力文所发布Pallatom2技术报告：原子级建模生成蛋白质并完成十靶点BLI验证
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。
#模型/算法发布
DrugAIAI 评分7878 智药邦精选AI 评分5858 虚拟细胞状态推演世界模型｜扰动之心完成数千万元融资
扰动之心（PerturbMind AI）宣布完成数千万元天使轮及天使+轮融资，由清松资本领投，同杨基金及多家药企跟投，并走出隐匿模式。公司同期发布PerturbSeek™体系下的虚拟细胞状态推演世界模型AlphaCell 1.0 Pro，标准参数量1B，可裁剪至300M用于私有化部署，也可扩展至50B。
推荐理由：融资与模型发布同时披露，呈现以状态推演替代靶点中心的虚拟细胞路线及其参数弹性设计。
BioSymetricsAI 评分3131 BioSymetrics推出靶点智能评估平台
BioSymetrics推出Target Intelligence，整合人类遗传学、疾病与模型系统证据及Phenograph预测，对候选靶点进行并列比较，输出含支持与反对证据及证据缺口的短名单。
动脉网AI 评分3838 对话腾讯健康吴文达：医疗AI不缺新应用，核心是如何融入真实业务流
腾讯健康在2026腾讯全球数字生态大会智慧医疗专场上发布「医疗AI Agent工具箱」，以WorkBuddy通用Agent平台为底座，将医疗专业知识、垂直模型和标准化Skill封装为可组合调用的能力。
科普知识综述AI 评分4242 实测：直接要求 Opus 5 解释 ProteinMPNN 机制，可精确编辑约 1% 权重获得类似 SolubleMPNN 的行为
直接要求 Opus 5 对 ProteinMPNN 做机制解释后，其精确编辑约 1% 权重，使模型表现出类似 SolubleMPNN 的行为。作者同时指出图表内容有些像模型生成的胡言乱语，且 030 模型在未编辑时已表现得像 SolubleMPNN。
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。
BioTender精选AI 评分7373 腾讯混元 Hyra 2.0 科研智能体自主研发出蛋白质逆折叠模型 HyInv 与语言模型 HyPLM-Flash
腾讯混元于 11 月 2 日发布 Hyra 2.0（Hunyuan Research Agent），将 AI 科研智能体的目标从解决单个科研问题扩展到自主研发可复用的模型、算法和工具，并完成两个 AI4Protein 成果的研发。
推荐理由：腾讯混元披露科研智能体自主研发出两个蛋白质模型，并公开权重与推理代码，可供比较其研发流程与评测表现。
Edison Scientific精选AI 评分5858 Edison Scientific 与普林斯顿合作发布 ChefNMR2，可从一维 NMR 谱自动解析小分子结构
Edison Scientific 与普林斯顿的 ZhongingAlong 合作推出 AI 系统 ChefNMR2，可从简单一维 NMR 谱自动完成小分子全新结构解析。
推荐理由：该模型用一维核磁谱自动解析小分子结构，并在五个基准上与通用大模型对比，可供关注谱图解析自动化的人参考。
Molence精选AI 评分6262 Molence 发布 Mol-1：增加推理算力可提升抗体-抗原预测
Molence 发布抗体-抗原结构预测模型 Mol-1，称在 MolBench-AB-26 上增加推理算力可持续提升预测质量。
推荐理由：官方披露 Mol-1 在抗体-抗原预测基准上随采样与循环次数增加而提升，并给出采样效率对比。
BioAICraft精选AI 评分6262 SoupFold 发布整合模型 soup-opendde-pack 并公开约 18.2 GB 权重
2026 年 10 月 31 日，SoupFold 作者 Hyosoon Jang 发布整合模型 soup-opendde-pack，并公开约 18.2 GB 模型权重。
推荐理由：该整合包把四个结构预测模型收进单一 checkpoint，可对照其推理流程与依赖变化。
Sam Rodriques同新闻AI 评分6060 Sam Rodriques 发布 ChefNMR2：从 NMR 谱图推断分子结构
Sam Rodriques 发布 ChefNMR2，这是一个与普林斯顿 Ellen Zhong 合作训练的模型，可从 NMR 谱图推断分子结构，现已上线 Kosmos。在 2,031 个分子上，该模型 top-1 准确率为 82%，而单独使用 Claude Opus 5 为 52%。作者称这让天然产物结构推断更容易，从而减少药物发现中的一个瓶颈。
澪乃ゆいAI 评分1010 华盛顿大学与NVIDIA蛋白质设计模型直播讲解
