BioEmu2 全流程教程与实测：微软开源全原子生物分子结构与动力学模型
作者在 Linux + conda + NVIDIA RTX 4080 SUPER 上实测微软 BioEmu2 全原子扩散模型，对腺苷酸激酶 ADK 和肌红蛋白各生成 8 个初始候选、从同一起点推进 4 条轨迹，每条 20 次、每次 50 ns，覆盖 1 μs 模型时间，80 个推进端点全部通过几何检查。
推荐理由：作者在单卡上实测微软 BioEmu2 的结构预测与时间推进流程，给出可复用的参数设置与耗时数据。
#分子动力学
BioAICraft精选AI 评分6060
药化猩球精选AI 评分5858 融合 Boltz-2、OpenDDE 与 Schrödinger 的 GPCR 设计管线及 GPR84 实战
作者以 GPR84 为例，介绍一套融合 OpenDDE 生成、Boltz-2 共折叠与亲和力快筛、Schrödinger 2026-4 膜显式 MD 与 FEP+ 的 GPCR 计算设计管线。
推荐理由：以 GPR84 为例拆解 AI 生成、共折叠快筛与物理终审的分级管线，并给出激动剂与抑制剂形态差异的实操约束。
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分7373 机器学习力场SO3LR Tauri发布：训练覆盖85种元素，可模拟蛋白质与DNA体系
研究人员发布机器学习力场SO3LR Tauri，用约1.48亿个量子化学结构训练，覆盖85种元素并提供三种规模模型。作者在Crambin蛋白质模拟中报告重原子RMSD约1.10 Å，在顺铂与DNA交联体系中无需额外约束即维持铂四配位，但水分子扩散速度约为实验值一半，单张AMD MI355X GPU上中等模型模拟5万原子体系约1.8 ns/day。代码、模型和训练数据已公开。
推荐理由：该工作用同一机器学习力场覆盖85种元素并测试多种生物体系，同时给出水扩散偏慢与模拟速度的具体边界。
机器之心 · AI4Science精选AI 评分6767 至知创新研究院发布分布式计算系统Tessera，在512张GPU上完成约3070万原子分子动力学计算
至知创新研究院在论文中提出分布式计算系统Tessera，基于E2Former V2架构的UBio-MolFM模型，在512张GPU上完成约3070万原子的完整能量与受力计算，单步耗时1.684秒，扩展效率89.7%。
推荐理由：该工作把多层等变机器学习力场扩展到数千万原子，并给出弱扩展效率与千万原子轨迹的结构统计对照。
药化猩球AI 评分4141 IF=12.2：贵州医科大学用Uni-Mol虚拟筛选锁定雷公藤红素，共价结合SMAD3 Cys421阻断糖尿病肾病纤维化
贵州医科大学基于Uni-Mol深度学习模型对天然产物库虚拟筛选，锁定雷公藤红素，并经化学蛋白质组学等实验证实其共价结合SMAD3的Cys421位点。雷公藤红素促使非磷酸化SMAD3经KPNB1入核，同时减弱SMAD3与SMAD4、TGFBR1的结合，阻断促纤维化信号。在HFD-STZ糖尿病肾病小鼠中，雷公藤红素剂量依赖性减轻肾脏胶原沉积并改善尿蛋白、血肌酐和尿素氮。
SandboxAQAI 评分2020 SandboxAQ在AIDDD展示自主药物发现科学基础
SandboxAQ在AIDDD大会上由Mary Pitman发表主题演讲，提出仅靠工作流自动化不足以实现自主发现，方法本身需具备演化能力。她介绍了团队正在构建的非平衡嵌合切换、绝对结合自由能计算方法和知识图谱，Amogh Sood与Rae Qi还展示了AI与物理方法整合、可扩展自由能计算及结合亲和力预测三项研究。
Corin Wagen精选AI 评分5858 Corin Wagen 用约250美元算力在 Modal 完成无人工代码的分子模拟项目
Corin Wagen 称其最终项目在 Modal 上花费约250美元，且不涉及任何人工编写的代码。他随后发布完整写作，认为分子模拟正在发生变化，可以模拟更多体系并更具雄心，并附上关于羰基-烯烃复分解建模的博客链接。
推荐理由：作者以约250美元算力成本完成无人工编写代码的分子模拟项目，为评估自动化建模的可行性提供了一手参照。
