Medra 发布 AI Experimentalist 并宣布获 DARPA 资助项目
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。
#蛋白质设计
Medra 官网资讯精选AI 评分5858
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)精选AI 评分5858 Baker Lab 蛋白质设计研究所与 NVIDIA 合作加速 RF3 推理，256 残基蛋白预测从 5.8 秒降至 2.5 秒
蛋白质设计研究所（IPD）与 NVIDIA 合作，将 NVIDIA cuEquivariance 和 TensorRT 集成到 RF3 流程中，在 256 残基蛋白上把端到端结构预测时间从 5.8 秒缩短到 2.5 秒。
推荐理由：IPD 与 NVIDIA 把 RF3 推理时间缩短一半以上，展示了设计模型与底层算力栈协同优化的路径。
NVIDIA Healthcare & BioNeMo精选AI 评分7272 NVIDIA 发布 BioNeMo Agent Toolkit，为 AI 智能体提供生命科学工具
NVIDIA 发布 BioNeMo Agent Toolkit，将十余年积累的生命科学库、工具与开放模型封装为智能体可调用的技能，覆盖蛋白结构预测、分子对接、生成式化学、基因组分析、蛋白设计与生物标志物发现。
推荐理由：英伟达把十余年生命科学库与模型封装成智能体可调用工具，并列出多家药企与平台的接入情况。
Cradle Bio BlogAI 评分4646 Cradle 推出 Guided Rounds：将蛋白质工程轮次最佳实践内置到平台
Cradle 发布 Guided Rounds，把运行机器学习引导蛋白质工程轮次的最佳实践内置到平台，用户输入蛋白类型、是否有实验数据及设计或筛选目标后即可获得默认配置与分步引导。该功能今日面向所有用户上线，覆盖用户最常运行的轮次类型，并可视化数据集、模型训练、设计与审核之间的决策路径以提升可追溯性。需要逐参数控制的科学家仍可自行配置单项任务，计算科学家也可通过 API 扩展自有预测器与评分。
AI4Protein精选AI 评分5858 力文所Pallatom全原子蛋白质设计模型从V1演进到Lévin智能体
杭州力文所介绍其Pallatom系列全原子生成模型，从V1端到端生成主链、侧链与序列，到V2面向靶点界面与结合位点做功能分子设计，再到以Agent组织模型与结构分析工具的Pallatom-Lévin。
推荐理由：梳理力文所Pallatom系列从全原子生成到Agent闭环的版本演进，并列出多靶点binder实验成功率。
百奥几何BioGeometry精选AI 评分5858 百奥几何完成数亿元战略融资，推进GeoFlow模型与自动化实验室
百奥几何完成新一轮数亿元战略融资，由上海生物医药创新转化基金、国科投资、达晨财智、星连资本联合领投，高榕资本、指数人工智能产业创新基金跟投，资金将用于自研微观世界模型GeoFlow迭代、高通量自动化实验室建设和创新药物管线推进。
推荐理由：融资信息之外，文中还披露了GeoFlow各代模型在抗体与酶设计上的具体交付指标，可作为观察其技术路线的参照。
Roshan Rao精选AI 评分6262 ESMC、ESMFold2 与蛋白机制可解释性论文更新并发布预印本
Roshan Rao 等在 bioRxiv 发布关于 ESMC、ESMFold2 和蛋白质机制可解释性的论文，并对上周初版做了修订。
推荐理由：作者说明 ESMC、ESMFold2 与蛋白机制可解释性预印本的修订内容，涉及基准评测与结果口径调整。
Cradle Bio Blog精选AI 评分6262 Lundbeck 与 Cradle 合作，用 AI 蛋白设计平台优化脑病抗体疗法
Lundbeck 与 Cradle 宣布合作，将部署 Cradle 的 AI 蛋白设计平台，用于发现和优化针对脑部疾病的生物疗法，初期推进两个靶向 CNS 疾病的抗体项目。
推荐理由：Cradle 与 Lundbeck 签约，把生成式蛋白设计接入两条 CNS 抗体项目，并形成实验回流的迭代闭环。
