AI 制药月报 · 2026 年 10 月
下一分子
本月蛋白质设计领域密集发布新模型与设计成果，华盛顿大学与 NVIDIA 开源 RFD4-Proteina，可在同一潜空间联合设计蛋白质与多类分子，Baker 团队则在 Science 发表 RFdiffusion3，并在 Nature 连发两篇从头设计蛋白酶的研究。AI 虚拟细胞方向数据规模继续扩大，Arc Institute 的 scBaseCount 汇集超过 5.02 亿个细胞，Tahoe-100M 构建亿级单细胞药物扰动图谱。商业合作方面，Generate 与 Zealand Pharma 达成 12 亿美元多靶点合作，剂泰科技与礼来就 LNP 递送达成合作。前沿基准则提示生成模型存在数据偏差，一项审计发现单个参考能量异常使 Co–O 化学几乎被排除。 本期由10月13日至31日共19期网站日报汇编。
RFD4-Proteina：从序列与结构分别设计，走向联合生成与搜索
UW IPD与NVIDIA联合发布RFD4-Proteina，联合生成分子组成与结构，并以搜索聚焦候选。开源模型扩展了设计入口；计算评测与研究草稿中的实验结果仍须按任务分别判断。
UW Institute for Protein Design一手原文 蛋白质与大分子设计
本版导读蛋白质与大分子设计本月从模型与工具走向功能、细胞读出与可开发性验证。Baker Lab／IPD合作专题按原始披露时间呈现14项进展，其余团队成果另列，避免转载和版本更新重复计数。
Baker Lab／IPD 十月专题：从设计工具到可验证功能
以RFD4联合发布和Nature双蛋白酶为重点，沿时间线观察模型与工具、可编程功能、疾病研究及可开发性三条主线。以下14项包括实验室主导与跨团队合作；预印本、同行评审论文和模型公告分别标识，不以传播热度替代证据。
- 预印本 · 方法bioRxiv · 原始预印本
CaGE：为复杂活性位点增加设计约束与实验依据
Baker等团队提出CaGE，改善复杂酶功能位点的设计一致性，并以功能和结构实验检验候选。预印本呈现从几何可行到催化可测的进展，限定实例仍不足以证明普适的酶设计能力。
首发10月6日，10月16日修订；以首发日入时间线，两个版本合计一项成果。
- 预印本 · IPD合作
AI蛋白质
IPD合作设计糖蛋白：将糖链组成纳入蛋白设计目标
Neil King、David Baker等合作用蛋白结构调节N-连接糖链的加工与组成，并展示功能识别。预印本把设计范围从氨基酸扩展至翻译后修饰，仍是限定体系中的验证。
Neil King为通讯作者，David Baker为合作作者；按论文首发日而非公众号转述日排序。
- 预印本 · 跨团队合作arXiv · 原始预印本
Prompteina：用自然语言连接功能意图与全原子设计
Lee、Baker等合作提出Prompteina，用自然语言约束生成蛋白结构，并在GM2A单一靶点验证结合剂。当前预印本版本报告9个结合剂；这一靶点实验尚不能代表多靶点通用成功率。
首发10月9日、10月13日修订；按当前v2核验，避免混用早期报道中的样本数。
- 重点 · Nature
BioAICraft
Nature：从头设计半胱氨酸蛋白酶，跨过结合走向切割
Baker等团队从头设计可按指定序列切割肽键的半胱氨酸蛋白酶，69个初始设计中13个有活性，并获结构和细胞层面支持。成果拓展了可编程催化能力，尚不等于可用药物。
与同日金属蛋白酶构成本月催化能力的重要进展；两篇为配套研究，不是互相独立的复现。
- 重点 · Nature
DrugAI
Nature：从头设计金属蛋白酶，扩展可编程催化边界
Baker、Hilvert等合作设计金属蛋白酶，135个设计中36%能在目标位置切割底物，并展示疾病蛋白研究中的应用潜力。证据是实验室概念验证，递送、脱靶及体内安全仍待解决。
相较仅能结合靶点，切割提供新的功能维度；疾病蛋白实验仍应与治疗证据区分。
- Science · 正式发表
RFdiffusion3发表于Science：全原子功能位点设计接受实验检验
RFdiffusion3研究正式发表于Science，把功能位点周围的原子环境纳入设计，并提供生化与结构验证。10月进展是正式发表，不是模型首次开源；各项任务的成功率仍有差异。
模型和早期预印本此前已公开；本月节点是正式发表，不重复计算为一个新模型。
- 预印本 · 肿瘤研究bioRxiv · Biochemistry一手
MYC结合蛋白：将无序转录因子纳入从头设计验证范围
研究以从头设计蛋白识别MYC，在体外、细胞和肿瘤模型中观察到结合及生长抑制信号。预印本拓展了无序靶点的研究工具，但模型中的表达实验不能直接证明系统给药疗效。
首发10月16日、10月22日修订；肿瘤模型中的结合蛋白表达实验，不等于给药可行性已解决。
- 预印本 · 催化拓展bioRxiv · Biochemistry一手
选择性光酶：从头设计扩展可控制的反应类型
Hardy、Green、Baker等报告从头设计的选择性光酶，催化和晶体结构结果支持设计意图。预印本扩展了生物催化可探索的化学范围；已展示底物与反应不代表广泛可迁移性。