予路乾行AI 评分4040 从博士同窗到创业伙伴：予路乾行五年，合作研发管线突破100条
予路乾行在成立五周年之际披露，截至2026年10月已与全球60余家生物医药企业合作，累计参与合作研发管线超过100条，其中8条已推进至临床开发及后续阶段。公司以“AI+物理模拟”双平台提供Hit-to-PCC阶段早期药物发现与合作研发服务，合作项目包括已完成Ⅲ期临床并进入新药上市申请阶段的GLP-1/GIP双受体激动剂BGM0504。
医药魔方AI 评分4343 AI4S如何赋能药物研发？星使智算亮出国产化实践答卷
星使智算在CDHC·2026峰会上展示基于自主SPONGE分子动力学与PySCF量子化学引擎的Mokda分子研发工作站和AsterFire系列产品，实现从物理层到应用层的全链路自主。
予路乾行精选AI 评分5858 予路乾行参与的抗血栓药物发现研究发表：从2.2万化合物筛出2个先导分子
上海交通大学朱芳芳团队与华南理工大学张译月团队等合作在《Journal of Advanced Research》发表研究，围绕P2Y12受体结合配体基与受体基双重虚拟筛选、分子对接、分子动力学模拟和MM/GBSA，从2.2万余个化合物中优选42个候选，并验证VS-5584和GNE-493的抗血小板与抗血栓活性。
推荐理由：该研究展示从2.2万化合物经双重虚拟筛选收敛到42个候选、再经血小板与斑马鱼实验验证的完整路径。
Corin Wagen精选AI 评分5858 Corin Wagen 评 Rowan 自动生成合成中间体对 FEP 的改进
Corin Wagen 表示，自动生成合成中间体是 Rowan 已加入的体验改进之一，与自动扭转角重拟合、收敛检测等功能并列。他引用的 @manntis4 内容称，在测试小分子辅因子支持 FEP 时发现，把合成中间体配体加入 RBFE 图可改善与实验结合亲和力的相关性，示例为 KRAS-G12D。Wagen 认为稳健的智能体驱动 FEP 还需要更多此类能力。
推荐理由：Rowan 团队以 KRAS-G12D 为例说明合成中间体配体如何改善 RBFE 与实验亲和力的相关性，并列出自动化改进方向。
iNature同新闻AI 评分6262 香港大学贾伟团队开发MetLLM，从化学空间发现新型胆汁酸
香港大学贾伟团队在Cell Metabolism发表研究，提出基于Transformer的语言模型MetLLM，学习胆汁酸修饰模式以优先筛选候选胆汁酸类似物，并构建含3900个优先候选物的计算机模拟胆汁酸化学景观MetSpace。
望石智慧AI 评分3636 MolVortex大师班第1期：CBL-b别构抑制剂的Hit分子发现
望石智慧在MolVortex大师班第1期展示了其全栈式小分子早研智能体MolVortex完成CBL-b别构抑制剂Hit分子发现的流程。该智能体在数十分钟内检索10+个文献源及80+个专业数据库完成靶点调研，基于8GCY、8QTK、8QNG共晶结构识别别构口袋，参照8GCY结合模式与NX-1607共享药效团生成30个全新候选分子。
奶牛猫的CADD实验室AI 评分5252 gmx_MMPBSA 1.7 系列更新：结构水、熵计算和突变扫描有哪些变化？
开源结合自由能计算工具 gmx_MMPBSA 发布 v1.7.1，与今年 9 月的 v1.7.0 共同扩展了结构水、熵估计和 AMBER 工作流支持。
BioArt精选AI 评分7272 Nature：Shokat团队提出双位点激酶抑制剂设计原则并开发PonatiLink-2
加州大学旧金山分校Kevan M. Shokat与Kevin Lou团队在Nature发表研究，以ABL1和EGFR为模型系统梳理双位点激酶抑制剂的设计原则，并开发出双位点ABL1抑制剂PonatiLink-2。
推荐理由：研究以ABL1与EGFR为模型系统梳理双位点激酶抑制剂的设计参数，为兼顾效力与选择性提供可迁移思路。
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。
LeapFunAI 评分3131 综述｜默克谈ncAA如何卡死、又如何撬开肽药 DMTA
