#评测/基准

BoltzGen、RFD4、Mol-1：决定 binder 命中率的可能不是生成器而是过滤器

作者梳理 BoltzGen、RFD4-Proteina 与 Mol-1 的公开证据后认为，把注意力从生成器转向过滤器值得检验，但尚无把同一候选池分别交给 Boltz-2 和 Protenix 过滤再前瞻性比较湿实验命中率的公开配对研究。

AI制药日报｜Pallatom2 全原子生成模型发布；多项预印本成果发布

力文所发布全原子生成模型Pallatom2，可同时生成氨基酸序列与主侧链原子构型并指定靶点结合界面；据该帖介绍，210个候选中确认112个具结合活性，10个靶点均获结合剂，其中6个靶点经BLI测定报告pM量级KD。

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。

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。

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。

把 AF3 置信度当亲和力？全蛋白组老药筛选只打平传统算法

一项预印本研究将 AlphaFold 3 的界面拓扑评分 ipTM 直接作为全蛋白质组药物重定向的亲和力指标，在 1,103 个双方均成功建模的蛋白上取得 nAIA 10.13、NDCG 0.056，十年前基于同源模板的 BANDOCK+ 为 nAIA 9.93、NDCG 0.054，两者总体近乎重合。

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。

Avak Kahvejian谈虚拟细胞评估标准

当评估标准是具体的而非募资故事时，虚拟细胞创业公司才算经得起尽职调查。Avak Kahvejian 在 #ARDD2026 上发言。照片：https://agingpharma.org/photos2026

Genesis Molecular AI 的 NeurIPS 2026 论文：分子优化达最强推理时搜索同等性能，oracle 调用少 58 倍

Genesis Molecular AI 在 NeurIPS 2026 论文中报告，其方法在分子优化任务上达到与最强推理时搜索相同的性能，同时 oracle 调用次数减少 58 倍。该推文指出，预训练分子生成器掌握化学规律但不了解具体靶点，论文聚焦离散扩散设计选择对反馈效率的影响。

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。

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。

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。

用RFdiffusion从零设计靶向KRAS G12D pMHC的纳米抗体：Challenge 5实战流水线记录

作者记录了Anthropic × Adaptyv蛋白设计大赛Challenge 5的轨道B方案：用RFdiffusion-Ab在h-NbBCII10人源化VHH骨架上生成500条CDR骨架，经ProteinMPNN生成2000条序列，再用RF2打分筛选出20条提交，全部在单块RTX 5080上耗时约68小时。

全原子模型密集涌现，AI 蛋白设计迎来新一轮技术竞赛

BioTender 汇总2026年9—10月收录的19个全原子建模与设计项目，覆盖结构生成、复合物预测、结构编码与设计优化，认为竞赛焦点正从生成结构延伸到控制功能。

莱顿大学等预印本审计抗体免疫原性数据：同一抗体ADA发生率0—86%

莱顿大学医学中心与代尔夫特理工大学的一项预印本审计了抗体免疫原性预测常用数据，将数据集清理扩展到231个抗体，并为其中110个抗体追溯426条临床记录。

同一新闻，精选展示《研究称免疫原性标签限制抗体设计进展》

长江杯全球AI蛋白质设计挑战赛公布七大靶点，约7000条设计将进入湿实验

“长江杯”全球AI蛋白质设计挑战赛于2026年11月1日公布七大靶点与竞赛规则，计划对每个赛道1000条、合计约7000条AI从头设计的候选蛋白序列统一做表达、纯化和亲和力检测，并按实测KD排名。

AI制药日报｜2026-11-01

bioRxiv预印本在569个已上市药物上评测35种毒性预测读出，发现没有任何学习表征优于普通指纹，毒性专用工具中仅一种高于随机，且无一能匹敌仅凭批准年份的预测器。作者认为瓶颈在于分子结构作为输入本身的局限，进展或需纳入暴露与代谢信息。

ipSAE与ipDAE等折叠模型指标对比

我觉得其他人也做过类似的事，但这里快速看一下各折叠模型上 ipSAE vs ipDAE vs ipTM 的对比 ipDAE（BindCraft2）表现 consistently 好，但 OpenDDE+ipTM 出乎意料地好，而且在不同阈值下都稳健 共识（Consensus）的帮助没有我预期的那么大