Alex RivesAI 评分4040 ESMFold2与蛋白质语言模型探讨
与RJ和Brandon在Latent Space AI for Science播客上聊得很愉快，话题包括蛋白质语言模型、生物学中的规模化，以及新的ESMFold2。
OpenFold精选AI 评分7272 Rocklin Lab发布MGnify稳定性数据集，覆盖180万蛋白结构域
Rocklin Lab发布MGnify Stability Dataset，提供180万个多样蛋白结构域的折叠稳定性测量数据，覆盖超过20万个序列家族。该数据集由OpenFold首席研究员@grocklin团队公开，可用于蛋白稳定性相关的训练与评测。
推荐理由：该数据集覆盖超20万序列家族的180万蛋白结构域稳定性测量，为蛋白稳定性预测提供大规模训练与评测资源。
Alex Rives精选AI 评分8282 ESMFold2 发布：面向蛋白预测、设计与发现的开放科学引擎
Alex Rives 宣布推出 ESMFold2，一个面向蛋白生物学预测、设计与发现的开放科学引擎，称其在蛋白相互作用尤其是抗体上达到当前最优性能。作者称已针对癌症和免疫学相关的五个治疗靶点设计并验证了 miniprotein 结合剂和单链抗体，成功率很高，亲和力达到与治疗活性一致的水平。
推荐理由：ESMFold2 同时覆盖蛋白相互作用预测与结合剂设计，并给出多靶点湿实验验证结果，可作为评估蛋白基础模型能力的参照。
AI4Protein精选AI 评分5858 昌平国家实验室余其林讲座介绍抗体设计框架PPIFlow
昌平国家实验室副研究员余其林将于2026年5月24日晚通过腾讯会议主讲抗体设计框架PPIFlow。据简介，该框架结合流匹配生成模型与新型体外成熟策略，无需实验优化即可直接生成皮摩尔至纳摩尔级亲和力的纳米抗体和迷你蛋白结合剂。
推荐理由：讲座介绍PPIFlow以流匹配加计算机成熟生成高亲和力纳米抗体与迷你蛋白，可了解纯计算结合剂设计思路。
AI4ProteinAI 评分5555 Pallatom-Ligand：全原子扩散模型设计小分子结合蛋白
上海科技大学王浩晨等人提出 Pallatom-Ligand，一款以小分子结构为条件的端到端扩散全原子模型，用于设计蛋白质-配体复合物。该模型采用 Token 级全注意力、原子级块稀疏注意力和 Token 对三角注意力三种机制，在多个小分子 Binder 蛋白设计任务上的成功率显著优于 RFdiffusionAA 和 RFdiffusion2。
AI4Protein精选AI 评分6767 清华与字节团队AnewOmni：跨尺度统一分子生成模型
字节AI制药团队与清华AIR团队开发统一分子生成模型AnewOmni，可设计小分子、多肽和纳米抗体，训练数据超过500万个生物分子复合物。模型支持可编程图提示，可施加化学约束、拓扑约束与几何转向，并生成非天然氨基酸、手性分子、共价结合等非标准化学结构。
推荐理由：介绍统一分子生成模型在KRAS G12D与PCSK9上的跨模态设计结果，可作为多模态药物设计的参照。
力文所精选AI 评分5858 力文所与复融生物完成首批全原子生成类药寡聚体设计交付
力文所与复融生物宣布达成首批类药寡聚体设计交付，这批分子由力文所 Pallatom2 引擎生成，并在复融生物高通量实验平台完成验证。据文中描述，候选分子在体积排阻色谱中呈单一峰型、实现预期寡聚化状态，多个核心候选亲和力达到皮摩尔级，热稳定性与表达滴度达到工业评价标准。文中称部分分子已具备推进成药性评价的基础，但未披露具体靶点、分子数量与实验数值。
推荐理由：力文所与复融生物披露首批寡聚体设计交付，展示了全原子生成模型在湿实验中的验证路径。
SynBioBeta NewsAI 评分3838 Anthropic 招聘生物学家、自建湿实验室，并收购 Coefficient Bio 押注药物发现
Anthropic 正招聘生物学家、开设湿实验室，并于上月收购成立八个月的初创公司 Coefficient Bio，以引入靶点选择、模态选择和管线规划等生物技术项目运营经验。
Jeff Ruffolo精选AI 评分7171 Profluent 与礼来达成最高 22.5 亿美元合作，用 AI 设计重组酶用于基因医学
