上交大团队发表抗菌脂肽设计框架
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上海交通大学李磊团队在《Nature Communications》发表研究，提出把脂肪酸链类型编码为可学习词元的“链即提示”框架，用于预测和设计抗菌脂肽。模型先在50,310条线性肽上训练，再用477条覆盖C6至C18七种N端脂肪酸链的脂肽数据适配；加入脂肪酸链信息后，测试集MCC从0.44升至0.57、准确率从0.66升至0.80。测试采用80%序列一致性阈值分组，以降低训练集与测试集过近的问题。 团队据此设计46条脂肽，其中44条对至少一种受测菌的MIC不高于128 μM，阳性率95.7%。但论文测试的小鼠血清条件下，候选LP630未能维持对上述两株菌的抗菌活性；其动物证据也仅限伤口感染模型。
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- 下一分子AI制药日报｜2026-11-13：OriDynamics全原子多构象模型开源、抗菌脂肽设计44/46有体外活性、Isomorphic Labs推出IsoDDE
上海交大郑双佳团队在arXiv发布并开源全原子多构象生成模型OriDynamics，统一处理蛋白单体、蛋白—小分子与蛋白—蛋白复合物。上海交大李磊团队在《Nature Communications》提出链即提示框架设计抗菌脂肽，46条设计脂肽中44条有体外活性。Isomorphic Labs推出药物设计引擎IsoDDE，称可在2至4天内自主完成分子设计搜索。
- AI药物设计实验室精选上海交大团队在Nature Communications发表链即提示框架，46条设计脂肽中44条有体外活性
上海交通大学李磊团队在《Nature Communications》发表研究，提出把脂肪酸链类型编码为可学习词元的链即提示框架，用于预测和设计抗菌脂肽。模型先在50,310条线性肽上训练LinAMP-BERT，再用477条覆盖C6至C18七种N端脂肪酸链的脂肽数据适配；加入脂肪酸链信息后，测试集MCC从0.44升至0.57、准确率从0.66升至0.80。
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