AI 生物学，进入巨头割据时代
OpenAI、Anthropic、NVIDIA 与 Google、微软近期密集发布动作，争夺科学家科研工作流的发起入口。OpenAI 披露数千个 GPT-Rosalind 代理用 32 分钟分析数百万鼠脑细胞既有数据，Google 的 VERID 经三轮适配体设计反馈将命中率从首轮 10.2% 提升至第三轮 33.5%。
#蛋白质设计
BioTenderAI 评分4848
LeapFun精选AI 评分7474 Baker开源RFD4，38亿美元的Chai还值不值？
David Baker团队联合NVIDIA发布并开源RFD4-Proteina，代码与权重开放、核心许可为BSD 3-Clause，由此引发业内对Chai Discovery等闭源蛋白设计平台是否仍值得支付溢价的争论。
推荐理由：围绕RFD4开源后闭源蛋白设计平台是否仍值得付费，梳理业内分歧并给出护城河转移的判断。
BioAICraft精选AI 评分7171 PNAS论文提出ThermoMPNN单突变稳定性打分器
北卡罗来纳大学教堂山分校Brian Kuhlman团队在PNAS发表论文，提出将ProteinMPNN结构特征迁移到稳定性预测任务的ThermoMPNN模型。该模型在Megascale测试集上预测值与实验值的相关系数约0.75，在Fireprot无同源子集上约0.65，均高于直接使用ProteinMPNN的约0.43和0.41。
推荐理由：该文梳理ThermoMPNN如何借ProteinMPNN结构特征与大规模突变数据提升稳定性预测，并给出跨数据集表现与增稳命中率。
BioAIDesignAI 评分5555 RFD4-Proteina 全流程实操：在 A40 上设计单体、PD-L1 结合物与 FAD 口袋蛋白
BioAIDesign 在单张 NVIDIA A40 上用官方公开权重跑通 RFD4-Proteina 三类设计任务，单体、PD-L1 结合链和 FAD 口袋蛋白各生成 4 个候选，经 OpenFold3 重折叠后每类各有 2 个通过计算门槛。
途深智合AI 评分3838 途深智合：以TourSynbio蛋白大模型与ToursynClaw智能体切入AI蛋白设计
途深智合依托自研TourSynbio蛋白大模型和ToursynClaw干湿迭代智能体开展AI蛋白设计，后者今年获国际蛋白设计大赛全球第二名。公司称其AI体系三周可完成分子设计与筛选，在GPCR、Claudin18.2等膜蛋白靶点项目中首轮29条序列筛出阳性分子，第二轮25条序列获得4个候选分子。团队已从合成生物学转向大分子抗体并布局自有管线，同时承接药企AI分子发现服务。
途深智合AI 评分1818 途深智合邀您参加 BioPlus-Interphex Korea 2026｜10月28–30日，相约首尔
途深智合将参加10月28–30日在首尔举行的BioPlus-Interphex Korea 2026。其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，公司称可实现约1.5个月完成抗体设计及功能实验验证，并在半年内推动16条抗体药管线完成PCC阶段验证。
BioAICraft精选AI 评分7676 Baker 团队设计无序区蛋白探针识别 Tau 与 Aβ 修饰并区分邻近磷酸化组合
华盛顿大学蛋白质设计研究所 Kejia Wu、David Baker 等与麻省总医院等团队在 bioRxiv 发布预印本，通过从头设计获得识别 Tau 和 Aβ 特定化学修饰的蛋白探针。
推荐理由：该预印本展示了按邻近磷酸化状态定制 Tau 探针的设计思路，并给出从合成肽到细胞与脑组织的验证链条。
BioAIDesignAI 评分5252 UnibindMD用分子动力学复核BindCraft设计的蛋白候选
10月23日发布的bioRxiv预印本提出UnibindMD流程，将BindCraft设计、亲和力预测、成药相关性质评估与分子动力学串接，用于复核蛋白设计候选。
BioAIDesign精选AI 评分6262 清华等推出Trion-1：用扩散语言模型统一蛋白序列、结构与功能描述
