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。
途深智合启动2026澳大利亚海归人才专场招聘会，面向AI创新药研发招募人才。公司自研ToursynClaw大分子药物设计科学超智能体平台，融合蛋白大模型、科学智能体与全自动机器人实验产线，称可实现约1.5个月完成抗体设计及功能实验验证。公司称半年内推动16条抗体药管线完成PCC阶段验证，动物实验结果积极。
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。
临港实验室等十余家机构共同发起并主办的“长江杯”2026全球AI蛋白质设计挑战赛于9月24日启动，聚焦AI蛋白质从头设计与真实湿实验验证，选手针对不同靶点设计纳米抗体或迷你结合蛋白。大赛奖金总额100万元人民币，计划对不低于5000条设计序列免费开展涵盖表达、纯化、检测的湿实验检测。报名通道9月24日开启、10月31日截止，面向全球高校、科研院所、企业团队及个人开放。
“长江杯”2026全球AI蛋白质设计挑战赛于9月24日启动报名，聚焦AI蛋白质从头设计与真实湿实验验证，选手针对不同靶点设计纳米抗体或迷你结合蛋白。赛事奖金总额100万元人民币，计划对不低于5000条设计序列免费开展涵盖表达、纯化、检测的湿实验，报名10月31日截止。大赛由上海交通大学、上海人工智能实验室、临港实验室等共同发起主办，面向全球高校、科研院所、企业团队及个人开放。
推荐理由：赛事把纳米抗体与迷你结合蛋白设计同5000条序列的免费湿实验检测绑定，呈现AI蛋白设计的验证路径。
Absci 创始人兼 CEO Sean McClain 在播客访谈中解析了 AI 设计抗体 ABS-201 用于模式性脱发的潜在再生机制。该抗体正处于 1/2a 期临床试验，被设计为靶向与毛囊微小化相关的关键生物学通路。访谈还讨论了其背后的新科学与临床进展。
截至2026年6月30日全球累计获批ADC达23款，2026年6月百利天恒/BMS的izalontamab brengitecan获NMPA批准，成为全球首个获批的双特异性ADC。文章梳理2024—2026年载荷多机制化、靶点下沉、双抗与定点偶联等前沿主线及抗原丢失、载荷外排等耐药机制，并提出以MaXFlow、SDH、iLabPower覆盖抗体模拟、载荷设计、DAR工艺优化与数据治理的连续路径。
分子之心与引加生物宣布达成深度战略合作，将分子之心的AI蛋白质生成式设计与引加生物的微量高通量无细胞蛋白表达、全自动化筛选及工艺放大能力结合，构建从AI设计到产业化交付的“周级”闭环。
推荐理由：分子之心与引加生物把AI设计与无细胞表达、自动化筛选对接，展示了蛋白研发缩短验证周期的合作路径。
Envisagenics与勃林格殷格翰达成多年研究合作及选择权协议，将验证其SpliceCore平台筛选出的肿瘤特异性靶点，用于开发实体瘤精准疗法。勃林格殷格翰可在研究项目完成后独家许可选定靶点，并可能将其用于抗体偶联药物、T细胞衔接器和多特异性抗体等模态。
推荐理由：该合作把RNA剪接来源的肿瘤特异性靶点交给MNC验证，并覆盖ADC、T细胞衔接器等多种模态，可观察AI靶点发现如何进入产业管线。
途深智合加入上海国投生物医药产业生态，成为上海国投公司子基金及直投项目集中签约的40余家单位之一。其ToursynClaw大分子药物设计平台融合蛋白大模型、科学智能体与全自动机器人实验产线，公司称可约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。
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。
途深智合在剑桥 Cambridge Tech Week 2026 的 Innovation Alley 展区展示 ToursynClaw 科学超智能体平台，该平台连接 AI 蛋白设计、科学智能体与自动化湿实验，形成设计—验证—数据反馈—模型迭代的研发闭环。
途深智合在2026闵行区生物医药生态推介会上分享了从AI蛋白设计走向Autonomous AI Biopharma Foundry的技术路径，核心平台ToursynClaw连接自研蛋白生成与优化模型、科学智能体及自动化实验系统，形成干湿闭环。
途深智合凭ToursynClaw大分子药物设计科学超智能体平台获第六届“海聚英才”大赛“产业价值奖”。该平台融合自研蛋白大模型、科学智能体与全自动机器人实验产线，公司称可实现约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。
第六届“海聚英才”全球创新创业大赛首次设立AI4S专项赛，30个项目从上海200余个科学智能项目中选出，在生命科学、物质科学与新材料、工程技术三大赛道角逐。途深智合展示ToursynClaw科学超智能体平台，打通AI分子设计与自动化湿实验闭环，称约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。
科迈生物入选长城战略咨询发布的 2026「科创未来之星」企业榜单，公司称该入选认可其在 AI 抗体设计、抗体工程优化与干湿结合研发方面的能力。公司构建功能导向的 AI 抗体设计体系，围绕生物学机制与特定/困难表位开展从头设计，称核心任务进入小时级、优选候选可达 pM 级亲和力。
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。
力文所发布以 Agent 为核心的蛋白质设计智能应用 Lévin™ Harness，将数据、模型、插件工具、算力和工作流整合到同一工作区。该应用内置 Mol* 三维结构查看器，使分子结构进入 Agent 上下文，并以插件形式接入 AlphaFold、ProteinMPNN、Pallatom、RFantibody 等开源工具，自动完成下载、安装与调用。
