 结合剂
Adaptyv Bio 宣布 Anthropic x Adaptyv 蛋白设计竞赛第二期，目标是设计优于现有药物的 TNF-α 结合剂，并能在细胞内体 pH 6.0 条件下选择性释放以改善药物半衰期。设计要求还包括同时结合人源和小鼠 TNF-α，以便在临床前模型中测试同一设计。
推荐理由：比赛把 TNF-α 结合剂设计放到 pH 6.0 选择性释放和跨人鼠结合的双重约束下，可观察设计如何兼顾亲和力与可开发性。
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。
Collaborations Pharmaceuticals 官网资讯AI 评分2828 Collaborations Pharmaceuticals 案例研究：过去十年 AI 的安全实际应用
Collaborations Pharmaceuticals 以十余个简要案例研究披露其过去十年面向制药、化工和消费品客户的 AI 服务项目，涵盖预测 ADME/Tox、脱靶预测、选择性 ADORA3 激动剂生成设计、PROTAC 的 hERG 与溶解度优化及眼部生物利用度算法开发。公司称这些收费项目多数因保密未公开，此次仅作高层级描述，并强调其 AI 应用建立在数十年经验与验证之上。
英矽智能精选AI 评分6868 英矽智能提名新一代小分子GIPR拮抗剂ISM1354
英矽智能提名靶向GIPR的全新小分子临床前候选化合物ISM1354，用于肥胖、2型糖尿病及相关代谢疾病。
推荐理由：英矽智能用Chemistry42提名新一代GIPR拮抗剂，并给出与临床阶段同靶点分子的安全性对比数据。
DrugIntelAI 评分7676 Baker团队在Nature Communications发表SAPP与DMX流程，以规模化实验表征加速蛋白设计
Baker团队在Nature Communications发表方法学工作，提出SAPP与DMX两套互补流程，把从基因片段到SEC纯化蛋白及标准化表征压缩到约48小时、每天可处理数百个设计。
Ginkgo Datapoints · Updates精选AI 评分5858 Ginkgo Datapoints 与 Apheris 宣布 AbbVie、argenx、Lundbeck、Takeda 成为抗体可开发性联盟创始成员
Ginkgo Datapoints 与 Apheris 宣布抗体可开发性联盟（Antibody Developability Consortium）成立，创始成员为 AbbVie、argenx、Lundbeck 和 Takeda。该联盟计划共建其称为领域内规模最大的标准化抗体可开发性数据集，包含 1 万条抗体，并交付一个基础模型，通过 Apheris 的联邦基础设施实现。
推荐理由：四家药企以创始成员身份加入抗体可开发性联盟，共建标准化数据集与基础模型，呈现产业数据协作的组织方式。
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。
唯信计算精选AI 评分6363 唯信计算 WeMol 推出 AbForge 多特异性抗体全原子结构建模引擎
唯信计算在 WeMol 平台上线 AbForge，输入完整抗体 FASTA 后自动识别 Format 与结构域拓扑，按 KiH、CrossMab 等工程约束装配全原子三维模型。
推荐理由：官方展示多特异性抗体结构建模引擎与通用折叠模型在八个已上市或临床后期分子上的几何构型差异。
AI蛋白质精选AI 评分6262 Broad研究所刘如谦团队在Nature发表AI重设计起点增强蛋白进化的研究
Broad研究所刘如谦团队在Nature发表研究，提出以AI重新设计的更稳定蛋白作为定向进化起点，可进化出活性、特异性和稳定性更优的蛋白。研究以肉毒神经毒素蛋白酶为对象，先用AI设计更稳定的版本，再通过功能进化使其切割包括神经退行性疾病相关蛋白ataxin-2在内的多种靶标，所得蛋白在稳定性和针对该功能的特异性上优于从天然蛋白酶出发的进化结果。
