亚利桑那州立大学曹志超团队提出SweepANN，五亿分子对两万余口袋检索降至61秒
亚利桑那州立大学曹志超团队提出向量检索系统SweepANN，在四张RTX PRO 6000 Blackwell GPU上为两万六千余个蛋白口袋从约五亿个分子中检索前50万候选，GPU驻留检索耗时约61.04秒，平均召回率99.63%。
推荐理由：该预印本把DrugCLIP的向量检索环节从小时级压到分钟级，并给出召回率与显存占用的具体取舍。
#数据/基准
DeepTech深科技精选AI 评分6868
下一分子AI 评分6565 AI制药日报｜头条：多样计算策略发现p38α−MK2分子胶
下一分子日报头条介绍一项结合自由能扰动与机器学习的研究，从多种化学来源配体中筛选并优先排序，识别出多个结构多样、高效力且高选择性的p38α−MK2分子胶。先导化合物14和28在人全血中达到覆盖EC50的暴露水平，并在脂多糖小鼠模型中口服给药后显著降低TNFα水平，结果基于摘要报告。
下一分子精选AI 评分5858 下一分子整理 AI 制药 Benchmark 清单 AIDD Bench Atlas，收录 85 项评测资源
下一分子整理并发布 AI 制药 Benchmark 清单 AIDD Bench Atlas，收录 85 项覆盖通用科研、靶点发现、分子设计、临床前、临床分期、注册和上市后等环节的评测资源。
推荐理由：清单把分散在靶点发现到上市后的 85 项评测资源按阶段和对象归类，便于对照选用。
Evaxion Biotech 官网资讯精选AI 评分6363 Evaxion公布EVX-01二期新生物标志物数据，AI-Immunology平台预测与实际T细胞反应显著相关
Evaxion公布个体化癌症疫苗EVX-01在晚期黑色素瘤二期试验中的新生物标志物数据，直接ex vivo检测到EVX-01诱导的新抗原特异性T细胞，以CD4+ T细胞为主，半数患者观察到CD8+ T细胞反应。
推荐理由：该二期数据把AI新抗原预测与实际T细胞反应关联起来，为个体化癌症疫苗的靶点选择提供了临床层面的参照。
AI-Protein Design精选AI 评分7272 3篇 bioRxiv 深度解读：生成式 AI 如何化解蛋白药物的“排异”难题？
斯坦福团队 ProVADA 模型作者在 bioRxiv 预印本基础上撰文，对比自家 ProVADA 与 David Baker 团队 MINT、普林斯顿团队 MESSI 三条生成式 AI 去免疫原性路线。
推荐理由：ProVADA 作者对比三篇预印本的去免疫原性路线，梳理实验验证目标与序列改动幅度的取舍。
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。
药化猩球AI 评分3838 长江杯 GLP-1R 题目更新：靶点标签公布、序列范围扩至跨膜区、新颖性规则调整
长江杯蛋白设计大赛主办方在官网发布补充通知，对GLP-1R等靶点题目做三处改动：公布靶点携带的标签（一般为His-tag）以避免假阳性，GLP-1R序列范围从仅ECD（Ala21–Glu139）扩展至包含跨膜区以匹配"激动剂"要求，并更新新颖性规则——与已知minibinder或VHH比对区域覆盖总长度至少80%时，全长或CDR序列一致性须≤70%。
力文所AI 评分7878 力文所发布Pallatom2技术报告：原子级建模设计蛋白与D型结合剂
力文所发布Pallatom2技术报告，以Atom-to-Atom建模联合生成序列、主链与侧链，单链采样达1600个残基，对称组装扩展至C10、总长2000个残基。
下一分子AI 评分3636 AI制药日报｜Nature发表RNA基础模型structRFM、OriBench-AutoLAB初步闭环...