Hardy、Green、Baker等合作；与10月21日金属光酶论文使用不同催化平台，分别保留。
- 预印本 · 智能体bioRxiv · Biochemistry一手
Chaperone：为智能体串起蛋白设计工具与评价工作流
Baker、Neil King等合作推出Chaperone，连接多类蛋白设计与评价工具，在基准和示范设计中报告效率改善。预印本体现工作流整合价值，资源节省不等于每个靶点都获实验成功。
关注工具衔接、评价与资源效率；不能将某套基准的改善外推为无人值守通用研发能力。
- 预印本 · 细胞功能
LeapFun
合成转录激活器：把辅因子招募转化为可调基因表达工具
Baker、Rice等团队设计能招募转录辅因子的紧凑蛋白，在哺乳动物细胞中验证可调基因激活。预印本将设计目标从结合延伸到细胞功能，尚不能外推跨组织表现或治疗安全性。
以可调基因激活作为功能读出，处于细胞体系验证阶段；由原始论文首发日标记。
- 重点 · 模型联合发布UW Institute for Protein Design一手
RFD4-Proteina：从序列与结构分别设计，走向联合生成与搜索
UW IPD与NVIDIA联合发布RFD4-Proteina，联合生成分子组成与结构，并以搜索聚焦候选。开源模型扩展了设计入口；计算评测与研究草稿中的实验结果仍须按任务分别判断。
UW与NVIDIA官方公告为10月21日；模型卡10月19日是版本标签。研究草稿与同行评审论文分开标识。
- 预印本 · 疾病研究工具
病理修饰读取器：区分阿尔茨海默病相关蛋白的分子状态
Kejia Wu、David Baker等设计识别Tau与Aβ特定修饰的蛋白读取器，获结构、人源培养模型和脑组织样本支持。预印本推进了分子状态识别工具，尚非临床诊断或疗法。
分辨病理修饰状态可服务机制研究；人源样本识别不等于临床诊断性能已被验证。
- Nature · 跨团队合作
AI-Protein Design
Nature：人工金属光酶让蛋白支架参与选择性催化
Lewis、Evans、Baker等合作将从头设计蛋白与金属光催化相结合，在Nature报告对映选择性催化。工作拓展了可设计酶的功能边界，与本月有机光敏基团光酶预印本是不同研究。
已接受同行评审的早期发表；Lewis、Evans与Baker合作，不将合作论文都表述为Baker Lab单独主导。
- 预印本 · 可开发性
MINT：在保留蛋白功能的同时降低免疫原性
Liu、Hacohen、Baker等在预印本中报告，设计蛋白可在保留功能时降低小鼠CD8⁺ T细胞应答，并研究人类等位基因的计算预测。成果指向可开发性瓶颈，尚不能证明人体低免疫风险。
将功能保留与免疫风险放在同一设计问题中；小鼠结果和人类计算预测须分别阅读。
Molence一手10.28字节Protenix原班团队开源生物分子模型Mol-1，抗体、分子胶与多肽结构预测提升
原字节跳动Protenix核心成员肖文之团队推出生物分子基础模型Mol-1并公开39页技术报告，基于Protenix技术体系提升结构预测能力。
Brian Hie10.29Brian Hie 团队报告 Evo 2 的生成式上下文学习能力
Brian Hie 团队报告 Evo 2 在少量同功能序列提示下可生成功能相似的新序列，作者称这是一种生成式上下文学习（ICL），且为训练时未预料到的涌现现象。
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。
Pythia Labs发布Pythia-1，单轮设计22个难靶点的激动与拮抗全长抗体
2026年10月，Pythia Labs发布论文《Design of full-length agonist and antagonist antibodies for hard targets》。
Adaptyv Bio10.21Adaptyv Bio 与 Anthropic 合作测试 Claude 设计的 211 个蛋白，17 个与蝎毒素结合
Adaptyv Bio 公布与 Anthropic、citrini 的最新湿实验合作结果：Claude 设计用于中和蝎毒素的新型蛋白，团队在自动化湿实验室测试了 211 个设计，其中 17 个在实验中显示与毒素结合，全部数据已发布在 proteinbase。Adaptyv Bio 称这是其推动任何人都能在自动化湿实验室开展药物发现活动的一个示例。
Nat. Commun.：RASSCCoL 快速评估配体化学互补性用于蛋白质设计
研究团队在 Nat. Commun. 提出 RASSCCoL，以稳定α螺旋束骨架为基础，通过体积筛选、侧链重排、AutoDock Vina 对接与 AlphaFold2 结构复筛构建小分子结合口袋，DPH 设计流程在单 CPU 核心约 30 分钟完成。
西湖大学等团队在 Nature 提出自然语言驱动的功能蛋白设计模型 Pinal