Profluent 宣布与礼来达成战略合作，利用其 AI 模型设计重组酶编辑器，可在基因组特定位点插入长片段 DNA，用于基因医学。该合作在销售提成前价值最高 22.5 亿美元。Jeff Ruffolo 转发并表示将参与这一 AI 设计重组酶的工作。
推荐理由：Profluent 与礼来达成最高 22.5 亿美元合作，用 AI 设计重组酶编辑器，可作为 AI 蛋白设计与基因医学商业化的参照。
HouMedAI 评分5252 碳硅智慧发布DrugFlow 3.0，推出小分子、大分子、FEP与SciGPT四大产品
碳硅智慧于2026年4月17日发布DrugFlow 3.0产品矩阵，包括小分子发现引擎DrugFlow、大分子设计平台BioFlow、自由能计算平台Inno-FEP和SciGPT及医药数据库。
Medra 官网资讯精选AI 评分5858 Medra 发布自主实验室 Medra Lab 001，称覆盖设计-制造-测试-分析全流程
Medra 宣布建成 Medra Lab 001（ML001），称其为美国最大的自主实验室，面积 38,000 平方英尺、部署数百台机器人并 24/7 运行，在 90 天内建成。
推荐理由：Medra 公布其自主实验室的规模与在产合作范围，为观察物理 AI 科学家的落地形态提供参照。
Yang Zhang Lab精选AI 评分5858 新加坡国立大学团队发布配对蛋白语言模型PPLM，可预测蛋白互作与结合界面
新加坡国立大学研究人员开发配对蛋白语言模型PPLM，同时从两条相互作用蛋白中学习，用于预测蛋白互作、结合强度与相互作用界面。该模型面向蛋白互作这一细胞过程基础问题，团队称其可为疾病研究与药物发现提供新线索。
推荐理由：该模型同时读取两条相互作用蛋白序列，为蛋白互作、结合强度与界面的统一预测提供新思路。
唯信计算AI 评分1212 唯信工坊 | AI辅助大分子药物设计课程·北京站
唯信工坊将于2026年4月27日在北京中关村开设AI辅助大分子药物设计课程，基于WeMol平台讲解结构预测、生成式蛋白质设计、虚拟亲和力成熟、免疫原性预测与抗体人源化等内容。课程由唯信计算应用科学团队主讲，培训费1200元/人，2人8折、3人及以上7折。
唯信计算精选AI 评分5858 唯信计算在 NVIDIA GTC 2026 发布生物医药多智能体操作系统 WeMol Copilot
唯信计算（Wecomput）在 NVIDIA GTC 2026 发布生物医药多智能体操作系统 WeMol Copilot，用户可用自然语言描述任务，由系统规划路径并调度底层 AI 模型与计算工具。
推荐理由：唯信计算在 GTC 2026 发布多智能体系统，展示从抗体生成到去免疫原性改造的自动化流程编排。
OpenFoldAI 评分2727 OpenFold与Baker实验室设研究奖学金
我们与华盛顿大学蛋白质设计研究所（由David Baker教授领导）合作，启动一项新的研究奖学金，以推进用于蛋白质结构预测与设计的开源AI！更多内容👇
Yang Zhang LabAI 评分3838 当 AI 遇见物理：D-I-TASSER 解锁复杂蛋白质结构以加速生物医学突破
张阳团队开发的 D-I-TASSER 利用深度学习从氨基酸序列预测蛋白质三维构象，以攻克复杂蛋白质结构。该工具将 AI 与物理方法结合，相关结构模型已由计算预测给出。
Proxima精选AI 评分6060 Proxima 与 NVIDIA 合作发布预印本：用 Fold-CP 多 GPU 预测大型蛋白复合物结构
Proxima 与 NVIDIA BioNeMo 团队发布预印本，将 NVIDIA 的 Fold-CP 集成进其 NeoLink 蛋白组学流程，把长生物序列的计算分布到多块 GPU 上，以消除限制大型蛋白复合物结构预测的内存瓶颈。Proxima 称 NeoLink 已通过实验绘制高阶复合物中数百万条蛋白质-蛋白质相互作用，而这类复合物由 10、20 甚至 50 个以上亚基组成。
推荐理由：Proxima 与 NVIDIA 合作把 Fold-CP 接入蛋白组学流程，展示多 GPU 拆分长序列以预测大型蛋白复合物结构。
HouMed精选AI 评分7474 侯廷军团队等发布全模态分子设计基座模型ODesign