中国科学技术大学、浙江大学等机构在Nature发表RNA基础模型structRFM，预训练中通过结构引导掩码语言建模同时学习序列与碱基配对关系。临港实验室与上海人工智能实验室联合推出基于OriBench的自驱动实验室平台AutoLab，打通从计算推演到实验验证的干湿闭环。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分6363 Inductive 在 OpenADMET CYP 抑制盲测中夺冠，连续第四次登顶 AI 药物发现基准
Inductive 在 OpenADMET CYP Direct Inhibition 盲测中排名第一，领先来自生物制药、学术与 AI 机构的 270 余名参赛者，NVIDIA 与 Recursion 分列第三、第四。
推荐理由：Inductive 在 OpenADMET CYP 抑制盲测中领先 270 余支队伍，可对照其连续四次登顶的 ADMET 建模路线。
GEN (基因工程与生物技术新闻)精选AI 评分7070 剑桥团队AI设计广谱禽流感mRNA疫苗DVX-panH5Nx，临床前保护优于储备疫苗
英国剑桥大学与衍生公司DIOSynVax等合作，用AI整合全球监测的H5Nx基因序列设计多抗原mRNA疫苗DVX-panH5Nx，在动物试验中对多种H5N1变异株实现完全保护，而现有多款储备疫苗仅保护约50%的受试动物。
推荐理由：研究用AI整合全球H5Nx序列设计多抗原mRNA疫苗，在动物攻毒中与世卫组织储备疫苗形成直接对照。
Marinka ZitnikAI 评分3333 树结构Transformer胚胎发育生成模型
令人兴奋的胚胎发育新生成模型，使用树结构Transformer而非单分支轨迹，以更好地推断细胞状态动态。祝贺@njwfish @gokl_g
Lila SciencesAI 评分3636 Lila与Anyscale合作长上下文训练
了解更多我们与@anyscalecompute的合作！深入细节！
BioTender精选AI 评分7474 CellType推出BioSimBench细胞响应预测评测体系与BioSimGym训练环境
CellType推出BioSimBench，用真实实验数据评测模型对药物处理、基因敲低和免疫信号等干预后基因表达变化的预测，共设四个预测赛道和一个工具型科研智能体赛道。
推荐理由：该评测用真实实验数据考察模型对未见干预条件的基因表达预测，并给出各赛道留出设置与分数对照。
药化猩球AI 评分7878 NVIDIA公开RFD4蛋白设计数据体系：2.13TB、19类训练数据覆盖抗体、环肽与RNA
NVIDIA在开放RFD4-Proteína蛋白设计模型之外，公开了支撑训练的数据体系，共2.13TB、19类训练集、33,527个文件对象，覆盖蛋白结构、抗体、TCR、蛋白Binder、环肽、非天然氨基酸、蛋白-配体、RNA及糖链，相比早期约239GB、5类数据的版本明显扩展。
BioTender精选AI 评分7878 Nature发表structRFM：中国科大等让RNA基础模型同时学习序列与结构
中国科学技术大学、浙江大学等机构在Nature发表RNA基础模型structRFM，在预训练中通过结构引导掩码语言建模同时学习序列与碱基配对关系。
推荐理由：该研究把碱基配对结构引入RNA基础模型预训练，并在二级、三维结构与功能任务上给出对照结果。
下一分子AI 评分3232 AI制药日报｜大分子/小分子/虚拟细胞多项研究进展
研究团队用肽条形码、尺寸排阻色谱与质谱结合的混合方法，在大肠杆菌统一生产条件下量化了超过39000个天然蛋白结构域变体、从头设计蛋白和纳米抗体的单体产量。AtomLM-9b以全原子结构分词器将生物分子几何压缩为离散结构token，在CASP14和CASP15上全原子lDDT分别为0.832和0.835。单细胞基础模型基准评测显示，五种模型在跨物种注释与扰动预测上优于简单基线，但同物种内优势有限。