大家好～ （引用推文内容：稍后11/1 10AM (JST)开始直播✨这次将讲解华盛顿大学IPD与NVIDIA共同研究的蛋白质设计模型RFD4-Proteina！欢迎初次观看的朋友！请一定来实时观看哦🙌）
DeepTech深科技AI 评分4242 扰动之心走出隐匿模式：发布虚拟细胞世界模型 AlphaCell 1.0 Pro，打造原生组学 AI 赋能 AIDD
孵化于同济大学 DELTA Lab 的扰动之心（PerturbMind AI）走出隐匿模式，发布虚拟细胞状态推演世界模型 AlphaCell 1.0 Pro，并打造几何世界模型驱动的 PerturbSeek™ 生态系统。
MolenceAI 评分6060 Molence 推出 Mol-1-constraint，引入表位信息提升抗体-抗原结构预测
Molence 发布 Mol-1-constraint，在结构预测中引入表位信息后，四个抗体-抗原基准上 DockQ > 0.23 的成功率均提升：FoldBench-AB 从 75.0% 升至 88.3%，AF3-AB 从 62.7% 升至 84.2%，PXMeter-AB 从 58.3% 升至 77.5%，MolBench-AB-26 从 57.3% 升至 79.4%。公司称可在 lab.molence.com 用自有生物学问题评测 Mol-1 与 Mol-1-constraint。
Molence同新闻AI 评分5858 Molence 称 Mol-1 长时程智能体在 10 个组装任务中 9 个超过 Anthropic 报告结果
Molence 称基于 Mol-1 的长时程智能体在 10 个受评组装任务中有 9 个超过 Anthropic 报告的结果，可在单张 NVIDIA H20 上预测最长 60,120 个残基的复合物结构，其中 8 个达到 TM-score ≥ 0.90。作者同时引用其前一条内容称，Mol-1 在 FoldBench-AB 上以 DockQ > 0.23 计的中位成功率为 75.0%，与 IsoDDE 已发表的 75.58% 相当；该结果来自对 32 个种子构成的 201,376 种五种子组合的评测，其中 62.22% 达到或超过 75% 成功率。Mol-1 代码见 https://github.com/molence/Mol-1，试用入口为 https://lab.molence.com。
澪乃ゆい同新闻AI 评分7676 NVIDIA 发布机制感知的 AI 智能体蛋白设计方法 BindClaw
NVIDIA 发布蛋白设计方法 BindClaw，用 AI 智能体把生物学作用机制转成计算测定，从靶点与结合位点识别到结合剂生成、评估与迭代优化。在人工引导的钙调蛋白（CaM）设计中，18 个设计里有 15 个与钙结合态 CaM 结合，其中包含由 BLI 和 SPR 共同支持的亚纳摩尔级结合剂。论文与项目页面已公开，代码将在数周内发布。
同一新闻，精选展示《NVIDIA 发布 BindClaw 技术报告：18 个钙调蛋白结合剂中 15 个结合，13 个区分钙结合态》
下一分子精选AI 评分7474 Molence开源生物分子基础模型Mol-1，VHH单靶点结合命中率最高63%
前字节跳动Protenix核心成员创立的Molence Bio于10月28日发布开源生物分子基础模型Mol-1，公开39页技术报告，代码以Apache 2.0开放、基础版权重可下载，约束版权重未同样开放。
推荐理由：报道梳理了Mol-1的结构预测与VHH设计数据，并逐项标注队列不匹配与早期checkpoint等证据边界。
LeapFun精选AI 评分7474 侯廷军团队推出PartiDesign：统一生成框架用于蛋白与环肽设计
侯廷军团队推出可控生成框架PartiDesign，将结构与序列或化学身份在同一次Flow Matching生成中协同，覆盖蛋白、DNA、RNA和小分子。在ProtDBench普通MPNN单序列协议下，其估算合格候选产出约为RFD3的4.9倍，加入α螺旋引导后约7.6倍；AME原子级催化基序骨架搭建中常规与α引导配置分别约为RFD3的8.6倍和12倍。
推荐理由：介绍统一生成框架在蛋白与环肽设计上的产出效率，并给出与RFD3、BoltzGen的基准对比及计算筛选边界。
Kevin K. YangAI 评分3838 模型从序列生成酶反应机制
一个模型，能从酶的序列、催化残基、底物和辅因子生成其反应机制。 @arianemora_
智药邦AI 评分4040 珞米发布 ⌈Nanomics AI4S科学智能闭环平台⌋，以RSI递归自进化驱动TechBio3.0
珞米智能在杭州发布「Nanomics AI4S科学智能闭环平台」，由LLM Agent、6-DOF机械臂自主实验室与自研AIVC-2.0虚拟细胞模型组成，形成Design→Robot→Validate→Redesign干湿闭环。
