无约束生成全军覆没的靶点，这套方法拿到 20%+ 实验命中率｜AI 制药日报 0930
Prescient Design 提出 MIMOSA，在推断阶段把靶点已知结合物的界面几何与残基性质作为约束喂给扩散过程，不重训练模型，可直接套用于 RFAntibody 和 BoltzGen。
推荐理由：汇总多条预印本与工具更新，其中抗体推断时约束方法附湿实验命中率，便于比较难靶点设计思路。
#蛋白质设计
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分7676 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。
Amir Shanehsazzadeh精选AI 评分5858 Claude Binder Lane 技能支持用 30 多个工具设计结合剂
Amir Shanehsazzadeh 转发 @JacobMolBio 介绍的 Claude Binder Lane 技能，供 Claude Science 用户按类似 Anthropic 结合剂研究计算部分的工作流设计结合剂。用户可与 Claude Science 共同确定靶点与位点、工具组合（包括是否沿用 Anthropic 公开技术栈或替换其他工具）、各工具运行位置（API、插件、本地或 Modal 等云端算力）、预算、指标与迭代轮次，最终得到结合剂序列和预测结构。该技能可调用 30 多个工具，并纳入 Anthropic 原始结合剂报告之后的进展，如 BindCraft2 以及 Anthropic 近期加速的 ESMFold2 和 Boltz-2 套件。
推荐理由：这条转发介绍了一个可复用的结合剂设计工作流，把靶点选择、工具组合与运行环境串成可配置流程。
Martin Pacesa精选AI 评分5858 Martin Pacesa 介绍 BindCraft2 多靶点与自定义损失实现及运行入口
Martin Pacesa 表示可将 BindCraft2 的多靶点与自定义损失实现用于设计任务，并给出在 AriaX、Tamarind 或 Google Colab 上运行的方式及 GitHub 链接。BindCraft2 由 Erik Mäeots 开发，仓库为 https://github.com/PacesaLab/BindCraft2；BC1 版本的多靶点 notebook 由 Lennart Nickel 和 Paul Kittner 提供。该帖引用了 Adaptyv 的 Anthropic x Adaptyv 蛋白质设计竞赛第一项挑战，要求设计在肿瘤酸性条件下结合 EGFR、在健康细胞正常 pH 下不结合的条件性结合剂，且需同时结合人源与小鼠源 EGFR 以支持临床前测试。
推荐理由：作者给出 BindCraft2 多靶点与自定义损失实现的可运行入口，便于复用条件性结合剂设计流程。
DrugIntel精选AI 评分5858 Nature Methods前瞻：蛋白质结构预测从静态结构走向构象集合
Wankowicz与Bonomi在《Nature Methods》发表前瞻文章，指出AlphaFold等工具已改变静态结构预测，但仍无法捕捉完整构象集合，核心瓶颈是缺乏原子分辨率下可作金标准的真实参考数据。
推荐理由：文章系统梳理构象集合预测在数据、表示与评价上的瓶颈，为理解结构预测的下一步提供框架。
途深智合AI 评分1212 途深智合2026澳大利亚海归人才专场招聘会启动
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。
Martin PacesaAI 评分5555 Martin Pacesa 转发称可用 BindCraft2 在消费级 GPU 上低成本设计结合剂
Martin Pacesa 转发 @btnaughton 的体验称，BindCraft 2 在 vast.ai 等消费级 GPU 上生成轨迹的成本可低至每条 2 美分。该说法来自引用内容，并称 Martin Pacesa 及其合作者对该工具做了大量优化。
临港实验室AI 评分4040 临港实验室联合十余家机构启动“长江杯”2026全球AI蛋白质设计挑战赛
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。
AI4Protein精选AI 评分5858 “长江杯”2026全球AI蛋白质设计挑战赛启动，设100万元奖金与5000条序列湿实验检测
“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。
Adaptyv Bio精选AI 评分5858 Adaptyv Bio 入选 ARIA 激活伙伴，将在伦敦开设实验室