推荐理由：该研究把 AI 设计的稳定蛋白作为定向进化起点，与天然起点直接比较，为酶工程提供可迁移思路。
途深智合AI 评分2222 途深智合参与“向新而生·智链未来”生物医药产业生态沙龙，谈AI蛋白设计干湿闭环
途深智合创始人兼CEO王宇光在9月18日“向新而生·智链未来”生物医药产业生态沙龙圆桌讨论上，分享了公司AI蛋白质从头设计的干湿闭环研发模式。公司称其ToursynClaw平台可实现约1.5个月完成抗体设计及功能实验验证，半年内推动16条抗体药管线完成PCC阶段验证。王宇光同时指出，AI设计分子从体外结合活性到表达、稳定性、药代动力学等成药性仍存在开发障碍。
Ginkgo Datapoints · Updates精选AI 评分5858 Ginkgo Datapoints 与 Lilly TuneLab 合作，为后者提供小分子 ADME 与抗体可开发性数据生成服务
Ginkgo Datapoints 宣布与 Lilly TuneLab 合作，为 TuneLab 内的生物技术公司提供小分子 ADME 和抗体可开发性数据生成服务。其机器学习就绪的结果可直接接入 TuneLab 的预测模型，目标是缩小 AI 模型与实验室数据之间的差距。
推荐理由：该合作把 ADME 与抗体可开发性数据生成接入 Lilly TuneLab，展示了实验数据与预测模型对接的一种路径。
SynBioBeta NewsAI 评分4242 Ridge Biotechnologies 扩大投资者基础，AI 设计生物偶联药物需求加速
Ridge Biotechnologies 新增投资后累计融资约 3800 万美元，本轮种子轮由 Dimension Capital 领投，Sutter Hill Ventures 与 Overlap Holdings 参投。
分子之心MoleculeMind精选AI 评分7272 分子之心QuantaMind登《Science Advances》：以反应性分子动力学模拟酶催化
分子之心自主研发的反应性原子建模平台QuantaMind相关研究发表于《Science Advances》，论文报告其在17,792原子PET水解酶体系上完成6纳秒反应性分子动力学模拟并覆盖完整催化循环。
推荐理由：论文报告反应性机器学习力场在近1.8万原子酶体系中完成完整催化循环，并给出与DFT对照的精度数据。
BioMap 百图生科精选AI 评分5858 百图生科联合弘星相和推出靶点评估智能体Gnosight
百图生科与弘星相和联合推出靶点评估智能体Gnosight，上线数月已完成近百个靶点的智能化评估筛选，并称已有依托其决策选择的创新靶点项目进入PCC阶段。该智能体结合百图生科xTrimo V4生命科学大模型与弘星相和的靶点及成药性评判经验，官方称单次评估约20分钟即可形成完整报告，目前对外开放使用申请。双方同时签署战略合作协议，聚焦创新药物研发上游的靶点选择与成药性评估环节。
推荐理由：百图生科与弘星相和把审评与立项经验嵌入靶点评估智能体，并披露了试用规模与后续管线进展。
ClickMab 科迈生物AI 评分2020 抗体人源化、犬源化、猫源化，差别在哪？
抗体人源化、犬源化与猫源化虽同以降低异源性、保留结合功能为目标，但目标物种的抗体胚系库、CDR偏好、框架支撑方式和Fc生物学各不相同。犬猫源化并非简单更换框架，也不能直接套用人源化规则，而需将抗体重新“翻译”成目标物种更易接受的抗体语言。
分子之心MoleculeMindAI 评分4040 分子之心荣膺「AI生物智造领航者」：以AI蛋白质技术推动生物产业创新