别再用胜率：跨基准任务比较模型排名的统计方法

牛津蛋白信息学组博客指出，化学信息学论文常用胜率（模型在任务中排名第一的比例）评估基准表现，但该指标会掩盖微小差距、缺乏统计检验，并隐藏模型在部分任务上的严重失败。

arXiv 预印本：GEOM-DRUGS 参考集遗漏低能构象，影响构象生成模型评分

一篇 arXiv 预印本系统检验 GEOM-DRUGS 参考构象集的完整性，发现五种生成模型（GeoMol、GeoDiff、Torsional Diffusion 等）在 384 个分子上生成的构象中，有 2.3%–7.0% 经 GFN2-xTB 优化与合理性检查后属合理低能构象却未被参考集覆盖。

Molence 称 Mol-1 在 Runs N' Poses 八个相似度分箱均领先基线

Molence 称其 Mol-1 在 Runs N' Poses 配体预测评测中于全部八个相似度分箱领先所评估基线，成功标准为配体 RMSD < 2 Å 且 lDDT-PLI > 0.8。在相似度最低的 0–20 分箱，Mol-1 成功率为 36.1%，AlphaFold 3 为 24.6%；通过 Mol-1-constraint 提供结合位点信息后升至 63.9%。

Molence 的 Mol-1 在 MGBench 分子胶预测中报告低同源条件 28.6% 联合成功率

Molence 的 Mol-1 在 MGBench 分子胶预测基准上报告联合成功率：已见条件 92.2%、高同源 74.6%、低同源 28.6%，最强评测基线在低同源条件为 19.1%。联合成功需同时满足配体 RMSD < 2 Å、lDDT-PLI > 0.8 和蛋白界面 DockQ > 0.23。作者同时引用的另一条内容称，在 Runs N' Poses 的 0–20 最低相似度区间，Mol-1 成功率为 36.1%，AlphaFold 3 为 24.6%，通过 Mol-1-constraint 提供结合位点信息后升至 63.9%。

Molence 发布 Mol-1 在 MolBench-Peptide-26 上的蛋白-肽预测结果

Molence 公布 Mol-1 在 MolBench-Peptide-26 蛋白-肽复合物预测基准上的成绩：DockQ > 0.23 为 88.8%，DockQ > 0.49 为 77.3%，DockQ > 0.80 为 54.1%。加入结合位点信息后，Mol-1-constraint 在相同阈值下分别提升至 92.2%、85.0% 和 60.2%。作者称生物位点信息在每个评测精度阈值上都改善了肽复合物预测。

Molence 发布 Mol-1-constraint：表位信息提升抗体-抗原复合物预测

Molence 公布 Mol-1-constraint，在提供表位信息时，四个抗体-抗原基准上 DockQ > 0.23 的成功率均高于基础模型：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%。作者称表位可作为预测输入，基础模型与 Mol-1-constraint 均可在 lab.molence.com 获取。该帖为系列第 14 条，引用内容另报告 Mol-1 在 MolBench-Peptide-26 上的肽-蛋白预测结果。

Molence 发布 Mol-1 agent：单张 NVIDIA H20 上预测大型蛋白组装

Molence 发布 Mol-1 agent，称可在单张 NVIDIA H20 上完成大型蛋白组装预测，在 10 例评测（8,000–60,120 残基）中 8 例 TM-score ≥0.9。

上海药物所郑明月等发布MolGenBench：系统评测17种AI药物生成模型

同济大学、中国科学院上海药物研究所、上海科技大学与临港实验室团队在《Nature Communications》发表论文，构建结构基础药物发现评测基准MolGenBench，在120个蛋白质靶点和600个化合物系列上系统评估17种分子生成方法，覆盖从头设计与苗头到先导优化两个阶段。

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

NVIDIA 于 2026-10-28 发布 BindClaw 技术报告，把抑制剂、降解剂、稳定剂、状态选择性、受体激动五类功能要求写成冻结评分的计算 assay，让智能体在固定评分标准下迭代蛋白设计。

英矽智能谈O3DC开放基准指数

英矽智能提出，AI药物发现领域过度关注模型性能，却很少追问支撑这些数字的基准是否合适。其参与发起的O3DC联盟推出Benchmark Index，作为社区资源用于查找、比较和讨论药物发现领域的开放基准。推文同时征集各领域值得关注的基准。

BioEmu2 实测：AI 设计抗体能否靠动态模拟提前筛选

作者 Colby Ford 用微软 BioEmu2 对一条 scFv 候选 sbio-bdbvgp-355 做构象传播演示，先抽取 10 个平衡构象各向前传播 1 ns，再逐次传播 10 次、每次 1 ns 形成 10 ns 轨迹，并另做一轮带梯度引导的采样。

Nat. Comput. Sci.发布TCR–pHLA结合预测标准化数据集Hi-TPH与机器学习基准

研究人员在Nature Computational Science发表Hi-TPH层次化TCR–pHLA数据集，最高层级含26,704组结合样本，较STAPLER完整双链数据扩大5.99倍。

