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。
【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。
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。
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。
📄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
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。
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。
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。
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。
分子之心在7月31日深圳“AI+新药研发研讨会”上披露，其AI从头设计的纳米抗体和环肽在TNFα、PD-L1、MDM2等十几个靶点上获得阶段性湿实验命中：TNFα的14个纳米抗体中7个显示结合活性，最优亲和力51皮摩尔；PD-L1的30个候选纳米抗体中26个命中；MDM2的21个候选环肽中16个显示可检测结合，最佳KD为13.7微摩尔。
推荐理由：分子之心披露纳米抗体与环肽的湿实验命中数据及表达量结果，呈现AI从头设计从结合走向可开发性的阶段进展。
JMC发表的研究以天然抗菌大环肽浅灰霉素为对象，结合PAMPA、Caco-2、EPSA测定与溶液NMR、蒙特卡洛构象搜索及NAMFIS分析，解析其在极性与非极性环境中的构象分布。
推荐理由：文章解读JMC研究如何用构象集合解释大环肽渗透性反常，为环肽可开发性评估提供构象层面的参照。
分子之心在WAIC 2026公布MMDesign环肽从头设计结果：针对p53-MDM2靶点首轮设计并测试的21条候选环肽中16条实验命中，命中率超过70%，最优候选KD为13.7微摩尔，优于同期实验阳性对照；PD-L1靶点首轮19条候选中有6条经SPR确认结合，最佳KD接近40微摩尔。
推荐理由：分子之心公布MMDesign在p53-MDM2与PD-L1两个PPI靶点的环肽首轮湿实验命中数据，可与纳米抗体结果对照看平台跨模态能力。
Evaxion将于10月23-27日在马德里ESMO 2026大会以海报（2006P）形式公布个性化癌症疫苗EVX-01二期试验的三年临床疗效数据，该数据来自二期试验为期一年的延伸阶段。第三年部分患者单用EVX-01，可反映其不与抗PD-1疗法联用时的效果。此前两年数据显示，16例晚期黑色素瘤患者中12例客观缓解（ORR 75%），4例完全缓解，92%患者在两年随访时仍应答。
周一 Starkly Speaking：我们有一场与 @X_MichalB 的会议，讲解基于“Energy Matching”论文的 Jordan–Kinderlehrer–Otto（JKO）方案 https://arxiv.org/abs/2504.10612 Zoom 时间：美东中午12点 / 中欧夏令时下午6点：http://hannes-stark.com/starkly-speaking
Evaxion在2026年国际疱疹病毒研讨会上以海报形式公布其巨细胞病毒（CMV）疫苗项目EVX-V1的新临床前数据，显示AI-Immunology平台发现的T细胞表位在CMV感染小鼠中具有改善急性感染、潜伏和再激活控制的潜力。
NewLimit 在2026年5-6月进展更新中称，其先导重编程药物已完成生产放大超过120倍，足以支持关键非临床研究，并计划明年进入临床。其AI系统Ambrosia首次实现跨细胞类型泛化，在预测内皮细胞重编程效果时用少于三分之一的实验数据达到与谱系专用模型相当的性能。公司还发现5个可恢复衰老内皮细胞年轻基因表达与再生潜力的重编程载荷，并完成C轮融资。
推荐理由：NewLimit 披露先导资产放大生产与跨细胞类型泛化的进展，呈现重编程药物从发现走向临床前的具体路径。
期待下周在首尔@icmlconf举办的GenBio 2026研讨会。 ➡️ 高级员工ML研究科学家Pranav Murugan将展示聚光灯海报："Few-step Cofolding with All-Atom Flow Maps"，介绍DeCAF——Pearl的蒸馏版本，专为少步推理构建：https://arxiv.org/abs/2606.08375 ➡️ 关于我们自豪地联合赞助的研讨会的更多详情：https://genbio-workshop.github.io/2026/
Evaxion 将于 2026 年 7 月 12 日在蒙特利尔举行的国际疱疹病毒研讨会上，以海报形式公布巨细胞病毒疫苗候选 EVX-V1 的新临床前数据，用于指导广谱保护性 CMV 疫苗的最终抗原选择。
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。