Molence精选AI 评分7474 Molence 发布开源生物分子智能模型 Mol-1
Molence 发布开源生物分子智能模型 Mol-1，在 FoldBench-AB 上取得 75.0%，接近其引用的 IsoDDE 报告的 75.58%。该模型可在单张 H20 上完成 6 万 token 的组装，公司称其在 10 项对比中 8 项优于 Anthropic；VHH 结合命中率最高 63%，最佳 SPR KD 为 43 pM。代码已在 GitHub 开放，并提供在线试用入口。
推荐理由：Molence 发布开源生物分子模型 Mol-1，并给出结构基准、长序列组装与 VHH 结合筛选的对比数据。
机器之心 · AI4ScienceAI 评分7474 分子之心MMDesign技术报告：19个项目18个获实验确认结合分子，六个GPCR靶点全部命中
分子之心发布AI从头设计平台MMDesign最新技术报告，覆盖18个靶点、纳米抗体（VHH）和大环肽两类模态的19个设计项目中18个获得实验确认的结合分子，项目成功率94.7%，每个项目仅测试9—50个候选（中位数21个）。
智药邦AI 评分7878 英伟达与David Baker团队联合发布蛋白质设计模型RFD4-Proteina
NVIDIA与华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所联合发布开源模型RFD4-Proteina，归属NVIDIA BioNeMo，兼具可编程蛋白质设计与搜索能力，可基于分子输入、约束条件和评分目标检索并优化设计方案。
智药邦AI 评分7373 Xaira推出AI智能体平台X-Scientist，打通科研与湿实验室闭环
Xaira于2026年10月21日推出面向药物发现与设计的AI智能体平台X-Scientist，整合大语言模型、生物学工具、内部数据集及X-Cell、X-Design、X-Patient等自研模型，覆盖机制研究、靶点识别、分子设计与实验规划。
SandboxAQ精选AI 评分5858 SandboxAQ 与 Apheris 在柏林推出 Virtual Cell Network，联合药企训练 AQCell
SandboxAQ 与 Apheris 在柏林宣布推出 Virtual Cell Network，目标是建成由药企主导的最大虚拟细胞网络。成员用自有数据训练 SandboxAQ 的 AQCell 以扩展其适用范围，再针对自身项目微调，原始数据不离开各公司环境；Apheris 负责运营网络并通过其平台交付模型，同时运行 co-folding、ADMET 和抗体可开发性联邦网络。
推荐理由：药企可在自有数据不出域的前提下联合训练虚拟细胞模型，为跨公司数据协作提供了一种组织方式。
力文所AI 评分4040 Pallatom2：原子级可编程设计新纪元，技术报告即将发布
力文所预告 Pallatom2 技术报告即将发布，该模型延续全原子生成思想，重构模型与框架并显著提升训练数据量、网络深度和可处理的蛋白质尺度，关注 mini-binder 设计更高的实验成功率。
英矽智能精选AI 评分6363 英矽智能推出 inClinico Agent，加速临床试验分析与终点预测
英矽智能推出 inClinico Agent，将自然语言问题转化为端到端临床分析工作流，把复杂临床格局分析从数月压缩至分钟级。
推荐理由：英矽智能发布临床分析智能体，公开了终点预测模型在前瞻性基准上的表现与对照结果。
SynBioBeta News精选AI 评分6868 Latent Labs 发布抗体设计智能体 Latent-Y，称计算流程提速 56 倍
Latent Labs 发布其称为首个经实验室验证的药物设计智能体 Latent-Y，用于自动完成抗体设计中的文献调研、靶点结构分析与结合位点指定等步骤，并配套面向抗体与多肽设计的模型 Latent-X2，通过网页界面供研究者逐步控制。
推荐理由：报道介绍 Latent Labs 的抗体设计智能体如何把文献调研与表位选择交给软件，并给出其自报的提速数据。
GEN (基因工程与生物技术新闻)AI 评分2222 利用生物学优先建模弥合胰腺癌转化鸿沟：Genialis Supermodel 与 Inventia RASTRUM 网络研讨会
Genialis 与 Inventia Life Science 将于 11 月 18 日举办网络研讨会，介绍以生物学优先的可解释 AI 方法连接患者肿瘤状态与下一代临床前模型。
智药局精选AI 评分7373 全球首个「AI设计病毒」已打进人体！Evo团队新作，有望治愈4000万人
生物AI公司Radical Numerics于10月20日发布新一代生物学AI模型Omnii-1，研究人员用其设计的噬菌体已通过同情用药途径给予一名耐药细菌感染患者，公司称这是全球首例用于人体治疗的AI设计噬菌体。