清华大学GenSI、AIR与上海人工智能实验室等团队在arXiv发布约40亿参数的Trion-1，扩展Qwen3-4B词表，将文字、氨基酸序列和经DPLM2分词的结构标记放进同一Transformer，覆盖折叠、逆折叠、蛋白理解与条件设计六类任务。
推荐理由：清华等团队用统一扩散语言模型打通蛋白序列、结构与文字，其单次采样折叠与专用模型的差距值得对照。
AI蛋白质同新闻AI 评分7474 Astrolabe：通过跨上下文协同与结构干预实现可编程全原子生物分子设计
北京生物科学研究所、北京协和医学院与清华大学团队提出闭环设计框架 Astrolabe，交替进行全原子结构预测与序列设计，以可编程目标函数、跨上下文序列同步和触发式结构救援组合完成设计任务。
临港实验室AI 评分4242 临港实验室联合发起“长江杯”全球AI蛋白质设计挑战赛：奖金加码至140万元、湿实验扩容至7000条
“长江杯”全球AI蛋白质设计挑战赛报名队伍已突破1200支，覆盖16个国家和地区，总奖金加码至140万元人民币、免费湿实验验证扩容至7000条。序列提交与报名截止日期由11月15日延长至11月30日，靶点将于11月1日一次性公布。大赛以真实湿实验数据为唯一评价标准，每队每赛道最多提交20条从头设计序列。
LeapFun精选AI 评分5858 RFD4-Proteina 文档实操解读：从 Binder 生成到 Agent 自动设计蛋白质
作者以使用者视角梳理 Baker Lab 与 NVIDIA 的 RFD4-Proteina 官方文档，按 Quickstart、Cookbook、输入条件、Reward-Guided Search、Metrics 与 Agent Skills 的顺序给出上手路线。
推荐理由：文章按官方文档梳理 RFD4-Proteina 从输入约束、生成搜索到 Agent 编排的实操路径，便于团队复现工作流。
BioAICraftAI 评分3838 RFD4-Proteina 全流程教程｜Baker Lab 与 NVIDIA GenAIR 联合发布的全原子生成模型
Baker Lab 与 NVIDIA GenAIR 等团队开发的全原子生成模型 RFD4-Proteina 发布全流程教程。正文仅说明该模型的开发方与“全原子生成模型”定位，未披露具体方法、评测数据或可用性信息。
LeapFun精选AI 评分7070 UCL与Fold9提出用投影梯度下降替代Softmax优化蛋白质Binder设计
伦敦大学学院与Fold9的研究人员发布预印本，提出用投影梯度下降（PGD）在概率单纯形上直接优化氨基酸概率，替代传统 Softmax 参数化，以缓解低概率氨基酸梯度衰减的问题。
推荐理由：研究用投影梯度下降替换 Softmax 优化序列，为梯度驱动的结合剂设计提供了可复现的优化器对照。
LeapFun精选AI 评分7676 Baker Lab用AF3与RFdiffusion设计65-85 aa合成转录激活子
华盛顿大学IPD与Rice大学团队在bioRxiv发布预印本，用AlphaFold3绘制TAD-辅因子界面地图、RFdiffusion与ProteinMPNN生成结构化binder，经哺乳动物功能池筛获得超过300个针对Mediator、BRD4、NCOA、p300的nM级binder。
推荐理由：该预印本把转录激活拆成可设计的辅因子募集零件，并给出亲和力阈值与CRISPRa对比数据，便于理解控制层模块化路径。
力文所AI 评分4040 Pallatom2：原子级可编程设计新纪元，技术报告即将发布
力文所预告 Pallatom2 技术报告即将发布，该模型延续全原子生成思想，重构模型与框架并显著提升训练数据量、网络深度和可处理的蛋白质尺度，关注 mini-binder 设计更高的实验成功率。
AI-Protein Design精选AI 评分7676 RFD4-Proteina发布：对比RFD3的表征、推理与湿实验催化设计
RFD4-Proteina 发布，相较 RFD3 改用受力场能量监督的 32 维物理启发潜在空间，并引入内在循环精炼与外在搜索引导的双重潜在推理。干实验中小分子结合聚类通过率为 14.3%（RFD3 为 2.4%），77 个测试靶点全部覆盖；湿实验中 288 个双金属磷酸三酯酶设计有 89 个显示催化活性，最佳催化效率 3,600/M/s。