智药邦AI 评分4141 Drug Discov Today｜赛诺菲等综述：通路分析如何提升药物靶点优先级排序效率
赛诺菲、Open Targets与EMBL-EBI等团队在《Drug Discovery Today》发表综述，系统梳理通路分析在药物靶点优先级排序中的应用。文章比较Reactome、KEGG、WikiPathways、GO等通路资源及ORA、GSEA和拓扑感知方法，并列举GWAS、转录组、蛋白质组与CRISPR筛选中的靶点发现案例。
BioAIDesign精选AI 评分5858 BioAIDesign 解析 pLDDT、ipTM 等结构预测评估指标并实操 foldmetrics
BioAIDesign 发布结构预测评估指南，逐层解释 pLDDT、PAE、pTM、ipTM、pDockQ、pDockQ2、ipSAE 与 LIS 等指标分别回答局部可信度、链间相对位置还是与参考结构的准确度，并指出 ipTM 0.9 不能换算成亲和力。
推荐理由：文章把结构预测的置信度、准确度与结合证据分层拆开，并给出可复用的汇总工具与判读顺序。
澪乃ゆい精选AI 评分5858 BioResearchBench发布50项长程生物学研究任务基准
BioResearchBench在bioRxiv发布预印本，提出50项长程生物学研究任务，用于评测模型完成多步骤生物学研究的能力。推文仅给出标题与预印本链接，未披露任务构成、评测模型与结果。
推荐理由：该预印本提出包含50项长程生物学研究任务的基准，为评估模型处理完整科研流程的能力提供参照。
澪乃ゆいAI 评分7272 ESMC-MonoYield：约4万种蛋白单体收量实测并实现序列预测
研究团队在 bioRxiv 发布预印本，对约4万种蛋白质在大肠杆菌中精制后的单体收量进行大规模测定，并开发出仅凭氨基酸序列预测收量的 ESMC-MonoYield。该模型捕捉稳定性无法解释的收量差异，在設計结合剂的实验验证中，用于筛选高收量候选取得有希望的结果。
BiopharmaTrendAI 评分4242 CZI 扩大虚拟细胞计划至18亿美元
10月，@biohub，即陈·扎克伯格科学组织，将虚拟生物学计划扩大至18亿美元。 这笔资金用于开放、标准化的数据，以训练虚拟细胞——即预测细胞如何对药物或基因编辑作出响应的AI模型。 https://www.biopharmatrend.com/artificial-intelligence/the-18-billion-bet-that-more-data-will-enable-progress-in-virtual-cells-1609/
DrugAI精选AI 评分6868 浙江大学侯廷军团队发布PROTAC-DB 4.0，整合分子胶与XTAC并引入LLM问答
浙江大学侯廷军团队联合中国药科大学等在Nucleic Acids Research发表PROTAC-DB 4.0，将数据库从PROTAC扩展至分子胶和XTAC。
推荐理由：该论文把PROTAC、分子胶与XTAC数据整合进统一知识库，并给出LLM加RAG的检索架构，可作为靶向降解数据资源与AI建模的参照。
医药魔方精选AI 评分5858 Differentia Bio以IgG4-RD前瞻性预测获独立临床验证，推进虚拟人体模拟
Differentia Bio称其针对IgG4相关性疾病（IgG4-RD）的机制预测先后获得独立人体临床研究支持：2025年4月靶向CD19+的inebilizumab获FDA批准用于该适应症，2026年1月第三方公布的dupilumab早期研究中5名患者有4名出现临床改善及血清IgG4水平下降。
推荐理由：文章梳理了Differentia Bio先预测后获独立临床证据支持的案例，为评估AI疾病模型提供参照。
AI蛋白质精选AI 评分7474 北邮上交大复旦等联合发布自动研究智能体，优化MSA组织提升蛋白复合物结构预测
北邮、上交大、复旦等团队提出自动研究智能体，将AlphaFold 3视为黑盒，针对每个目标重组多序列比对（MSA）的序列选择与跨链配对策略，仅依赖预测置信度信号迭代优化。