分子之心在第八届CMC-CHINA中国制药工业博览会期间获「2026未来药物物种FNS101」评选的「AI生物智造领航者」奖，并分享AI蛋白质设计在创新药与合成生物制造中的实践。其Fab-to-scFv工程化项目经AI首轮设计后亲和力提升约8倍至0.6nM，表达量提升至>0.5g/L，纯度提升至91.5%。在代糖生产相关工业酶项目中，酶熔解温度提高15°C，半衰期由2.3小时提升至近200小时。
AbsciAI 评分3838 Absci的AI设计抗体ABS-201登上彭博社报道
Absci称其AI设计的抗PRLR抗体ABS-201近日获彭博社在脱发治疗创新专题中报道，该在研抗体正被评估为模式性脱发的潜在同类最佳疗法。ABS-201旨在阻断催乳素受体信号、推动毛发生长周期转向活跃生长期，机制区别于任何FDA已批准的模式性脱发疗法。正在进行的1期临床试验中期数据显示其迄今安全性和耐受性良好，公司预计今年晚些时候发布中期概念验证数据。
予路乾行AI 评分2020 予路乾行郑铮博士：以AI助力创新药走向Best-in-Class与First-in-Class
予路乾行创始人兼CEO郑铮博士在第十一届MMC医学市场年会上介绍，公司通过多尺度分子动力学模拟与自主AI算法耦合的“分子电影”技术，将静态靶点结构转化为动态模拟轨迹。
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。
Ginkgo Datapoints · Updates精选AI 评分7070 GDPa5：基于大规模IgG数据预测VHH-Fc可开发性
Ginkgo发布GDPa5，一个含160个成员的VHH-Fc库，在PROPHET-Ab平台上用10项生物物理实验进行表征，并同步发布bioRxiv预印本。在559个IgG上训练的跨格式模型优于仅用GDPa5训练的模型，作者认为优势来自标准化IgG数据的规模而非格式本身。
推荐理由：该预印本公开VHH-Fc可开发性数据集，并比较IgG训练模型与格式内训练模型的跨格式迁移表现。
Claude Science / Anthropic Science精选AI 评分8282 Anthropic 报告 Claude 蛋白结合剂设计与 NMR、LC-MS 化学分析研究
【全文总结】【全文总结】Anthropic 报告 Claude 通过编排蛋白设计工具，在 15 个可评估靶点中的 14 个获得结合剂：1,320 个设计产出 354 个结合剂，仍属结合验证，不能等同药物疗效。原文另报告 Claude Opus 5 从原始 NMR 与 LC-MS 数据完成化学分析，所用时间分别为 23 和 19 分钟；这是不同任务的案例，不能合并为通用药物发现成功率。
推荐理由：Anthropic 用湿实验验证 Claude 自主设计的蛋白结合剂，并给出与公开设计竞赛和既有命中率的对照。
环肽与药物发现精选AI 评分5959 为什么N-烷基化有利于透膜性？N/Cα双取代骨架位阻机制解读
文章解读东京大学Jumpei Morimoto与Shinsuke Sando团队的研究，指出N-烷基肽的高被动膜渗透性除去除酰胺N–H外，还来自N/Cα双取代产生的骨架位阻约束。
推荐理由：文章拆解东京大学团队关于N/Cα双取代骨架位阻促进肽透膜的机制研究，为口服环肽设计提供可迁移的结构判断依据。
分子之心MoleculeMind精选AI 评分6565 分子之心披露纳米抗体与环肽设计实验结果，并推出MoleculeOS平台
分子之心在7月31日深圳“AI+新药研发研讨会”上披露，其AI从头设计的纳米抗体和环肽在TNFα、PD-L1、MDM2等十几个靶点上获得阶段性湿实验命中：TNFα的14个纳米抗体中7个显示结合活性，最优亲和力51皮摩尔；PD-L1的30个候选纳米抗体中26个命中；MDM2的21个候选环肽中16个显示可检测结合，最佳KD为13.7微摩尔。
推荐理由：分子之心披露纳米抗体与环肽的湿实验命中数据及表达量结果，呈现AI从头设计从结合走向可开发性的阶段进展。