推荐理由：对比RFD4-Proteina与RFD3在表征、推理机制和湿实验催化设计上的分工，便于判断不同任务的模型选型。
iNatureAI 评分8282 华人一作兼通讯！诺奖团队领衔，两天连发3篇《Nature》及《Science》
华盛顿大学David Baker团队与苏黎世联邦理工学院Donald Hilvert合作，于2026年10月14日在Nature在线发表金属蛋白酶计算设计研究，用RFdiffusion 2仅指定锌基催化中心与相邻肽结合口袋位置、其余序列由模型生成，135种设计中36%能特异切割指定底物的目标肽键，最优设计水解速度比背景反应快超10⁸倍，优化活性位点预组织后可达10¹⁰倍以上。
医药魔方AI 评分3838 专访鲜翾：同源康生物首席AI官的两场技术革命
鲜翾出任同源康生物首席AI官，推动这家聚焦双抗、三抗、TCE与下一代ADC的AI原生Biotech以数字分身先于人类科学家评审立项，目前每周评估约两个项目、内部目标年底做到一天一个。她此前在金赛药业主导五年数字化转型，搭建两千多个数字看板，认为数字化能让业务“看得见”，但解决不了判断、信任与人性问题。同源康生物下一轮融资计划建设自动化实验平台，以产生公开领域难以获取的数据、训练差异化垂域模型。
动脉网AI 评分2222 全球AI制药TOP99出炉！
New Market Pitch更新全球AI制药企业估值榜，99个企业及相关主体按估值区间中点合计约970亿美元，前十占54.9%。Isomorphic Labs以120亿—200亿美元机构推算估值居首，晶泰科技、英矽智能分列第三、第五，Chai Discovery第八。榜单混合上市市值、融资估值、机构推算及历史并购价值，并非统一时点股票市值排名。
BioAICraft精选AI 评分7676 斯坦福团队在bioRxiv发布ProVADA：引导蛋白适应细胞质并降低HLA-I结合肽
斯坦福大学Xiaojing J. Gao、Wing Hung Wong等团队于10月18日在bioRxiv发布预印本，提出ProVADA框架，用固定的ProteinMPNN生成多位点改造序列、外部评分器评价完整序列，再由MADA种群退火引导搜索。
推荐理由：该预印本用外部评分器引导固定生成模型做多位点改造，并给出肾素与CAR抗体片段的湿实验对照结果。
DrugAIAI 评分7676 谷歌推进AI agents与湿实验闭环：让AI从实验中学习，找到纳摩尔级蛋白结合分子
谷歌公布实验自动化框架VERID、适配体闭环发现和蛋白质结合分子设计三项进展，目标是让AI智能体在研究人员指导下运行实验并从结果中学习。VERID在开源PyLabRobot基础上建立实验工作站的语义数字孪生，提供状态查询、快速模拟、安全执行和完整记录四项能力。
BioTender精选AI 评分6262 一家华尔街投资机构，用 Claude 做起了药物发现
Citrini Research公开讲述与Anthropic合作、用Claude设计蝎毒结合蛋白的经历，20万美元预算推进到体外研究材料包阶段。其送测的211个设计中有17个符合研究结合标准，覆盖五种毒素中的四种，但未实现多毒素达标结合，也未验证毒素中和或动物保护。披露的计算支出为49,997美元，两家实验服务商账单合计接近15万美元，随后约两个月主要用于等待实验周转。
推荐理由：文章拆解Citrini用Claude设计蝎毒结合蛋白的支出、人员与实验周转，区分计算预测与湿实验证据。
AI蛋白质精选AI 评分8888 西湖大学等在Nature发表Pinal：用自然语言编程设计功能蛋白质
西湖大学等机构在Nature发表Pinal，一个160亿参数的基础模型，可直接从自然语言功能描述生成候选蛋白质。模型在17亿合成蛋白质-文本对上训练，采用文本到结构再生成序列的两阶段框架，在荧光蛋白、PET水解酶、醇脱氢酶和代谢H蛋白四个任务中均实验观察到预期功能。其中设计的pinalH02在多酶CO₂固定通路中甘氨酸滴度达11.1 mM，比天然大肠杆菌H蛋白高1.7倍，且无需迭代实验优化。
推荐理由：该研究用两阶段文本到结构再到序列的框架，把自然语言功能描述直接转成可实验验证的蛋白质，并给出四个任务的湿实验证据。
智药局AI 评分7474 Anthropic 公布 Claude 自主蛋白设计研究：64 小时生成 31.8 万个设计，17 个通过结合实测
