Google 用 Gemini 智能体指挥蛋白 binder 设计：算力降 88%，人机混合命中率提升 84%

Google Research 与 Google DeepMind 在 arXiv 预印本中提出表位切除方法，把 719 残基的 FAP 靶标裁到 85 残基窗口，使 RFdiffusion、ProteinMPNN、AlphaFold3 单次耗时分别下降 89%、66%、88%。