默沙东研究团队在 ACS Medicinal Chemistry Letters 发表综述，系统讨论非天然氨基酸（ncAAs）在多肽药物设计、计算预测、化学合成与生物催化中的应用。
SandboxAQAI 评分2020 SandboxAQ将讲智能体药物发现科学基础
SandboxAQ的Mary Pitman将在10月29日下午2:30做报告，讨论如何构建无需人工调参、跨问题灵活且原生适配自主工作流的科学方法，以支撑智能体药物发现。团队另有三篇海报入选，分别涉及AI与物理方法结合的靶点识别、基于非平衡嵌合切换的免费能计算，以及结合共折叠与自由能计算规模化预测E3连接酶调节剂的结合亲和力。
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。
深势科技 DP Technology精选AI 评分5858 让科学智能真正走进消费品研发现场：联合利华与深势科技的AI4S实践
深势科技与联合利华在联合利华中国研发中心成立30周年之际集中展示两项合作研究成果：从8000多种原料中借助AI模型与实验验证筛出3个具良好抗菌活性的候选分子，MIC处于0.01%—0.075%区间，低于同测试中苯氧乙醇的0.36%—0.64%，相关成分将用于联合利华规模达1.7亿欧元的全球创新项目。
推荐理由：两家公司披露抗菌活性物筛选与衣物护理配方模拟两项合作成果，展示了计算筛选进入实际产品研发的路径。
Frank Noé精选AI 评分7474 微软研究院公开预览 BioEmu2 生物分子结构、动力学与功能基础模型
微软研究院 AI for Science 公开预览基础模型 BioEmu2，面向生物分子结构、动力学与功能，开放权重并采用 MIT 许可，代码托管于 GitHub。作者同时展示了 BioEmu2 模拟无序肽 PUMA 与 MCL-1 受体结合的动画。
推荐理由：微软研究院发布生物分子结构与动力学基础模型 BioEmu2，开放权重与 MIT 许可便于研究者直接复用。
LeapFun精选AI 评分6565 如何确定抗体功能表位：mimotope-MD-Folddisco 工作流与验收经验
文章介绍上海交大团队与 Jordi Marti 等 2026 年发表的 Mimotope-Guided Molecular Dynamics 方法，用噬菌体选出的 mimotope 经微秒级分子动力学精修抗体结合姿势，再用 Folddisco 映射回抗原以定位功能表位。
推荐理由：文章把几何接触面与功能热点的区别讲成可执行流程，并给出四套晶体体系的命中率与对照结果。
DrugIntelAI 评分7272 Langevin Flow Maps：无需轨迹监督的大步长分子动力学与过渡路径采样
arXiv 预印本提出 Langevin Flow Maps（LFM），通过学习朗之万随机动力学在有限时间区间内的状态映射实现大步长模拟，训练不依赖时间有序轨迹监督。
Corin Wagen精选AI 评分5858 Corin Wagen 团队复现 SandboxAQ taqo 方法：单点蛋白-配体焓值可作同系列 ∆∆G 启发式
Corin Wagen 表示其团队复现了 SandboxAQ 发布的 taqo 方法，得到与原文非常相似的结果。该方法用神经网络势（NNP）计算单点蛋白-配体焓值，作为同系列化合物内 ∆∆G 的启发式指标。
推荐理由：作者复现了 SandboxAQ 的 taqo 方法，为同系列内用单点焓值近似 ∆∆G 的可行性提供了独立参照。
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分7171 GluePlex 提出无三元结构下的分子胶计算优化路线
发表在 Nature Communications 的 GluePlex 研究针对 VAV1 分子胶，在缺少三元复合物实验结构时用 PeSTo 预测接触区域、HADDOCK 对接生成 6 个构象簇模板，再由 Boltz-2 共折叠生成 120 个候选三元结构并按 chainpair_ipTM 筛选。