侯廷军教授课题组、OTeam创始人张昊天领衔，联合临港实验室郑双佳团队、浙江大学谢昌谕团队等发布全模态分子设计基座模型ODesign，在统一框架内支持蛋白质、核酸（RNA/DNA）、小分子与离子的相互作用生成，并可在分子整体、功能基序、提示原子三种粒度下可控设计。
推荐理由：该模型把蛋白、核酸与小分子设计放进同一生成框架，并给出跨模态基准对比，便于判断多模态分子设计的当前进展。
Cradle Bio BlogAI 评分4242 Cradle Bio 用桑基图可视化多属性蛋白质优化中的权衡
Cradle Bio 将桑基图用作多属性蛋白质生成项目的核心可视化，展示序列在活性、表达、稳定性、安全性和可开发性等约束下的通过或失败流向，以定位设计瓶颈。这些结果均为预测，序列尚未合成或经湿实验验证。两个虚构示例中，将次要安全性约束放宽约10%后序列流量打开；在抗体案例中放宽次要疏水性约束后，主要活性从起始模板的1.5倍提升至2.7倍。
奥泊生科AI 评分2525 AI如何“读懂”生命？诺奖得主携复旦团队探寻答案
诺贝尔化学奖得主Michael Levitt与马剑鹏在复旦大学共建复杂体系多尺度研究院并联合创立奥泊生科OpusBio，以干湿结合闭环推进AI蛋白质设计与药物研发。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)AI 评分3838 靶向SARS病毒家族的GBP511疫苗进入人体试验
由UW Medicine团队研发、SK bioscience推进的GBP511疫苗已在澳大利亚启动临床，用于预防COVID-19及多种尚未跨种传播的沙贝病毒。该疫苗以计算机设计的纳米颗粒为核，表面展示4个来自不同冠状病毒的受体结合域，临床前研究中可保护动物抵御未直接免疫的相关病毒。
百奥几何BioGeometry精选AI 评分5858 百奥几何用GeoFlow零样本完成欧洲药企VHH多目标优化交付
百奥几何称其用GeoFlow蛋白质设计大模型为欧洲某知名药企完成VHH纳米抗体多目标优化项目，在未经靶点数据微调的零样本场景下仅一轮设计与验证，就从数十个候选分子中筛出多个同时满足功能活性、稳定性、非特异性和人源性要求的分子。
推荐理由：百奥几何披露其GeoFlow在零样本VHH多目标优化中一轮交付达标分子，可作为抗体AI设计交付方式的案例参照。
Converge Bio 官网资讯AI 评分4646 Converge Bio 完成 2500 万美元 A 轮融资，以生成式 AI 加速药物发现
Converge Bio 完成 2500 万美元 A 轮融资，由 Bessemer Venture Partners 领投，公司总融资额达 3000 万美元。其平台将多个专有模型整合为端到端系统，用于靶点发现、抗体设计与蛋白生产优化，过去一年与药企和生物技术公司完成 40 多个项目，合作方获得结合亲和力达个位数纳摩尔的抗体，蛋白生产产量提升 4 至 7 倍。
百奥几何BioGeometryAI 评分3333 百奥几何入选2025 AIGC行业创新榜TOP100，GeoFlow V3以多步推理重构蛋白设计
百奥几何凭借原子级蛋白质基础大模型GeoFlow V3入选《2025 AIGC 行业创新榜 TOP100》。该模型首次将多步推理引入蛋白设计，在TSLP、IL-33等七个靶点的十项从头设计任务中平均命中率达18.7%，较上一代AI方法提升超百倍，最高亲和力36nM，先导分子发现周期缩短至三周以内。在亲和层析填料蛋白设计中，单轮计算测试100条序列即获得多条pM级亲和力候选分子。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)精选AI 评分8282 Baker Lab 开源发布 RFdiffusion3 全原子生物分子设计模型
Baker Lab 的蛋白质设计研究所发布开源模型 RFdiffusion3，可生成与细胞内常见各类分子相互作用的新蛋白质。
推荐理由：RFdiffusion3 以原子级扩散统一蛋白、DNA 与小分子结合设计，并开放训练代码与权重，便于复用与改造。
Jeff Ruffolo精选AI 评分6767 Profluent 发布蛋白质序列编码器模型 Profluent-E1