推荐理由：研究显示MSA深度与配对策略需按目标定制，为AF3复合物预测流程提供了可迁移的优化思路。
Edison Scientific精选AI 评分5858 Edison Scientific 推出 Kosmos Target Assessment 靶点评估工具
Edison Scientific 发布 Kosmos Target Assessment（TA），这是 Kosmos 的专用版本，用于筛选最具成药潜力的治疗候选靶点，与 Incyte 合作开发。
推荐理由：Kosmos TA 与 Incyte 合作开发，把安全性、可成药性与竞争情报等维度纳入靶点评估，并给出与委员会实验请求的一致率。
BiopharmaTrendAI 评分3838 虚拟细胞追踪报告发布
📊 刚刚发布《虚拟细胞追踪：谁在构建、什么有效、资金流向何处》。 报告涵盖至少14个模型、11个数据集和16笔交易，每项性能声明均附有证据标签。 https://www.biopharmatrend.com/business-intelligence/the-virtual-cell-tracker-whos-building-them-what-works-where-the-money-goes/
BioTender精选AI 评分7272 从蛋白质到细胞：腾讯混元 AI 智能体开始自己训练生物基础模型
腾讯混元发布四份技术报告，覆盖蛋白质逆折叠、序列表征、原子级力场与单细胞转录组表征，并称 HyInv 与 HyPLM 由科研智能体 Hyra 2.0 从头训练。
推荐理由：四份技术报告把混元生物模型从蛋白质序列设计延伸到原子模拟与单细胞表征，并给出与基线的速度误差对照。
下一分子AI 评分3030 AI制药日报｜谷歌化学智能体、虚拟细胞与药企进展
本期日报收录谷歌DeepMind的Antigravity化学信息学技能演示，智能体可整理文献与分子数据、调用化学工具分析并协助提出待验证设计方案，官方称部分原需多天的工作可在约一小时内完成，但设计结果仍须实验验证。
Genesis Molecular AI精选AI 评分5858 Caltech 与 Genesis 团队发布 DDAMO 论文并开源代码
Caltech 的 Trevor Chen 与 @ariel_1214_ 共同主导，联合 Genesis 团队（@edunov、@gruver_nate）等作者发布论文 arXiv:2607.02834，并在 GitHub 开源代码 DDAMO。材料未披露研究任务、方法细节与实验结果。
下一分子同新闻AI 评分5858 Google DeepMind 为 Antigravity 推出化学信息学技能，一小时演示小分子候选流程
Google DeepMind 于11月3日介绍面向 Antigravity 的 Cheminformatics Skills，将语言模型的流程编排与 RDKit 等化学工具及 ChEMBL、PubChem 数据资源结合，用克唑替尼、洛拉替尼及相关化合物演示多步骤工作流。
同一新闻，精选展示《Google DeepMind 为 Antigravity 推出化学信息学技能，智能体一小时完成大环设计与合成路线》
机器之心 · AI4Science精选AI 评分5858 ReSFlow：在统计流形上整流离散生成路径，实现一步采样
内蒙古大学、上海财经大学与CMU团队提出ReSFlow，将类别概率经平方根映射到球面，在球面上重新配对并整流生成轨迹，使离散数据可一次模型调用完成生成，该工作已被NeurIPS 2026接收。
推荐理由：论文把离散类别概率映射到球面做整流，使一步采样接近多步ODE质量，为离散序列生成提供可迁移思路。
AI药物设计实验室精选AI 评分7171 Nature Communications｜IDPForge用扩散模型生成无序蛋白构象集合