Adaptyv Bio 宣布被英国 ARIA 选为激活伙伴，并将在伦敦开设实验室，与 ARIA 资助团队合作搭建其蛋白质设计项目所需的实验能力。新增检测方法与模态将接入 Adaptyv 现有的实验室与数据基础设施，使其获得与平台其他部分相同的规模、速度和访问便利性。该实验基础设施将在英国建设和运营，公司称此举将扩展 ARIA 资助团队及英国蛋白设计生态可构建和测试的范围。
推荐理由：Adaptyv Bio 成为 ARIA 激活伙伴并在伦敦设实验室，为英国蛋白设计团队提供实验能力与平台接入。
深势科技 DP TechnologyAI 评分2222 深势科技高志锋在清华大学分享AI4S实践：从分子模型Uni-Mol到材料产线
深势科技AI算法负责人高志锋在清华大学专场以《AI4S：重新理解科学发现》为题，分享团队从分子预训练大模型Uni-Mol到科研智能体SpecXMaster、再到材料产线的三段实践。
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。
Isomorphic LabsAI 评分2222 Isomorphic Labs 推出药物设计引擎 IsoDDE
Isomorphic Labs 推出药物设计引擎 IsoDDE，称其可覆盖从小分子到复杂生物药的多模态药物空间。推文以保守估计的小分子化学搜索空间约 10^60 作对比，称可观测宇宙恒星数量仅约 10^22 至 10^24。公司称该引擎使其具备在这一空间中导航的能力，但未披露具体方法、验证结果或实验数据。
DrugIntel精选AI 评分6969 Apple 与 Mila 提出 SimpleDesign：单个 Transformer 联合生成蛋白序列与三维结构
Apple 与 Mila 等机构提出 SimpleDesign，在同一个 Transformer 中联合生成蛋白序列与三维结构，不依赖结构 tokenizer，也不使用 SE(3) 等变网络。
推荐理由：论文用消融说明去掉结构 tokenizer 后联合生成仍有竞争力，同时保留与几何模型的差距。
分子之心MoleculeMind精选AI 评分6262 分子之心与引加生物达成战略合作，共建蛋白研发“周级”闭环
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。
Amir Shanehsazzadeh精选AI 评分7373 BindCraft2 提前开源，扩大分子设计搜索空间并接入 Adaptyv 竞赛
BindCraft2 已发布，代码当天开源，学术与工业使用均免费，作者团队未等论文发表即提前放出。该版本通过支持更多模态与靶点扩大了分子设计搜索空间，速度也更快，并可用于 Adaptyv 竞赛；Amir Shanehsazzadeh 表示 Claude 在复杂搜索空间中表现最好，相关竞赛由 Anthropic 与 Adaptyv Bio 共同赞助。
推荐理由：BindCraft2 提前开源并扩大分子设计搜索空间，为结合剂设计竞赛提供了可直接上手的工具。
Martin Pacesa精选AI 评分5858 Martin Pacesa：Adaptyv 竞赛的靶点交叉反应适合用 BindCraft2 原生处理
Martin Pacesa 表示 Adaptyv 蛋白质设计竞赛中的靶点交叉反应问题正是 BindCraft2 的原生适用场景，并给出工具概览与 GitHub 代码入口。他同时列出 Lennart Nickel 和 Paul Kittner 基于 BindCraft1 的多靶点 notebook 变体链接。被引用的竞赛帖称将提供最高 100 万美元 Claude 额度并实验验证社区提交的 5000 个设计，赛题涵盖物种交叉反应、pH 敏感性和肽-MHC 特异性等。
推荐理由：作者以 BindCraft2 作者身份指出该工具原生支持 Adaptyv 竞赛中的靶点交叉反应设计任务，并给出代码入口。
Adaptyv Bio精选AI 评分7272 Adaptyv Bio 关注 BindCraft2 开源并用于新蛋白质设计竞赛
Adaptyv Bio 表示，BindCraft2 已在其与 Anthropic 的新蛋白质设计竞赛开始前开源，该竞赛将有超过 5000 个设计在其实验室接受实验测试。作者回顾称，BindCraft1 在 2024 年其蛋白质设计基准中表现突出，赢得首届 EGFR 竞赛，并在后续轮次中被广泛使用。所引用的发布信息显示，BindCraft2 完整代码已放出，学术和工业用途均可免费使用，论文尚未发表。
推荐理由：BindCraft2 在 Adaptyv 新竞赛前开源，可对照其上一代在 EGFR 基准中的表现理解方法迭代。
Martin PacesaAI 评分6060 BindCraft2 发布并开源完整代码，免费供学术与工业使用