侯廷军团队推出PartiDesign：统一生成框架覆盖蛋白与环肽设计

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，支持蛋白、DNA、RNA和小分子及环肽设计。

Genesis 与 Caltech 提出离散扩散在线适应框架，分子优化用 86 次评估追平 Beam Search 约 5000 次评估表现

Genesis Molecular AI 与 Caltech 合作的 NeurIPS 2026 论文研究离散扩散分子生成模型在测试时如何分配算力，其在线适应框架仅用 86 次 oracle 评估即追平最强推理期搜索基线 Beam Search 约 5000 次评估的表现。

逐行核对 Mol-1 宣传成绩单：75.0%、63% 与 43 pM 在开源仓库中均无出处

作者逐行核对 Mol-1 发布宣传中的四项数字，发现 FoldBench-AB 75.0%、VHH 命中率 63%、SPR 亲和力 KD 43 pM 及单张 H20 跑 60k token 在公开仓库 molence/Mol-1 中均无对应数据，IsoDDE 75.58% 的对比出处标注为 Coming soon。

Molence 发布 Mol-1 生物分子智能模型，FoldBench-AB 中位成功率达 75.0%

Molence 发布开源生物分子智能模型 Mol-1，在 FoldBench-AB 上以 DockQ > 0.23 为判定标准取得 75.0% 中位成功率，接近 IsoDDE 已公布的 75.58%。作者称评测覆盖 32 个随机种子产生的全部 201,376 种五种子组合，其中 62.22% 达到或超过 75% 成功率。引用内容还提到单张 H20 上可处理 60k token 组装、VHH 结合命中率最高 63%、最佳 SPR KD 为 43 pM，模型已在 GitHub 与 lab.molence.com 开放。

同一新闻，精选展示《Molence 发布开源生物分子智能模型 Mol-1》

AISI与SecureBio用编程智能体复现ProteinMPNN、RFdiffusion3与CMD

英国AI安全研究所AISI与SecureBio合作的ReproBAIT预印本让Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol、Kimi K3和Qwen3.8-2.4T四个编程智能体在提供训练数据与A10G GPU的条件下限时复现三个生物AI工具。

镁伽联合腾讯云、Twist发起Poreva Open蛋白质设计赛，计划湿实验验证超1万条序列

镁伽科技牵头，腾讯云、Twist、思朗科技、诺唯赞等参与，发起全球AI蛋白质设计竞赛Poreva Open，不限国家、模型与技术路线，计划对超过10000条设计序列做湿实验验证。评价体系除靶点结合外新增热稳定性和低非特异性指标，首批3项挑战靶点已公布，赛后拟择优引入类器官等模型进一步验证。奖金包括最高100万元现金、百万元级免费湿实验验证额度和千万元级投资激励。

英矽智能发布DDDBench Core：59项药物发现基准与实时榜单

英矽智能发布DDDBench Core，从Foundations的300余项基准中选出59项，覆盖五个药物研发领域，并提供实时榜单。通用模型榜单中GPT-6 Astra暂列第一；其2.6B与4B的MMAI Gym专用模型在单步逆合成、ADMET、Kinome和GPCR预测等特定任务上超过专用工具与通用模型。

Martin Pacesa 评结合剂设计论文：目标裁剪被重新发现

Martin Pacesa 转发并评论一篇关于智能体引导表位裁剪以降低从头结合剂设计成本的论文，称目标裁剪这一做法被重新发现。被引内容报告在 15 个靶点、3666 个设计上，裁剪后界面核心 CαRMSD 中位数为 0.37 Å，并称在 719 残基 FAP 胞外域上大幅降低单次运行 GPU 时间。

罗氏发布近9万条抗体专利数据集POISK并评测六大结构预测模型

罗氏及旗下Prescient Design团队发布论文，推出从美国专利提取的抗体数据集POISK，含10,110件专利、89,074条抗体–抗原记录、78,174条独特抗体和2,069个独特靶点序列，并提供亲和力、表位残基与竞争关系等36类字段。

预印本《Plausibility Is Not Prediction》指出虚拟细胞扰动预测的评测漏洞

Xinyu Yuan、Xixian Liu 等人的预印本《Plausibility Is Not Prediction》检验细胞扰动二分类差异表达预测，发现忽略扰动身份的 Gene-prior Voting 基线在 C32 黑色素瘤任务总体 AUROC 仍达 0.990，但改为同基因内比较扰动的 macro-per-gene 评测后该基线 AUROC 只有 0.500。