AI 制药日报 · 2026 年 10 月 16 日 · 星期五
下一分子
David Baker团队RFdiffusion3研究正式发表于《Science》，零样本设计出两类功能性酶
David Baker团队的RFdiffusion3研究于10月15日正式发表于《Science》，相比2025年公开的预印本，正式论文扩展了模型能力，覆盖复杂催化位点构建、RNA结构设计等任务。
蛋白质与大分子设计
Nat. Mach. Intell. 报道HDOCK-Multimer：融合分子对接与组合组装预测大型蛋白质复合物结构
研究人员提出HDOCK-Multimer（HDM），将非对称对接、对称对接与基于遗传算法的组合组装结合，用于大型蛋白质复合物结构预测。
从头设计 MYC 结合蛋白在肿瘤模型中抑制肿瘤生长
研究团队针对 MYC 在人鼠间保守的区域（含致癌活性所需的内在无序基序）从头设计结合蛋白，体外以纳摩尔亲和力结合 MYC。在细胞中，这些结合蛋白结合 MYC、干扰其与 MAX 的相互作用并重塑 MYC 相关蛋白复合物，在多种 MYC 依赖的造血、肝、胰腺及患者来源肿瘤模型中降低细胞增殖，并在原位胰腺癌模型中使表达结合蛋白的肿瘤细胞被选择性清除。
默沙东与Texas Tech开源PepOpt算法，在10⁵⁰非天然氨基酸多肽空间中搜索候选
默沙东与Texas Tech研究者在npj Drug Discovery发表PepOpt，用PepSeA对齐、位置特异分子指纹、线性模型与动态规划，在约4000种单体、14肽规模达10⁵⁰的组合空间中筛选候选。
Bioinformatics (Oxford)Seq2Pocket：结合蛋白语言模型与结构后处理预测空间一致的口袋
【摘要级】Seq2Pocket 是一种口袋级配体结合位点预测方法，结合蛋白语言模型微调、数据增强与结构感知后处理，在 LIGYSIS 和 CryptoBench 两个基准上取得最优的 DCCtop-N 与 DCCtop-(N+2) 表现。
HighFold-Lasso：结合AlphaFold3的拓扑引导套索肽结构预测
研究团队开发了HighFold-Lasso，将自定义共价连接与套索骨架引导的自适应低噪声初始化结合，在AlphaFold3基础上实现由套索构象先验引导的条件结构生成。
小分子与计算化学
Nature Biotechnology｜AdaptiveFlow实现数百亿分子库的自适应虚拟筛选
意大利帕维亚大学、Dana-Farber癌症研究院等团队在《Nature Biotechnology》发表开源平台AdaptiveFlow，将Enamine REAL Space约315亿原始分子预处理为约690亿可直接对接条目，通过18维分子性质分区与自适应靶标引导虚拟筛选（ATG-VS）降低超大规模对接开销。
微软 Retrochimera 组合 Transformer 与 GNN 提升逆合成分析
微软研究院团队在 Nature 发表 Retrochimera，将逆合成 Transformer R-Smiles 2 与图神经网络 Neuralloc 组合，在约三分之二的化学家盲评比较中其建议优于参考数据集反应。
商业与生态合作
Chai Discovery两年估值38亿美元，9个月与6家药企签下7笔合作
动脉网分析指出，Chai Discovery成立两年、无自研管线，靠蛋白与抗体设计模型在9个月内与礼来、辉瑞、诺华、argenx、百时美施贵宝、GSK签下7笔合作，2026年7月完成4亿美元融资、估值约38亿美元。
前沿论文与基准
分子基础模型能否胜任自由能模拟？研究评估增强采样表现
研究评估了多个在不同数据规模与架构（含显式长程静电模型）上训练的分子基础模型，在元动力学与伞形采样中的自由能预测表现。结果显示，近期基础模型能以接近参考的精度复现简单气相自由能剖面，而更复杂的多维与溶剂化自由能景观仍然困难。作者指出，当前采样协议的限制与缺乏明确定义的参考数据使这些体系的性能评估更加复杂，并呼吁更严格的采样协议与可靠基准。
NeoOmni Atlas：基于蛋白基因组学分析构建的泛癌新生抗原整合数据库
NeoOmni Atlas 是一个泛癌 T 细胞表位资源，通过对 26 种癌症、2,341 个样本的 7,561 套免疫肽组数据（5.11 亿张原始谱图）进行蛋白基因组学再分析构建。