Twist Bioscience 表示，其选取常见与新颖靶点测试 Claude 的蛋白设计能力，在 15 个靶点中 Claude 成功为 14 个设计出结合剂，湿实验验证由 Twist 完成。Amir Shanehsazzadeh 转发该内容并表示与 Twist 团队合作愉快、期待继续合作，帖文未披露靶点清单、结合剂形式与验证指标。
推荐理由：Twist 披露 Claude 在 15 个靶点中设计出 14 个结合剂并完成湿实验验证，可作为了解通用大模型参与蛋白设计的参照。
Valence Labs 发文认为，虚拟细胞最有价值的定位不是加速临床前流程，而是提升进入临床的候选质量，即做转化靶点验证。文章提出三个问题：靶点扰动是否在人类疾病生物学中产生预期效应、效应能否在患者生物变异中保持稳健、以及能否对疾病情境形成足够选择性；并建议在现有分子测量基准之外增加决策层评估，例如回溯识别后来因人类生物学不符预期而失败的假设。
推荐理由：Valence Labs 提出虚拟细胞应聚焦转化靶点验证，而非仅加速临床前流程，并给出可操作的评估维度。
Anthropic 测试 Claude 能否从头设计蛋白结合剂：在人类专家撰写的设计提示下，Claude 自主针对 15 个靶点中的 14 个完成了设计，随后由 Adaptyv Bio 与 Twist Bioscience 独立构建并测试，作者称成功率和亲和力均较高。
推荐理由：Anthropic 与 Adaptyv Bio、Twist 的实测显示，Claude 编排开源模型在 15 个靶点中设计出 14 个从头结合剂，可作为智能体驱动蛋白设计的参照。
Mohammed AlQuraishi 评论称，不同蛋白质设计方法分到的靶点难度各不相同，Genie 3 拿到的是最难的靶点，并希望这算是一种恭维。该评论引用 Anthropic 关于 Claude 从零设计蛋白质结合剂的内容，其中称在人类专家撰写的设计提示下，Claude 自主针对 15 个靶点中的 14 个设计出结合剂，并由 Adaptyv Bio 与 Twist Bioscience 独立构建和测试。
推荐理由：作者对比不同蛋白质设计方法分到的靶点难度，指出Genie 3拿到最难靶点，为解读各家设计结果提供难度差异视角。
Anthropic 的论文让 Claude 在约 1.6 万词操作规程下自主完成从靶点调研、表位选择到工具编排与排序的蛋白 binder 设计，15 个可解释靶点共 1320 个设计中 354 个被判为 binder，总命中率 26.8%，14 个靶点至少得到一个 binder。
推荐理由：论文用双 CRO 实测检验 Claude agent 自主完成 15 个靶点的 binder 设计流程，并给出失败靶点与评分局限。
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。
史上首批数据今天抵达 @newlimit 给我们团队的一小段留言。我们能生活在这样的未来，真是太幸运了。
【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。
研究团队将AI蛋白表面查询方法MaSIF-mimicry与高并行蛋白互补实验GluePCA结合，在全蛋白组范围绘制CRBN-泊马度胺潜在互作网络，鉴定出6个已知及43个新的CRBN-泊马度胺结合蛋白，并对部分候选做了正交验证。
看起来非常有意思！ @KevinKaichuang：训练蛋白质语言模型时，人们通常会丢弃那些没有与至少一个其他蛋白质聚类的宏基因组蛋白质（单例）。我们与 @riavinod_ @Samir_char @avapamini @lorin_crawford 一起证明，这很可能不是正确的策略。
Evaxion 于 8 月 17 日宣布扩展并调整研发管线，新增基于 AI-Immunology 平台设计的现成治疗性胶质母细胞瘤疫苗 EVX-05，靶向患者间共享的内源性逆转录病毒（ERV）来源抗原，同时终止 EVX-03 项目。
推荐理由：Evaxion 用 AI 平台识别 ERV 抗原，新增胶质母细胞瘤现成疫苗项目，同时停掉 EVX-03，呈现管线取舍逻辑。
羊群效应！我们需要在#生物学 领域借助#AI科学家 实现创新
Brian Hie 转发 Talal 的系列帖，介绍 ProteinDPO 最终版已在 Nature Methods 发表。据该帖，论文新增将该模型用于稳定流感疫苗主要成分血凝素的前融合态，并给出论文链接 https://www.nature.com/articles/s41592-026-03137-3。
