LaMGen：基于大语言模型的多靶点3D分子生成框架发表于Nature Communications
浙江大学康玉、侯廷军团队联合澳门理工大学刘焕香团队在Nature Communications发表LaMGen，一个仅输入靶蛋白氨基酸序列即可生成3D活性分子的多靶点药物设计框架。
推荐理由：研究用LLM从蛋白序列直接生成多靶点3D分子，并在分布外靶点对上与DualDiff比较。
#多肽药物
HouMed精选AI 评分7373
Mol.AI精选AI 评分6363 浙江大学团队在Nature Communications发表CycloPepper，用机器学习预测环肽环化位点并上线在线工具
浙江大学李承熙团队在《Nature Communications》发表CycloPepper，用机器学习预测治疗性环肽的环化结果并优化合成。研究基于全自动环肽合成平台CycloBot构建306个环肽数据集，采用SVC模型结合One-hot编码、氨基酸组成、二肽组成及16维理化特征，交叉验证准确率84%，实验验证一致性86%。
推荐理由：该研究用自动化合成数据训练环化位点预测模型，为环肽合成路线选择提供了可复用的在线工具。
1910 Genetics精选AI 评分6363 1910 Genetics在J. Med. Chem.发表PEGASUS：用大规模并行生物实验数据构建AI模型解析细胞穿透环肽极性
1910 Genetics在J. Med. Chem.发表题为PEGASUS的论文，介绍用基于大规模并行生物实验构建的AI模型解析细胞穿透环肽的极性。论文链接为https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.5c01836，具体模型性能与实验数据未在帖文中披露。
推荐理由：该论文介绍基于大规模并行生物实验数据构建的AI模型，用于理解细胞穿透环肽的极性规律。
Converge Bio 官网资讯精选AI 评分5858 Purple Biotech 与 Converge Bio 合作以生成式AI推进三特异性抗体平台
Purple Biotech 宣布与 Converge Bio 合作，利用后者的生成式AI平台设计和优化面向实体瘤的新一代三特异性抗体，以缩短发现周期并改善候选分子的可开发性。
推荐理由：合作把生成式AI用于三特异性抗体的设计与优化，可观察AI在抗体工程环节的具体分工。
Vilya, Inc.精选AI 评分7070 Vilya 发布全原子基础模型 Vilya-1，用于大环结构预测与设计
Vilya 发布全原子基础模型 Vilya-1，专门建模含非天然氨基酸等多样化学的大环结构。公司称在公开与内部大环晶体结构合并基准上，Vilya-1 恢复晶体构象的表现超过次优方法一倍以上，物理与规则方法恢复的构象不到其一半，深度学习方法更落后。Vilya-1 还可微调用于富集可渗透化合物，并生成构象集合以评估能量景观、筛选结合剂；公司表示已在多个内部项目中应用该模型。
推荐理由：Vilya-1 以全原子模型覆盖非天然化学的大环结构预测，并给出与物理规则及深度学习方法的具体对比。