推荐理由：报道梳理了Omnii-1的多模态预训练思路与AI设计噬菌体同情用药案例，并明确临床效果未披露。
UW Institute for Protein Design精选AI 评分7474 IPD 与 NVIDIA 联合发布开源蛋白设计模型 RFD4-Proteina
UW 蛋白质设计研究所（IPD）与 NVIDIA 联合发布开源蛋白设计模型 RFD4-Proteina，已接入 NVIDIA BioNeMo。据 NVIDIA 介绍，该模型在 200 个残基长度下生成速度比 RFdiffusion3 快 13 倍，在 12 项以上蛋白设计任务上达到当前最优，并支持自定义设计输入与在难题上使用测试时计算。官方提供结合剂设计教程与项目主页 rfd4-proteina.org。
推荐理由：IPD 与 NVIDIA 联合发布开源蛋白设计模型，给出相对 RFdiffusion3 的生成速度与任务覆盖对比。
NVIDIA Healthcare & BioNeMo精选AI 评分7272 NVIDIA 与 UW 蛋白设计研究所发布开放蛋白设计模型 RFD4-Proteina
NVIDIA 与华盛顿大学医学院蛋白设计研究所发布开放模型 RFD4-Proteina，将可编程蛋白设计与搜索能力结合，可按分子输入、约束和评分目标生成并优化蛋白设计。
推荐理由：该开放模型把可编程蛋白设计与搜索结合，并在四类基准上报告了相对基线的设计成功率与吞吐表现。
Frank Noé精选AI 评分7272 微软 BioEmu2 生物分子结构动力学基础模型已上线 Tamarind Bio
Frank Noé 表示，微软研究院 AI for Science 的生物分子结构、动力学与功能基础模型 BioEmu2 已可在 Tamarind Bio 平台使用。该模型以开放权重、MIT 许可发布，代码托管于 GitHub；引用内容展示了 BioEmu2 模拟无序肽 PUMA 与 MCL-1 受体结合的示例。
推荐理由：BioEmu2 开放权重并上线第三方平台，为关注生物分子结构与动力学生成模型的人提供可访问入口。
Corin Wagen精选AI 评分5858 Rowan 发布 FEP 更新，新配体参数化方法 Mango 提升基准表现
Rowan 发布若干更新以提升 FEP 计算精度，并推出新的配体参数化方法 Mango。作者称 Mango 在标准 8 体系 FEP+ 基准集上降低了能量误差，并提高了排序相关性指标。
推荐理由：Rowan 更新 FEP 计算流程并引入 Mango 配体参数化方法，给出其在标准 8 体系基准上的误差与排序相关性变化。
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。
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。
Martin Pacesa精选AI 评分5858 BindCraft2 v1.0.4 发布，改进 VHH、scFv、ARP 与诱导契合靶向
BindCraft2 v1.0.4 已发布，作者称该版本显著改进了 VHH、scFv、ARP 和诱导契合靶向能力，同时提升了运行速度与代码稳定性。作者建议此前困难的结合剂设计任务可再次尝试，并致谢 Erik Mäeots、Leonardo Tredese 和 Elizaveta Chernova 的工作。
推荐理由：BindCraft2 新版本针对 VHH、scFv 与诱导契合靶向改进，为结合剂设计流程提供了可复用的更新参照。
机器之心 · AI4Science精选AI 评分5858 中科大发布机器科学家2.2系统，宣称可自主创制新物质
中科大在智能科学家生态联盟第四届年会上发布机器科学家2.2系统，官方定位为新一代智能物质科学基础设施，由大模型提出假设、专业小模型计算筛选、科研机器人执行实验并回喂结果形成闭环。
推荐理由：报道梳理了该系统大模型假设、小模型求证与机器人实验的三层分工及闭环机制，并列出效率数据与数据、验证层面的现实约束。
AI蛋白质AI 评分6565 西湖大学与港中文发布RiboBridge，用学到的配对关系引导RNA序列设计
西湖大学和港中文团队提出RNA设计模型RiboBridge，从骨架几何推断配对关系并输入序列解码器，在550条生成骨架上将联合有效率从0.335提升到0.451。天然RNA骨架测试中二级结构一致性也明显改善，打乱或替换配对关系后性能下降，说明模型确实依赖这些关系信息。目前验证限于结构恢复，实验折叠与功能未做，150个核苷酸附近成功率明显下滑，代码和数据已开源。
Insilico Medicine 英矽智能AI 评分4242 英矽智能推出MMAI KINOME激酶预测模型
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