AI 制药日报 · 2026 年 11 月 5 日 · 星期四
下一分子
研究建立大肠杆菌单体蛋白产量大规模并行定量与预测方法
研究团队开发结合肽条形码、尺寸排阻色谱与质谱的混合检测方法，在统一的大肠杆菌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。
蛋白质与大分子设计
AtomLM-9b：全原子结构分词器驱动的生物分子结构预测模型
研究团队开发全原子结构分词器，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。
arXiv · q-bio.BM (生物大分子)一手AbBiBench：抗体-抗原结合亲和力计算模型综合基准
研究提出AbBiBench，以抗体-抗原复合物为评测单元，整合13种抗体、9种抗原的216,560条实验测量，在无任务特定训练或微调下比较20种计算方法。结果显示全局结构条件逆折叠给出最强且最一致的亲和力排序，抗体特异性微调未带来一致提升，模型排序更利于筛选潜在亲和力提升而非排除弱变体。
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。
DEL-Flow：AI生成靶向MDM2的大环肽并完成活性验证
研究团队开发了口袋条件化的生成框架DEL-Flow，用于设计靶向MDM2-p53相互作用的大环肽抑制剂。该方法将两代DEL筛选信号与计算构象、大环拓扑结合训练，以SE(3)等变流匹配模型生成全原子坐标，并用MASK去噪模块预测可编辑区域的原子类型、手性和键连接。
小分子与计算化学
Genesis Molecular AI一手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。
专家增强深度学习框架用于合成路线评估
研究提出专家增强框架，将大规模文献参考路线预训练与专家化学可行性评估结合，在留出目标上参考路线 top-1 回收率为 60.3%。模型排名第一的推荐在已评估案例中 88.4% 可行，其中 75.4% 的新颖提案被专家判为可行。
AI 虚拟细胞与扰动预测
单细胞基础模型基准评测：跨物种注释与扰动预测优于简单基线，同物种内优势有限
研究在同一数据上基准评测 scGPT、Geneformer V1/V2、Nicheformer、scFoundation 五种单细胞基础模型与 CellOracle、STATE 及任务匹配的简单基线，数据覆盖 K562 Perturb-seq、原代细胞、脑类器官与肺癌活检。
前沿论文与基准
腾讯混元发布 HyInv、HyPLM-Flash、HyFF、HyCell 四份生物模型技术报告
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。
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。
Genesis Molecular AI一手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。
算法工具与系统
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。