推荐理由：该产品把结构查看、开源设计模型与工作流编排收进同一 Agent 工作区，可对照现有蛋白设计工具链的碎片化问题。
Brian Hie 提到 Germinal 团队成功设计出对眼镜蛇毒具有体内保护作用的 VHH 抗体，相关结果以预印本形式发布在 bioRxiv。该帖未披露设计方法、抗体数量、动物模型与保护效力等具体数据，细节需见预印本原文。
推荐理由：该预印本报告计算设计的 VHH 抗体在动物体内对眼镜蛇毒提供保护，可作为蛋白设计走向功能验证的参照。
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。
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。
Brian Hie 宣布 Proto 现可在 ChatGPT 中使用，并给出用 Germinal 做从头纳米抗体设计、用 Evo 2 做语义设计的两个对话示例链接。他同时指向 OpenAI 开发者博客的 Rosalind Workbench 研究预览，该工作台把科学问题连接到专用模型、工具与可审查输出，覆盖蛋白结构与序列分析到测序流程。
推荐理由：作者展示 Proto 接入 ChatGPT 后的纳米抗体从头设计与 Evo 2 语义设计入口，可观察科研工作流如何被整合。
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。
OpenFold 团队在构建下一代生物分子模型之际，面向科学和工程方向扩招，并公开其开源承诺与招聘理念。团队称受资助条款约束，将开源全部训练代码基础设施与训练数据，发布结果可完全复现，且不会转型为初创公司或 API 模式。招聘重点为大规模训练模型的机器学习科学家/工程师，以及能整合复杂异构数据、搭建高效数据管线的生物信息学与计算生物学人才，薪资与算力对标工业界。
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。
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。
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。
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。
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。
唯信计算与君跻基因签署战略合作协议，将唯信WeMol平台的AI蛋白分子设计、优化与模拟能力，与君跻基因端到端自动化基因到蛋白质湿实验验证能力结合，打造从靶点候选分子智能设计到湿实验快速验证的干湿闭环服务体系。君跻基因依托GentSynExp 3.0全自动化平台实现24小时无人化生产，覆盖基因设计、蛋白表达到亲和力表征。双方计划围绕抗体、蛋白质工程、核酸优化等场景打通设计、构建、验证与数据反馈流程。
A-Alpha Bio 宣布成立 Atlas Consortium，首批五家创始成员包括 GSK、Boltz、Cradle 和 Dyno Therapeutics，以订阅制按季度设计并共享标准化抗体抗原实验数据。
推荐理由：该联盟以订阅制汇集标准化抗体抗原实验数据，为AI抗体设计提供可比的亲和力与结构训练资源。
分子之心开启MoleculeOS先锋伙伴共创体验计划，面向创新药研发、生物制造、合成生物学等领域开放浏览器接入试用。该系统以多模态蛋白质基础大模型NewOrigin（达尔文）与全原子结构预测模型MMFold为底层，可理解研发意图并自动编排结构预测、亲和力评估等任务。公司称典型抗体优化项目从序列分析到候选推荐由传统数天压缩至几分钟计算时间。
Latent Labs 宣布抗体设计智能体 Latent-Y 即将上线 Latent Labs Platform，面向全球研究者开放并提供免费每日额度，其核心是首次向研究者开放的抗体设计生成模型 Latent-X2。
推荐理由：Latent Labs 将抗体设计智能体接入平台并开放免费额度，可了解其从自然语言到实验可用序列的产品化路径。
寻明生科于2026年7月7日发布并开源全原子生物分子基座模型 OpenDDE，将生物分子共折叠、结构推理与规模化法则纳入同一框架。
推荐理由：寻明生科开源全原子共折叠基座模型，抗体-抗原基准成绩与规模化趋势为评估开放结构模型提供参照。
A-Alpha Bio 推出名为 Atlas 的网页平台，提供可授权的机器学习就绪蛋白相互作用数据，并支持按需生成新的结合数据。平台由高通量平台 AlphaSeq 产生数据，采用统一实验条件与标准化对照，使不同实验的数据集可合并用于模型训练与基准评测。
推荐理由：该平台把标准化实验产生的结合数据组织成可授权数据集，为抗体设计模型的训练与基准评测提供数据来源。
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。
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 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。
Medra 发布 Physical AI Scientist 平台的科学推理层 AI Experimentalist，可将自然语言科研目标与人工撰写的实验方案转化为可执行、可测量并迭代改进的实验。
推荐理由：该平台把自然语言科研目标转成可执行实验并闭环优化，展示了自动化实验室与推理层结合的具体形态。