IDPForge以ESMFold序列与残基配对模块结合去噪扩散，从氨基酸序列生成全原子无序蛋白构象集合，在32条单链IDP测试序列上综合NMR拟合的归一化X-EISD分数为0.890，高于IDPConformerGenerator的0.576、IDPFold的0.582和CALVADOS的0.584。
推荐理由：介绍IDPForge用扩散模型生成无序蛋白构象集合，并对照NMR与SAXS数据说明其优势与尺寸偏差。
下一分子精选AI 评分6363 Dunbrack团队将ipSAE扩展至小分子与核酸复合物置信度评估
Fox Chase Cancer Center的Roland Dunbrack在bioRxiv发表预印本，将原本用于蛋白—蛋白相互作用的ipSAE评分扩展到蛋白—小分子、蛋白—核酸体系，以蛋白为对齐参照评估整个配体位置并调整归一化方式。
推荐理由：预印本把界面置信度评分扩展到蛋白—小分子与核酸体系，并给出留出集上的分类表现与失效案例。
BioArt精选AI 评分7474 Cell | SPARCS：AI引导激光显微切割实现复杂图像表型的大规模遗传筛选
德国慕尼黑大学Veit Hornung与马普生化所Matthias Mann团队在Cell发表SPARCS平台，将自动化激光显微切割改造为高通量单细胞分离手段并配合深度学习图像分类器，在7000万细胞规模完成自噬体形成与STING转运的全基因组筛选。
推荐理由：该平台把激光显微切割与深度学习图像分类结合，使复杂亚细胞表型可在全基因组尺度被筛选并回溯分析。
BioAIDesignAI 评分7878 斯坦福等提出 ProteoCraft：35 个 PD-L1 结合蛋白候选 29 个测得结合
斯坦福大学、香港科技大学（广州）等机构在 arXiv 预印本中提出 ProteoCraft，把蛋白质设计拆成近似梯度提议与 ESMFold2 完整结构预测复核，再用蒙特卡洛树搜索分配预测预算。
Open Targets · Blog精选AI 评分6767 Open Targets 发布 Mira 临床数据管线，整合 23 个来源增强平台临床试验证据
Open Targets 发布临床数据挖掘管线 Mira（Multi-source Indication & Report Analytics），整合 ClinicalTrials.gov、DailyMed、PMDA、EMA 等 23 个来源，在 26.09 版本产出 289,954 条临床报告、覆盖 13 个研发阶段。
推荐理由：介绍 Open Targets 新临床数据管线如何整合 23 个来源并重估靶点临床先例，可了解其数据口径与阶段映射变化。
下一分子AI 评分5252 AI制药日报｜2026-11-03
下一分子2026年11月3日日报汇总多条AI制药进展，头条为东北大学、Broad研究所等在arXiv预印本提出自进化分子发现智能体MolRSI，将模型选择与组件组合等工作流作为优化对象，抗菌筛选命中率15.9%。
药化猩球精选AI 评分5858 用 PartiDesign 从零设计 KRAS G12D pMHC 结合蛋白的实战记录
作者用 PartiDesign 针对 HLA-A*11:01 呈递的 KRAS G12D 突变肽完成一次从头结合蛋白设计，在 RTX 5080 上以 5 种长度各 100 个样本生成 500 条候选，约 78 分钟完成。
推荐理由：作者完整记录用 PartiDesign 设计 KRAS G12D pMHC 结合蛋白的流程，含 hotspot 取舍与评分分布，可作同类设计的操作参照。
BioMap 百图生科AI 评分4040 百图生科与德运康瑞达成战略合作，共探真实组织语境下的虚拟细胞模型
百图生科与空间组学企业德运康瑞签署战略合作协议，将结合DynaSpatial平台的空间单细胞多组学测量、SEERNA ISS与FISH的原位验证能力，以及xTrimo的学习与预测能力，探索具有真实组织语境、可通过实验反馈迭代的虚拟细胞模型。合作拟形成“组织测量—模型预测—原位验证—反馈迭代”闭环，推动虚拟细胞从聚焦孤立细胞状态的Cell Model迈向Cell-in-Context。