MIT 的 Melis Anahtar 团队用含 38,650 个分子及其抑制淋球菌生长数据训练神经网络，再筛选 610 万分子，找到预测可靶向该菌的候选。实验室测试显示其中一个分子对多重耐药淋球菌有效且对人细胞毒性较低；用另外 152 个分子重训模型后又发现一个候选，该分子在体外杀死多重耐药菌株并在小鼠体内降低药物敏感菌株水平，进一步实验显示其抑制细菌细胞壁合成所需的一种酶。
推荐理由：研究用3.8万分子训练神经网络筛选610万分子，找到对多重耐药淋球菌有效且机制新颖的候选。
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。
Valence Labs 的 Jason Hartford 介绍其 ICML 论文 f-Trajectory Balance，提出一族损失函数用于微调 GFlowNets、生成模型和 LLM，并支持离策略与在策略数据。
推荐理由：作者从损失函数角度解释生成模型探索与利用的权衡，为分子生成和 LLM 微调提供可迁移的方法视角。
Ginkgo在统一的knobs-into-holes CrossMab IgG1骨架上，用PROPHET-Ab高通量平台的10项检测表征了160个双特异性抗体及其65个亲本臂，并公开数据集。
推荐理由：研究用160个双抗与65个亲本臂的配对数据，区分哪些可开发性指标可从亲本预测、哪些必须在双抗层面测。
浙江大学李丹、侯廷军团队在Nature Communications发表机器学习增强采样工作流，用于解析本征无序蛋白AR-NTD的构象景观与配体识别机制，并发现新型AR-NTD拮抗剂K53。
推荐理由：该工作把增强采样、机器学习集合变量与虚拟筛选串成流程，用于本征无序蛋白的构象与配体识别研究。
Genesis 发布 DeCAF-Pearl，这是首个用于全原子共折叠的流映射模型，由 Pearl-2026.1.dev 蒸馏而来，扩散采样阶段的模型调用减少约 20 倍，整体推理加速约 5 倍。
推荐理由：Genesis 将 Pearl 共折叠模型蒸馏为少步流映射模型，在保持成功率的同时把推理成本降低约 5 倍。
Cradle 汇总其零样本抗体多样化流程在 SARS-CoV-2 RBD、HER2 和 EGFR 上的七组实验，其中 4/7 实验、2/3 靶点出现显著亲和力提升，弱结合剂 Ty2 的 KD 改善达 350 倍。
推荐理由：Cradle 汇总七组零样本抗体多样化实验，给出功能率与亲和力提升幅度，并对照文献单突变扫描基线。
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。
Valence Labs @ Recursion 的 Ihab 在文章中讨论显微图像深度学习模型究竟学到了什么，指出在部分细胞培养显微任务中，多个已训练模型的表现与未训练网络和像素统计等简单基线相近，说明基准分数中有一部分信号并不需要高层生物学表征。
推荐理由：作者结合自身基准测试经验，讨论显微图像模型何时学到真实生物学信号、何时依赖技术捷径，并提出可解释基线的设计思路。
Genesis 称其 Pearl 系统在 OpenBind 的 EV-A71 2A 蛋白酶基准（802 个化合物，best-of-25）上零样本取得 78% 联合标准成功率（RMSD ≤ 2 Å、PoseBusters 有效、LDDT-PLI ≥ 0.8），高于 OpenBind 评测的全部共折叠模型。
推荐理由：Genesis 在 OpenBind 公开基准上对比 Pearl 与六种共折叠模型及对接方法，给出零样本与亚埃级精度的具体参照。
Inceptive 称其基础模型在不足一个月、极少 CAR-T 专用训练数据下零样本设计 mRNA 序列，在 PBMC 表达与杀伤实验中与行业领先的抗 CD19 CAR 序列相当，并结合 Mana.bio 的被动靶向 LNP 在体内实现接近完全的 B 细胞清除。
推荐理由：Inceptive 称零样本设计的 mRNA 序列在体外与体内 CAR-T 指标上对标行业基准，展示了基础模型跨靶点迁移的一种路径。
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。
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。
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。
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。
David Mobley 团队关于自动检测分子动力学中慢速扭转重排的首版方法论文已发表于 JCIM，DOI 为 10.1021/acs.jcim.6c00134。无访问权限的读者可查看 chemRxiv 预印本版本（chemrxiv.10001647/v1）。
推荐理由：作者团队提出自动检测分子动力学中慢速扭转重排的首版方法，为构象采样分析提供可复用思路。
浙江大学侯廷军团队联合澳门理工大学于2026年5月15日在ChemRxiv发布LiTENexus系统，提出量子化学信息注入（QCII）机制，将势能面、电荷分布、偶极矩等规律编码进神经算子，构建端到端虚拟药物发现平台。
推荐理由：侯廷军团队把量子化学信息注入神经算子，在ADMET与分布外化学空间给出可对照的基准结果。