西湖大学、香港科技大学（广州）、中国科学院深圳先进技术研究院等团队在 Nature 发表 Pinal，一个以自然语言功能描述为输入、输出候选蛋白序列及结构表征的蛋白质设计模型。
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。
生成式设计与自由能排序结合，发现三个纳摩尔级LasB抑制剂
研究团队提出一套全开源的计算与实验联用流程，将基于片段的从头分子设计与炼金绝对结合自由能计算结合，在化学合成前按物理模型排序候选分子。以铜绿假单胞菌毒力相关锌金属蛋白酶LasB为靶点，从约4万个经多目标优化生成的化合物中选出少量优先分子进行实验测试，发现三个此前未报道的纳摩尔级抑制剂（IC50 22-53 nM），并报告其代谢与血浆稳定性良好。
AI 虚拟细胞与扰动预测
本版导读公开数据向亿级细胞与万级化合物扩展，许可与可获取性成为本月看点。
Arc Institute团队在Cell发表scBaseCount：AI智能体构建5.02亿细胞单细胞转录组数据库
Arc Institute的Yusuf H. Roohani和Hani Goodarzi团队在Cell发表scBaseCount，用AI智能体SRAgent从SRA挖掘并标准化重分析10× Genomics单细胞数据，汇集超过5.02亿个细胞、覆盖27个物种和75种组织。
Ginkgo Datapoints · Updates一手10.30Ginkgo Datapoints开放ReFRAME化合物库DRUG-seq数据，覆盖12,949种化合物
Ginkgo Datapoints旗下虚拟细胞药理学计划（VCPI）于2026年10月27日开放ReFRAME化合物库的DRUG-seq转录组数据，覆盖12,949种化合物，采用CC BY 4.0许可允许商用，注册免费账户即可获取。
Cell发表Tahoe-100M：亿级单细胞图谱解码药物扰动下肿瘤细胞分子表型
Tahoe Therapeutics的Johnny Yu与Hani Goodarzi团队在Cell发表Tahoe-100M，构建覆盖50株肿瘤细胞系、379种小分子药物、约1100组药物-剂量条件的亿级单细胞药物扰动转录组图谱。
商业与生态合作
Generate与Zealand Pharma达成12亿美元多靶点合作，开发AI设计的代谢疾病蛋白疗法
Generate Biomedicines与Zealand Pharma于2026年10月13日宣布达成多靶点战略合作与授权协议，依托整合生成式AI与高通量实验验证的The Generate平台，共同设计开发针对肥胖症及其他代谢疾病的多特异性蛋白疗法。
剂泰科技与礼来达成LNP递送合作，首付款逾千万美元、里程碑最高11亿美元
剂泰科技宣布与礼来达成战略合作，聚焦新型LNP递送解决方案的研究与发现，探索支持多种治疗模式的组织特异性递送。剂泰科技将收取逾千万美元首付款，并有资格获得总额最高可达11亿美元的开发、监管及商业里程碑付款，以及基于合作产品年度净销售额个位数百分比的分级特许权使用费。剂泰将依托NanoForge驱动的AiLNP平台开展可离子化脂质发现与优化，礼来投入药物发现、开发及商业化资源。
前沿论文与基准
本版导读基准审计与少样本可控设计并行，智能体闭环分子发现和 TCR–pHLA 标准化数据集补上评测缺口。
单个参考能量异常使生成模型训练分布几乎排除 Co–O 化学
一项对 MatterGen 在化学体系条件下生成的 44,688 个氧化物结构的元素级审计发现，整体组成合规率为 73.27%，但钴在 71.27% 的请求结构中缺失，其他 19 种元素为 8.12 ± 3.28%。
Evo 2 两篇新稿解读：从序列理解到少样本可控设计
Brian Hie 团队于 2026 年 10 月 29 日公开两篇 Evo 2 稿件，探索用少量示例做上下文学习来设计调控序列与蛋白。酵母任务中 4 条示例即可生成预测活性接近高活性对照的序列，但人类 5′ UTR 用 16 条示例时预测活性过阈值比例才超过 40%，且这些曲线并非湿实验结果。
arXiv · q-bio.QM (定量方法)一手10.21研究以适配体为沙盒验证实验室闭环的智能体分子发现
研究将蛋白结合适配体设计作为沙盒，让智能体流水线针对α-凝血酶和肌红蛋白进行三轮设计-测试-改进，每轮约1000个候选、共约4400个构建体。α-凝血酶新候选的珠校正在靶命中率从第1轮0.0%升至第2轮26.0%、第3轮42.1%（排除文献基序衍生序列为37.1%），肌红蛋白则从10.2%经3.7%升至33.5%。
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。
深度观点与访谈
Baker团队开源RFD4后，38亿美元估值的Chai还值不值？
David Baker团队联合NVIDIA发布并开源RFD4-Proteina，代码与权重开放、核心许可为BSD 3-Clause，由此引发业内对Chai Discovery等闭源蛋白设计平台是否仍值得支付溢价的争论。