Profluent 公开其内部蛋白质序列编码器模型 Profluent-E1，称 E1 系列可作为现有蛋白质建模与设计工作流的直接替换组件以升级流程。作者同时给出 bioRxiv 预印本链接（10.1101/2025.11.12.688125v1），推文未披露具体评测结果与权重开放情况。
推荐理由：Profluent 公开其内部蛋白质序列编码器 E1，并给出可替换现有建模与设计流程的定位，便于对照其预印本方法。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)精选AI 评分8686 Baker Lab在Nature发表RFantibody：用RFdiffusion从头设计全长抗体
Baker Lab团队在Nature发表研究，用基于RFdiffusion训练的RFantibody模型在计算机上从头设计含重链和轻链的完整抗体可变区，无需动物免疫或大规模筛选。针对艰难梭菌毒素等靶点，设计抗体达到中纳摩尔级结合亲和力，转为全长IgG后保留效力；电镜解析的5个设计抗体中有4个与计算预测结构一致。RFantibody代码已在GitHub开放，供学术、个人和商业使用。
推荐理由：研究展示RFdiffusion设计全长抗体可变区并经电镜验证，为从头抗体设计的可行性提供参照。
Bits in BioAI 评分3232 Bits in Bio 通讯（2025年11月3日）：Anthropic 推出 Claude for Life Sciences、NIH 投 8700 万美元建类器官中心、诺华 120 亿美元收购 Avidity
Anthropic 推出首个行业专属产品 Claude for Life Sciences，可对接 Benchling、PubMed、10x Genomics 和 Synapse.org，其 Claude Sonnet 4.5 在 Protocol QA 基准上得分 0.83，高于人类基线 0.79。
奥泊生科AI 评分4040 奥泊生科与鼎康生物联合发布Chime AI Platform，达成战略合作共筑AI制药生态
奥泊生科与鼎康生物在BIO Europe 2025期间宣布战略合作，联合打造Chime AI Platform，将AI算法设计能力与生物药CDMO商业化生产体系对接。双方计划基于OPUS Bio平台在靶点筛选、抗体从头设计及成药性优化等环节开展协同，并推进AI辅助候选分子验证。合作尚处签约阶段，未披露具体项目、金额或验证结果。
奥泊生科精选AI 评分5858 奥泊生科与量准推出 AI 分子设计优化加高通量 MetaSPR 筛选全流程服务
奥泊生科与量准在 2025 年 2 月签署战略合作后，正式面向全球客户推出“AI 分子设计优化 + 高通量 SPR 分子互作筛选”全流程研发加速服务，覆盖蛋白质从头设计、亲和力/活性/稳定性优化与 MetaSPR 亲和力及动力学检测，并将实验数据反馈至 AI 模型迭代。
推荐理由：两家公司把 AI 蛋白设计与高通量 SPR 筛选打包成对外服务，并给出抗体亲和力成熟与酶改造的实验数据。
奥泊生科AI 评分2828 诺奖得主领衔，奥泊生科聚焦蛋白质设计与生物制造
奥泊生科2025年在武汉创立，由诺贝尔化学奖得主迈克·莱维特与马剑鹏等联合领衔，并在武汉产业创新发展研究院支持下成立AI蛋白质设计研究所、于光谷建设AI蛋白质设计改造产研中心。公司称其干湿结合蛋白质设计及结构解析技术可服务药物靶点发现、抗体改造、工业酶设计与创新药物研发，借助AI可在几周内计算筛选大量样本，而传统实验筛选耗时长达数年。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分5858 A-Alpha Bio 推出 AlphaSeq 3D，构建分子胶系统性发现平台
A-Alpha Bio 宣布在其 AlphaSeq 平台上新增 AlphaSeq 3D，可在单次实验中用数百个预验证效应蛋白和靶点筛选数千个小分子，覆盖数千万种潜在三元复合物。
推荐理由：A-Alpha Bio 系统介绍了其分子胶发现平台的工作流，从扩展效应蛋白库到 AlphaSeq 3D 多重筛选，为理解诱导邻近药物的发现路径提供了具体参照。