Anthropic 公布一项生物学研究，Claude 在约 64 小时、约 1 万 GPU 小时内自主调用 12 种蛋白设计工具，针对 Cn2、Ts1、AaH I、AaH II、LqhIII 五种蝎毒神经毒素生成 318484 个微型结合蛋白设计，并完成超过 55 万组蛋白—毒素结构预测。
机器之心 · AI4Science精选AI 评分5858 Anthropic接连突破后，OpenAI收购AI制药创企，CTO是北大校友
OpenAI 宣布收购成立于 2022 年的 AI 生物制药公司 Orchestra Bio，并将其团队与技术融入面向生命科学的 Rosalind 模型与工具，CTO Andy Xu 毕业于北京大学。
推荐理由：OpenAI 收购 Orchestra Bio 并并入 Rosalind，与 Anthropic 同期生物学进展形成对照，呈现两家 AI 公司向生命科学延伸的不同路径。
UW Institute for Protein Design精选AI 评分7474 IPD 与 NVIDIA 联合发布开源蛋白设计模型 RFD4-Proteina
UW 蛋白质设计研究所（IPD）与 NVIDIA 联合发布开源蛋白设计模型 RFD4-Proteina，已接入 NVIDIA BioNeMo。据 NVIDIA 介绍，该模型在 200 个残基长度下生成速度比 RFdiffusion3 快 13 倍，在 12 项以上蛋白设计任务上达到当前最优，并支持自定义设计输入与在难题上使用测试时计算。官方提供结合剂设计教程与项目主页 rfd4-proteina.org。
推荐理由：IPD 与 NVIDIA 联合发布开源蛋白设计模型，给出相对 RFdiffusion3 的生成速度与任务覆盖对比。
NVIDIA Healthcare & BioNeMo精选AI 评分7272 NVIDIA 与 UW 蛋白设计研究所发布开放蛋白设计模型 RFD4-Proteina
NVIDIA 与华盛顿大学医学院蛋白设计研究所发布开放模型 RFD4-Proteina，将可编程蛋白设计与搜索能力结合，可按分子输入、约束和评分目标生成并优化蛋白设计。
推荐理由：该开放模型把可编程蛋白设计与搜索结合，并在四类基准上报告了相对基线的设计成功率与吞吐表现。
Frank Noé精选AI 评分7272 微软 BioEmu2 生物分子结构动力学基础模型已上线 Tamarind Bio
Frank Noé 表示，微软研究院 AI for Science 的生物分子结构、动力学与功能基础模型 BioEmu2 已可在 Tamarind Bio 平台使用。该模型以开放权重、MIT 许可发布，代码托管于 GitHub；引用内容展示了 BioEmu2 模拟无序肽 PUMA 与 MCL-1 受体结合的示例。
推荐理由：BioEmu2 开放权重并上线第三方平台，为关注生物分子结构与动力学生成模型的人提供可访问入口。
AI-Protein DesignAI 评分6060 AI如何靶向无序序列设计蛋白质？六篇重磅论文全解读
该文汇总了David Baker团队已发表的六项靶向无序序列或无序蛋白（IDPs/IDRs）的从头蛋白质设计工作，并逐篇解读设计策略与实验结果。其中Logos法在43个靶点中39个获得结合物（90.7%），RFdiffusion扩散方法在7个IDP/IDR靶点上均获3–100 nM亲和力结合物，最新MYC结合物在多种肿瘤模型中抑癌效果优于Omomyc。
机器之心 · AI4ScienceAI 评分7676 刚刚，Claude 64小时设计31万种蛋白，17种通过实验验证
Anthropic 公布一项生物学研究，Claude 在 64 小时计算设计阶段生成 318484 种针对 5 种蝎毒神经毒素的微型结合蛋白设计，筛选出 211 个候选交由 Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience 实验验证，最终 17 个达到预设结合标准。
AI蛋白质AI 评分7878 Baker团队发布Chaperone框架，让AI智能体高效进行蛋白质设计