推荐理由：该研究把蛋白对接、共折叠与自由能计算串成分子胶优化流程，为缺少三元结构的项目提供可迁移做法。
Corin Wagen精选AI 评分5858 Anton Ni 与 Joonho Lee 提出基于 UMA 嵌入的隐式溶剂模型
Corin Wagen 推荐 Anton Ni 与 Joonho Lee（哈佛大学化学与化学生物学系）的新工作：作者在 SMD 数据上基于 UMA 嵌入训练了一个兼容神经势（NNP）的隐式溶剂模型，并展示该模型可用于分子动力学、logP 预测、异构体 ΔG 预测和 SNAr 机理研究。推文未披露模型性能数字与对照结果。
推荐理由：该工作把 UMA 嵌入用于训练兼容神经势的隐式溶剂模型，并展示其在多类化学任务上的适用面。
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分6262 Martini 3 结合自由能误差从 5.7 降至 1.2 kcal/mol，配体排序中位相关仅 0.32
一篇预印本在 15 个靶点、172 个配体上评估 Martini 3 粗粒化模型的绝对结合自由能计算，发现模型系统性低估结合强度，按口袋带电残基数做线性校正后平均绝对误差从 5.7 降至 1.2 kcal/mol。
推荐理由：解读预印本对Martini 3结合自由能误差的分解，说明整体偏移校正与配体排序能力为何是两件事。
AI药物设计实验室精选AI 评分7878 Nature Communications 2026：高通量蛋白质组学与AI折叠发现靶向VAV1的分子胶
2026年发表于《Nature Communications》的研究用高通量DIA全球蛋白质组学在Jurkat细胞中筛选出可经CRBN诱导VAV1降解的苯基-戊二酰亚胺类分子胶，关键降解元件定位在VAV1 C端SH3-2结构域的RDxS基序（796–799位点）。
推荐理由：研究把高通量蛋白质组学与AI三元复合物折叠串成分子胶发现链，并给出FEP与细胞降解效力的相关性参照。
Valence LabsAI 评分3838 预测结合亲和力：物理还是AI？
要预测结合亲和力，你会选择借鉴物理学的经验还是AI的经验？ 无论你选哪个选项，你都不太可能到达你想去的地方。 来看看Daniel Ramirez的评论文章，他在文中提出了第三种选项，这一选项有潜力比任何单一领域走得更远。 评论文章链接：https://valencelabs.substack.com/p/chasing-the-grail-a-history-of-binding?r=1ttm57&utm_campaign=post&utm_medium=web
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 回顾药物发现中结合亲和力预测的历史
Valence Labs 的 Daniel Ramirez 撰文梳理靶向药物发现中结合亲和力预测的两条路线：基于物理的对接与分子动力学方法可泛化到新靶点和新化学型，但速度慢且需要起始结构；Boltz-2、Nesso-1 等共折叠模型速度快、无需起始结构，却会在训练数据之外无预警失效。
推荐理由：梳理结合亲和力预测从物理模拟到共折叠模型的两条路线，并说明两者互补的融合方向。
晶泰科技精选AI 评分5858 晶泰科技在《JACS》报道锑基手性催化剂设计，以计算先行实现92% ee
晶泰科技在《JACS》发表研究，针对环氧化物与苯胺的不对称开环反应，设计五价锑催化剂并锁定CAC-10，在5 mol%用量、甲苯室温条件下以99%收率和92% ee得到手性β-氨基醇，底物覆盖33种环氧化物与苯胺组合。
推荐理由：借诺奖手性放大机理切入，介绍晶泰科技用DFT与非线性效应实验设计锑基手性催化剂的工作。
DrugIntel精选AI 评分6262 Rowan 测试不同 Pose Ranking 方法对 RBFE 计算的影响
Rowan Scientific 在 JACS RBFE benchmark 的 8 个蛋白靶点、约 190 个配体类似物上比较多种 pose ranking 方法，发现 Vinardo/Vina 在默认 analogue docking 输出中约 62% 的配体能把最低 RMSD pose 排第一，更复杂的方法未明显改善。