BindCraft2 已发布，作者未等论文发表便提前放出完整代码，学术与工业用途均可免费使用。代码托管在 GitHub 的 PacesaLab/BindCraft2 仓库，作者称可立即用于设计，并可用于当前的 Adaptyv 竞赛。
分子之心MoleculeMindAI 评分3838 “十五五”规划定调AI制药系统化落地，分子之心以NewOrigin、QuantaMind与MoleculeOS构建AI生物研发基础设施
针对“十五五”规划将医药垂类大模型、智能体等列为核心方向，分子之心以蛋白质基础大模型NewOrigin、分子动态反应模拟引擎QuantaMind和AI原生研发操作系统MoleculeOS构建AI生物研发基础设施。
途深智合AI 评分3838 转载｜途深智合加入上海国投生物医药产业生态，共筑产业创新未来
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。
天鹜科技AI 评分2222 AI如何进入真实的研发场景？新加坡、上海双城见！
天鹜科技将于9月22日至23日同步参加2026 BPD Singapore与S创上海2026，围绕高质量数据驱动的蛋白质设计智能体及智能体与自动化实验协同分享实践。
创药网AI 评分3838 新型AI药物研发工具/平台（下篇）
寻明生科开源全原子生物分子基座模型OpenDDE，在PXMeter-AB、FoldBench-AB和2026ARK-AB三项抗体-抗原共折叠基准上成功率分别为51.0%、70.0%和66.4%，模型约655M可训练参数。
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。
途深智合AI 评分2222 途深智合亮相 Cambridge Tech Week 2026，展示 ToursynClaw 科学超智能体平台
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。
奥泊生科精选AI 评分5858 清华博士徐罡与诺奖团队用跨模态迁移做RNA设计，奥泊生科讲述干湿闭环路线
奥泊生科技术顾问徐罡与复旦大学马剑鹏团队以ESM-2为起点做跨模态迁移，先后开发ProtRNA和ProtmRNA，用于RNA结构预测与mRNA密码子优化。ProtRNA于2025年发表于Cell Systems，在bpRNA测试集上结构预测F1为0.646，对比RiNALMo的0.594，且RNA训练阶段只调整约八分之一参数、使用六分之一RNA数据。
推荐理由：奥泊生科团队讲述如何把蛋白质语言模型迁移到RNA与mRNA设计，并解释干湿闭环为何依赖实验经验回传。
创药网AI 评分3838 新型AI药物研发工具/平台（上篇）
文章简述了近期国外代表性AI药物研发工具/平台：Isomorphic Labs的IsoDDE可预测蛋白质与药物、抗体相互作用，在Runs N' Poses最难任务上准确度达AlphaFold 3两倍以上。
Roshan Rao精选AI 评分6565 Anthropic 称 Claude 为 30 多个开源生物分子模型优化推理，平均提速 4 倍
Anthropic 在 Science Blog 中称，Claude 为 30 多个用于分子结构建模、类药分子设计和基因突变效应预测的开源模型优化推理，平均提速 4 倍，部分通过编写 GPU 定制软件实现，并将全部优化代码开源。Roshan Rao 转发该内容并称，Anthropic 的工作显示折叠与结合剂设计可大幅加速；他所在团队也将 Claude 用于此类问题，模型训练 MFU 提升一倍。
推荐理由：Anthropic 用 Claude 为 30 多个开源生物分子模型优化推理，并开源优化代码，可作为评估模型推理加速路径的参照。
途深智合AI 评分3838 途深智合亮相2026闵行区生物医药生态推介会，分享AI驱动生物药研发创新实践
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AI 评分1818 途深智合获第六届“海聚英才”大赛“产业价值奖”
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。
Amir Shanehsazzadeh精选AI 评分6767 Anthropic 团队开源 30 多个生物分子模型的推理优化，并联合 Adaptyv 发起设计竞赛
Amir Shanehsazzadeh 报告，Claude 在不到 4 周内优化 30 多个开源生物分子模型，涉及自定义 GPU kernel、超过 10,000 token 的结构建模及低于 200 美元的结合物设计，并开放代码。帖子同时宣布与 Adaptyv 合办五项挑战，计划实验验证 5,000 多个设计。模型推理优化是相较竞赛总公告的新增内容。