LabGenius Therapeutics · NewsAI 评分4242 LabGenius：超越结合剂设计，AI 的下一个前沿是多特异性抗体设计
LabGenius Therapeutics 计算科学与工程副总裁 Winston Haynes 指出，多特异性抗体优化因缺乏公开功能数据，仍主要依赖人工直觉，而连接子结构等组装方式的小改动即可显著改变效力与选择性。其提出将多特异性抗体构建与高通量自动化实验耦合，用智能体主动学习让 AI 模型与自动化实验室形成闭环，从每次实验数据中持续优化设计。
环肽与药物发现精选AI 评分5858 JMC研究解析浅灰霉素的反向分子变色龙性
JMC发表的研究以天然抗菌大环肽浅灰霉素为对象，结合PAMPA、Caco-2、EPSA测定与溶液NMR、蒙特卡洛构象搜索及NAMFIS分析，解析其在极性与非极性环境中的构象分布。
推荐理由：文章解读JMC研究如何用构象集合解释大环肽渗透性反常，为环肽可开发性评估提供构象层面的参照。
百奥几何BioGeometryAI 评分2222 百奥几何唐建博士获 WWW 2026 Test of Time Award
百奥几何创始人唐建博士及合作者的论文《LINE: Large-scale Information Network Embedding》获 The Web Conference 2026 的 Seoul Test of Time Award。
Hannes StärkAI 评分4242 Xaira 谈结合剂设计评估标准
很高兴看到 @Xaira_Thera 这篇博客文章，它基于我们近期关于评估结合剂设计模型的笔记！ 把候选分子称为结合剂的好标准 :) 让我们更多传播关于合理结合剂分类与报告的意识！ https://www.xaira.com/news/progressable-binders-the-binders-that-matter
Nabla Bio精选AI 评分6565 Nabla Bio 转发 Twist Bioscience 关于 JAM-2 选择性抗体设计的客户成果
Nabla Bio 转发 Twist Bioscience 的客户成果介绍，称 JAM-2 通过设计高选择性抗体靶向此前被认为无法在细胞内触及的蛋白，并附报告链接。Nabla Bio 自身正文仅表达对 Twist Bioscience 的致意，未补充技术细节或数据。
Cradle Bio Blog精选AI 评分6767 AI 如何改变抗体优化的第一轮：Cradle 七个多样化campaign的实测
Cradle 在七个抗体多样化campaign中，用基于进化序列数据训练的模型生成每个携带2-8个突变的多突变变体库，设计变体的结合保留率为56%-92%，其中四个campaign在未针对亲和力优化的情况下出现2倍至350倍亲和力提升。
推荐理由：Cradle 用七个抗体多样化campaign的实测数据，对比单点扫描与多突变首轮的取舍，给出首轮实验设计的具体参照。
Nabla Bio精选AI 评分7474 Nabla Bio 发布 JAM-2 报告：零样本设计多特异性抗体与 KRAS G12 双变异结合剂
Nabla Bio 发布 JAM-2 模型报告，将零样本药物设计从结合扩展到多功能药物与胞内蛋白质组。报告称其全计算设计出针对五种肽-MHC 的多特异性抗体，T 细胞激活/杀伤 EC50 达皮摩尔级、选择性超过 100 倍；并生成靶向 KRAS G12V 与 G12C 的双变异多特异性抗体，在皮摩尔至个位数纳摩尔效力下杀伤呈递细胞且不伤野生型。
推荐理由：Nabla Bio 公开 JAM-2 在五类肽-MHC 与 KRAS G12 双变异多特异性抗体上的设计与湿实验验证细节，可作为评估零样本抗体设计的参照。
Ginkgo Datapoints · Updates精选AI 评分7171 Ginkgo发布160个双特异性抗体可开发性数据集与设计规则