推荐理由：Rowan 在 JACS RBFE 基准上比较多种 pose ranking 方法，显示简单 Vina 排序已接近复杂打分，为自动化 FEP 工作流提供参照。
创腾科技AI 评分2828 高维设计空间的突围：ADC 前沿进展、耐药挑战与数智驱动解法
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。
Valence LabsAI 评分3838 物理模拟大规模生成数据需警惕失效模式
Valence Labs 发文指出，DFT、FEP 等物理模拟工具正被转用于数据集开发，已能在缺乏人工密切监督下产出数千万条合成数据。但研究显示，某些计算数据集中多达 58% 的 DFT 生成数据在物理上不可能。作者 Ihor 在评论文章中介绍了若干低成本且有效的方法，用于规避物理模拟中的隐蔽失效模式，提醒在大规模使用这类方法时保持谨慎。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 谈模拟时代如何守住数据可靠性：DFT 与 FEP 的静默失效与自动检查
Valence Labs 的 Ihor Neporozhnii 撰文指出，DFT 与 FEP 等物理模拟输出正被当作训练与验证的基准真值，但这些工具原本面向专家逐条人工检查，规模化后会出现静默失效。
推荐理由：文章梳理 DFT 与 FEP 在规模化自动流程中的静默失效模式，并给出可内置管线的物理不变量与收敛检查。
予路乾行AI 评分2222 予见｜予路乾行徐戚轩：如何在真实药物研发中理解计算化学的价值？
予路乾行项目负责人徐戚轩在访谈中讲述从计算化学工程师到项目负责人的成长，并复盘一项分子胶研究：计算方法构建分子胶体系的准确度已接近晶体结构，可更快捕捉关键相互作用位点。该工作借助自研DIVAMICS平台从三维结构叠加时间维度刻画结合机理，论文发表于JCIM，投稿修改意见累计近100条。
分子之心MoleculeMind精选AI 评分7272 分子之心QuantaMind登《Science Advances》：以反应性分子动力学模拟酶催化
分子之心自主研发的反应性原子建模平台QuantaMind相关研究发表于《Science Advances》，论文报告其在17,792原子PET水解酶体系上完成6纳秒反应性分子动力学模拟并覆盖完整催化循环。
推荐理由：论文报告反应性机器学习力场在近1.8万原子酶体系中完成完整催化循环，并给出与DFT对照的精度数据。
唯信计算AI 评分4343 唯信计算与沐曦股份深化AI制药合作，拓展WeMol开放异构算力生态
唯信计算与沐曦股份围绕AI制药与生命科学计算深化合作，基于WeMol平台、沐曦GPU及MXMACA软件栈完成联合运行环境建设。BoltzGen、Boltz-2、GROMACS分子动力学模块、OpenDDE及沐曦自研MetaxFEP自由能微扰引擎均已集成至WeMol并正式运行，覆盖生成式分子设计、结构与结合亲和力预测、分子动力学模拟及自由能计算等任务。
予路乾行AI 评分2020 予路乾行郑铮博士：以AI助力创新药走向Best-in-Class与First-in-Class
予路乾行创始人兼CEO郑铮博士在第十一届MMC医学市场年会上介绍，公司通过多尺度分子动力学模拟与自主AI算法耦合的“分子电影”技术，将静态靶点结构转化为动态模拟轨迹。
Genesis Molecular AIAI 评分1818 Genesis CTO谈分子基础模型与AI制药
我们的CTO @edunov 做客 @AI_in_the_AM，与 @labenz 和 @8teAPi 一起讨论了分子基础模型、基于物理的模拟、湿实验数据、智能体工作流以及制药合作，以及它们如何共同服务于AI药物发现这一复杂任务。 他们还谈到了Anthropic的蛋白质结合剂设计报告、为什么亚埃级精度很重要，以及为什么生物学是AI研究中最令人兴奋的前沿领域。 观看链接：https://www.youtube.com/watch?v=JHglTBoaGTk