华盛顿大学David Baker团队在预印本中提出Chaperone，一个将RFdiffusion3与ProteinMPNN、AlphaFold3等50多种蛋白质设计工具集成到统一DataFrame接口的轻量级智能体框架。
AI药物设计实验室精选AI 评分7474 北大团队提出 CheMoDesign，在20种氨基酸之外设计可控结合蛋白
北京大学团队提出 CheMoDesign，以修饰基团或非天然氨基酸为设计起点，基于预训练全原子结构模型 Boltz-2 生成蛋白结合界面，并在凝血酶、HER2、IL-7Rα、Trop-2、CA IX 和 PD-L1 等靶标上测试。
推荐理由：该预印本把非天然化学基团作为设计起点，并用配对替换与酶活实验检验其是否真正参与结合。
C&EN (化学与工程新闻)AI 评分7373 华盛顿大学 IPD 用 AI 设计出金属蛋白酶与半胱氨酸蛋白酶
华盛顿大学 David Baker 领导的蛋白质设计研究所（IPD）在 Nature 发表两篇论文，用 AI 程序生成新型蛋白酶，分别设计出金属蛋白酶（DOI: 10.1038/s41586-026-11167-2）和半胱氨酸蛋白酶（DOI: 10.1038/s41586-026-11143-w）。
Amir ShanehsazzadehAI 评分3838 Claude助力分子设计获实验验证
我对@TwistBioscience团队感激不尽！Claude是分子设计的重大加速器和赋能者，但直到在实验室看到结果，这一切才有意义。这些蝎毒素非常难处理，Twist团队完成了一项漂亮的Cn2竞争实验，让我们对结果有了更大的信心🦂
LeapFunAI 评分7878 Claude 64 小时设计蝎毒蛋白 minibinder：211 条送检，17 条双实验室达标
Anthropic 公布内部研究模型 Claude 在 Claude Science 上针对五种蝎神经毒素从头设计 minibinder 的技术报告，约 64 小时内生成 318,484 个设计，最终 211 条送 Adaptyv Bio 与 Twist Bioscience 用 SPR 湿实验验证，按双实验室硬标准 17 条达标。
Kevin K. YangAI 评分2020 蛋白质设计综述：模块化催化剂前景
“如果我们能构建模块化催化剂，合成多样化的自然中不存在的新产物、条件响应型疗法、能量转换机器和信息处理网络……并具备超越进化所探索的可编程行为，那会怎样？” 蛋白质设计综述！
LeapFun精选AI 评分7878 微软开源 BioEmu2 生物分子基础模型，同时覆盖结构、平衡系综与动力学传播
微软研究院 AI for Science 团队于 2026 年 10 月 20 日公开预览 BioEmu2，定位为同时覆盖结构、动力学与功能相关构象行为的生物分子基础模型，权重与代码以 MIT 协议开源。
推荐理由：微软公开预览 BioEmu2，把平衡系综采样与时间传播并入同一模型接口，并给出可复用的开源权重。
AI蛋白质精选AI 评分6060 德克萨斯A&M团队在PNAS提出结构感知生成式AI框架，揭示蛋白质家族功能关系
德克萨斯A&M大学Davit A. Potoyan团队在PNAS发表结构感知生成式AI框架，将氨基酸比对翻译为3Di结构字母表比对，用变分自编码器各自压缩为二维景观并以直接耦合分析赋予共进化能量，再用信息论距离量化序列变异如何驱动结构与功能变异。
推荐理由：该框架把序列与3Di结构视图并置量化，为判断家族研究该用哪种表示提供了可迁移的比较方法。
Pranam Chatterjee精选AI 评分5858 Chatterjee 实验室发布 SNOOPPI 蛋白互作数据库，收录靶向与非靶向 PPI 数据
Pranam Chatterjee 团队发布 SNOOPPI，这是一个序列归一化的靶向与非靶向蛋白互作（PPI）数据库，论文已发表于 Bioinformatics。作者指出，单个突变或翻译后修饰（PTM）即可决定两个蛋白是否结合，而现有数据常丢失这些细节，因此该数据库面向结合特异性预测的数据需求构建。数据集已在 Hugging Face 开放，论文 DOI 为 10.1093/bioinformatics/btag736。
推荐理由：该数据库把蛋白互作数据中的序列细节与靶向和非靶向配对整理在一起，为结合特异性预测提供了可复用的数据基础。