推荐理由：Anthropic 公布用 Claude 优化 30 余个生物分子开源模型推理并开源代码，同时联合 Adaptyv 举办蛋白设计竞赛。
Adaptyv Bio精选AI 评分6060 Adaptyv Bio 与 Anthropic 合办蛋白质设计竞赛，投入超百万美元实验验证
Adaptyv Bio 宣布与 Anthropic 合作发起蛋白质设计竞赛，设五个针对特定疾病或生物机制的挑战，分专家设计者、生命科学学术界与产业研究者、公众三条赛道。
推荐理由：Adaptyv Bio 与 Anthropic 合办蛋白质设计竞赛，公开全部湿实验数据，可供观察 AI 设计在自动化实验中的实际命中情况。
途深智合AI 评分3333 转载｜“海聚英才”大赛首次设立AI4S专项赛，AI正在“读懂”生命的源代码
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。
天鹜科技AI 评分2020 天鹜科技双城参会：MatwingsVenus™（晓鹜™）如何连接药物研发与塑料循环
天鹜科技将参加9月17-19日张江药谷大会与9月17-18日石油石化行业人工智能技术交流大会，分享MatwingsVenus™（晓鹜™）在AI大分子药物设计与蛋白质设计中的实践，并展示废弃PET低碳循环产业成果。该干湿闭环平台由轻量级AI生物设计平台和AI黑灯实验室组成，其基座模型VenusREM在哈佛医学院ProteinGym榜单长期位居榜首。
BioMap 百图生科AI 评分3333 从生命科学基础模型走向世界模型的2123天探索
BioMap百图生科在BIOHK2026论坛上总结其2123天进展：已构建数十万亿tokens的AI-ready数据、模型参数达数千亿，使前沿AI建模平均数据消耗降低90%。公司称已赋能数十个first-in-class项目，并计划在北京、上海建设高通量实验室，终极目标是建立覆盖分子到人体尺度的“生命科学世界模型”以部分替代临床试验。
英灵殿科技ValhallaAI 评分1818 英灵殿科技创始人张昊天入选甲子光年「AI NEXT 20」榜单
英灵殿科技创始人张昊天入选甲子光年9月12日发布的「AI NEXT 20」榜单，该榜单寻找兼具科研训练与创业能力的AI Scientist-Founders。张昊天师承2024年诺贝尔化学奖得主David Baker，出身Baker Lab，提出"全模态分子设计"范式。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7878 华盛顿大学David Baker团队提出RFOptimization：用全原子结构模型引导蛋白质设计优化
华盛顿大学蛋白质设计研究所David Baker团队提出RFOptimization（RFO），冻结RF3参数，从Pairformer后的distogram与置信度头提取梯度，在离散序列空间用梯度引导MCMC搜索，并与Boltz加ProteinMPNN/LigandMPNN的结构循环分支交替使用，AlphaFold3仅作独立评估。
推荐理由：该工作把全原子结构模型的内部梯度用于已有候选的序列优化，并给出跨模型一致性与算力成本的对照。
Proxima精选AI 评分5858 Proxima 将 NVIDIA BioNeMo 推理运行时接入 Neo，H100 上吞吐提升 1.6 至 1.9 倍
Proxima 已将 NVIDIA 今日发布的 BioNeMo Inference Runtime 用于其蒸馏与重折叠管线的生产环境，使 Neo 在 H100 上获得 1.6 至 1.9 倍吞吐提升，短输入场景最高 3 倍。公司称集成仅耗时数小时，一个使用 BioNeMo agent skill 的编码智能体一次性完成接入，尽管 Neo 架构与参考模型差异很大，此后已持续运行。
推荐理由：Proxima 披露 Neo 接入 NVIDIA BioNeMo 推理运行时后的吞吐提升与集成耗时，可作为评估推理栈落地成本的参照。
北京科学智能研究院AISI精选AI 评分8282 北京科学智能研究院等团队在Nature发表蛋白质组虚拟细胞模型ProteinTalks
北京科学智能研究院与西湖大学、北京大学、深势科技、哈尔滨医科大学等单位合作，在Nature发表基于NeuralODE框架的蛋白质组虚拟细胞模型ProteinTalks，用于预测药物响应与发现耐药线索。
推荐理由：研究用时间分辨扰动蛋白质组训练动力学虚拟细胞，并给出药效预测与实验验证的完整链路。
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。