推荐理由：ProteinDPO 正式发表于 Nature Methods，新增血凝素前融合态稳定化应用，可作为蛋白设计偏好优化的参照。
Brian Hie 团队用 ProteinDPO 将蛋白生成模型与实验适应度对齐的工作已发表于 Nature Methods。发表版本新增了对 H5 血凝素（流感疫苗组分）的稳定性突变结果。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-026-03137-3
推荐理由：该工作把蛋白生成模型与实验适应度对齐，并给出在流感疫苗组分H5血凝素上的稳定性突变结果。
AI能否帮助发现更好的酒精使用障碍治疗方法？我们由NIH资助的项目已完成Fast-Track STTR计划的I期。#酒精使用障碍 #药物发现 #临床前研究
Valence Labs 构建了 Synflownet，用于生成最可能具有所需活性的可合成化合物，以提升活性分子搜索效率。该模型针对可购买分子数量达数十亿、无法逐一评估的问题，定位为“锁匠”式生成工具，而非逐个匹配的评估模型。
RyboDyn 在 bioRxiv 预印本中报告，其测序平台 RyboCypher 在肺癌、结直肠癌及癌旁组织和癌细胞系中解析出约660万个暗 RNA 位点，其中超过97%不见于现有非编码 RNA 数据库。
推荐理由：RyboDyn 用自建测序平台在肿瘤样本中挖掘出约8万条隐秘肽段，并给出一个可成药的表面靶点验证案例。
正在为我们的 Open-Medicine AI 发布和规模化做准备。这是我们药物开发群体的重大需求。很高兴能参与这一极其重要的使命和发布。(http://www.open-medicine.ai)
我们的生物信息学与平台研发负责人Stephen Nayfach本周在@CSHL参加基因组工程：CRISPR前沿活动。如果你也在现场，欢迎找他打个招呼！👋 他将发表演讲，介绍如何利用我们的AI模型设计用于碱基编辑的CRISPR-Cas9变体（"为突变特异性碱基编辑器设计编程PAM特异性"），并主持"CRISPR技术I"分会场。
Valence Labs 的 Inside Valence 文章梳理细胞表型组学从监督迁移学习走向自监督与生成式基础模型的路径，起点是 2019 年 Recursion 的 RxRx1 Kaggle 竞赛，该任务覆盖约 1,100 个 siRNA 条件、125,510 张图像，并在 50 多个实验批次中重复筛选。
推荐理由：梳理细胞表型组学从监督迁移学习到生成式基础模型的演进，并说明RxRx3数据集在虚拟细胞研究中的支撑作用。
📄片段筛选数据使用的新建议来了。 该白皮书总结了关于片段筛选、从命中到先导化合物及先导化合物优化研究中结构生物学数据存储与复用的社区指导意见。 ⬇️在此阅读⬇️ https://cdn.rcsb.org/wwpdb/docs/documentation/Frag-screen-data-White-paper-08112026.pdf
聂再清在《健康报》撰文指出，智能体可完成分子生成优化与活性预测，其团队用ChatDD从头设计数十种抗体，湿实验验证21%展现较高亲和力。他强调目前尚无药物全流程由AI全自动完成，瓶颈在于大量人体作用机制未被AI解析，更准确的定位是领域专家与AI协作。技术、应用与安全层面的挑战仍待解决。
Schwaller 团队发布预印本 SynthEx，一个以语言模型生成原子级图编辑断键、由多智能体分工提出策略、扩展路线并模拟修复的合成规划器。在 1,098 个无报道全合成的复杂天然产物上，近乎穷举的 AiZynthFinder 解出 13.8%，SynthEx 达到 63.9%，分子越复杂差距越大。
推荐理由：该工作用智能体规划复杂天然产物合成路线，并以专家盲评比较机器与人类步骤，提供了可参照的评测设计。
寻明生科（Aureka Biotechnologies）宣布完成总额1亿美元的B系列融资，首轮由Granite Asia独家投资，后续轮次由产业投资人领投、弘晖基金跟投，启明创投、经纬创投及纽尔利资本等现有股东持续投资，公司累计融资近2亿美元。
推荐理由：融资披露同时交代了资金用途与Lab-in-the-Loop闭环体系，可了解该公司基座模型与实验平台如何衔接。
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。
望石智慧CEO周杰龙在AI FOR PHARMA 2026峰会上表示，公司以微观世界模型为底座，将物理规律、分子生成与效果预测统筹到同一模型体系，从底层解释分子与靶点作用机制。其与齐鲁制药合作完成超6000个分子筛选与聚类分析，合成两款全新衍生物，产出活性优异、选择性突出的潜在先导化合物。公司称该平台覆盖从靶点发现到PCC各环节，已沉淀十余条自研管线，部分进入临床试验阶段。