Ginkgo在统一的knobs-into-holes CrossMab IgG1骨架上，用PROPHET-Ab高通量平台的10项检测表征了160个双特异性抗体及其65个亲本臂，并公开数据集。
推荐理由：研究用160个双抗与65个亲本臂的配对数据，区分哪些可开发性指标可从亲本预测、哪些必须在双抗层面测。
MindWalk / ImmunoPrecise AntibodiesAI 评分3838 MindWalk 推出 ReefIQ 生物语境层
MindWalk 发布 ReefIQ，一个由 HYFT 驱动的生物语境层，位于客户发现数据与 AI 推理工作流之间，用于 AI 药物发现和生物制品开发。该层在 AI 工作流处理前重新连接分散在文件、格式、系统、团队和工作流中的数据，将序列、结构、检测输出、组学、文献、证据、溯源和项目历史转化为可治理、可查询的关联生物语境。
Cradle Bio Blog精选AI 评分6767 Cradle 展示零样本抗体多样化：七组实验与单突变扫描基线对比
Cradle 汇总其零样本抗体多样化流程在 SARS-CoV-2 RBD、HER2 和 EGFR 上的七组实验，其中 4/7 实验、2/3 靶点出现显著亲和力提升，弱结合剂 Ty2 的 KD 改善达 350 倍。
推荐理由：Cradle 汇总七组零样本抗体多样化实验，给出功能率与亲和力提升幅度，并对照文献单突变扫描基线。
力文所精选AI 评分5858 力文所与复融生物完成首批全原子生成类药寡聚体设计交付
力文所与复融生物宣布达成首批类药寡聚体设计交付，这批分子由力文所 Pallatom2 引擎生成，并在复融生物高通量实验平台完成验证。据文中描述，候选分子在体积排阻色谱中呈单一峰型、实现预期寡聚化状态，多个核心候选亲和力达到皮摩尔级，热稳定性与表达滴度达到工业评价标准。文中称部分分子已具备推进成药性评价的基础，但未披露具体靶点、分子数量与实验数值。
推荐理由：力文所与复融生物披露首批寡聚体设计交付，展示了全原子生成模型在湿实验中的验证路径。
SynBioBeta NewsAI 评分3838 Anthropic 招聘生物学家、自建湿实验室，并收购 Coefficient Bio 押注药物发现
Anthropic 正招聘生物学家、开设湿实验室，并于上月收购成立八个月的初创公司 Coefficient Bio，以引入靶点选择、模态选择和管线规划等生物技术项目运营经验。
唯信计算AI 评分1212 唯信工坊 | AI辅助大分子药物设计课程·北京站
唯信工坊将于2026年4月27日在北京中关村开设AI辅助大分子药物设计课程，基于WeMol平台讲解结构预测、生成式蛋白质设计、虚拟亲和力成熟、免疫原性预测与抗体人源化等内容。课程由唯信计算应用科学团队主讲，培训费1200元/人，2人8折、3人及以上7折。
Jason Yim精选AI 评分8383 字节跳动发布 Protenix-v2 生物分子建模系统，支持结构预测与零样本抗体设计
字节跳动发布 Protenix-v2 生物分子建模系统，用于结构预测与零样本抗体设计。据引用介绍，其在抗体-抗原结构预测上较 Protenix-v1 在 DockQ>0.23 指标最高提升 13 点，5 个种子的表现超过此前 1000 个种子的结果；零样本 VHH 设计在受控靶点上达到 100% 靶点级成功率，BLI 确认的命中率为 2%–48%，命中物热稳定性、自相互作用和多反应性通过率分别为 100%、98% 和 93%。在暴露表位小而灵活的 GPCR 靶点上，VHH-Fc 格式命中率为 16%–88%，mAb 格式最高 50%，每个靶点仅测试 16–30 个设计。代码与论文见 github.com/bytedance/Protenix。
推荐理由：Protenix-v2 在抗体-抗原结构预测与零样本 VHH 设计上给出多项指标，并附 BLI 验证的命中率与可开发性数据。