临港实验室发布AI药物研发工作台元生·开物OriBench测试版，整合基因组学、单细胞、蛋白质组学、结构生物学、化学信息学与药理毒理学等技能，支持固定流程、智能编排和自定义编排三种长任务执行模式。
推荐理由：临港实验室把靶点发现、组学分析与分子设计整合进同一工作台，并公开了与Claude Code的基准对比。
英灵殿科技团队提出EpiBench，一个面向抗体药物发现的表位推理基准，包含1,609个样本和五项相互关联任务，标签来自抗体–抗原复合物结构、功能性B细胞实验与深度突变扫描数据。
推荐理由：该基准把表位理解拆成五项抗体发现决策任务，并给出通用大模型在长序列定位与抗体特异性对应上的具体缺口。
PeptiDream披露，一款利用PDPS®发现、用于PET免疫功能成像的化合物已启动Phase 1临床试验，并触发与MSD技术许可协议下的里程碑付款，金额未披露，相关收入将在2026财年第三季度确认。
作者将ESM-IF1逆折叠生成与保守性、蛋白-核酸共同进化约束结合，从头设计出与天然ISDra2 TnpB仅约50-60%一致性的SynTnpB小型RNA引导核酸酶。
推荐理由：研究把结构生成与进化保守性约束结合，设计出序列偏离天然但仍可编辑基因的TnpB核酸酶，并给出模块化筛选与结构依据。
予路乾行计算化学总监刘文朗认为，分子动力学模拟的价值在于揭示药物分子与靶点在动态环境下的结合机制，而非仅给分子打分。其参与的与北京鞍石合作的下一代c-Met候选分子已进入中美双I期临床，计算分析用于提前排除高风险设计方向、安排合成优先级。予路乾行还推出BioTrajectory AI平台，用于早期立项的信息汇总与技术脉络追踪。
昨天，我们在平台中新增了三种计算/预测logP的方法： - RDKit的Crippen logP - 基于SangsterLogP数据集（含2.3万条实验logP数据）训练的ChemProp模型 - 一种基于物理的方法，对不同构象运行COSMO-RS以预测logP。
Latent-Y 药物设计智能体于7月向全球研究者开放研究版，每日提供设计配额，已产出有效离子通道抑制剂、可杀伤肿瘤细胞的CAR-T细胞及疟原虫无法逃逸的结合剂。8月20日将在旧金山举办发布活动，含现场演示并宣布面向研究者的新计划。
一套基于Python（LangChain）的药物重定位初筛工作流新增因果一致性初步判定、FDA实时状态校验与临床阶段穷尽扫描，并锁定真实PMID和NCT编号供AI摘要阅读以防幻觉。三款药物实测中，替尔泊肽在2型糖尿病被识别为Phase 4，伊马替尼在BCR-ABL阳性白血病关联分0.8+，雷帕霉素在特应性湿疹关联分0.601。作者说明结果依赖公开API且AI因果判定不等于药效学实验或临床结论。
美国卫生与公众服务部（HHS）向Capra Biosciences提供扩大后的1700万美元资助，用于在美国本土生产对乙酰氨基酚及另外6种关键API。Capra采用模块化小型反应器"横向扩产"而非放大单罐，并将纯化集成到反应器中，其自有微生物可利用葡萄糖、甘油或乙醇副产物生产同一目标产物。
Rowan 的 NMR 工作流现已可计算并可视化 J 耦合：
BioSymetrics（@lunaibioworks 旗下公司）与 BrainStorm Therapeutics 签署了主合作协议。该工作将 AI 驱动的帕金森病患者分层与患者来源的中脑类器官相结合。#帕金森病 #精准神经科学 #药物发现
Valence Labs 回顾 ICML 2026，AI for biology 与健康方向论文占全部接收论文的 2.5%，在主题领域排名第 5。会议聚焦模型效率与转录组扰动预测，PerturbDiff、scBIG 等采用流匹配报告了当前最优性能，PerturbODE 则借助神经常微分方程推断基因调控网络。
insitro创始人Daphne Koller发文指出，仅约四分之一人类疾病有获批疗法，超90%进入临床试验的药物失败且多数因靶点机制选错，AI无法靠推理绕过对生物学的实测。
Pathos AI 与康宁杰瑞（Alphamab Oncology，9966.HK）就 TROP2/HER3 双特异性 ADC JSKN016 达成授权协议，Pathos 获得中国大陆、香港、澳门和台湾以外地区的独家研究、开发、生产与商业化权利，并承担相关开发与商业化费用。
推荐理由：交易披露了首付款与里程碑结构，并说明该资产由 AI 平台筛选进入管线，可作为 AI 参与资产选择的案例参照。