A-Alpha Bio 发起 Atlas Consortium 数据联盟，GSK、Boltz、Cradle、Dyno Therapeutics 为首批成员
A-Alpha Bio 宣布成立 Atlas Consortium，首批五家创始成员包括 GSK、Boltz、Cradle 和 Dyno Therapeutics，以订阅制按季度设计并共享标准化抗体抗原实验数据。
推荐理由：该联盟以订阅制汇集标准化抗体抗原实验数据，为AI抗体设计提供可比的亲和力与结构训练资源。
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A-Alpha Bio 最新动态
A-Alpha Bio 的蛋白相互作用数据、机器学习设计平台与抗体研发合作。
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A-Alpha Bio的精选
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分7272
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分6868 A-Alpha Bio 推出 Atlas 平台，以实验结合数据缓解 AI 蛋白设计的数据瓶颈
A-Alpha Bio 推出名为 Atlas 的网页平台，提供可授权的机器学习就绪蛋白相互作用数据，并支持按需生成新的结合数据。平台由高通量平台 AlphaSeq 产生数据，采用统一实验条件与标准化对照，使不同实验的数据集可合并用于模型训练与基准评测。
推荐理由：该平台把标准化实验产生的结合数据组织成可授权数据集，为抗体设计模型的训练与基准评测提供数据来源。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分5858 Tamarind Bio与A-Alpha Bio合作，将AlphaSeq接入AI抗体设计平台
Tamarind Bio与A-Alpha Bio宣布合作，Tamarind Bio用户可将用RFdiffusion、ProteinMPNN等蛋白设计模型生成的抗体序列直接提交至A-Alpha Bio的AlphaSeq平台，获得抗体-靶点对的定量结合亲和力数据。
推荐理由：合作把计算设计的抗体序列接入高通量亲和力测量，为评估AI设计到实验验证的衔接提供参考。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分5858 A-Alpha Bio 推出 AlphaSeq 3D，构建分子胶系统性发现平台
A-Alpha Bio 宣布在其 AlphaSeq 平台上新增 AlphaSeq 3D，可在单次实验中用数百个预验证效应蛋白和靶点筛选数千个小分子，覆盖数千万种潜在三元复合物。
推荐理由：A-Alpha Bio 系统介绍了其分子胶发现平台的工作流，从扩展效应蛋白库到 AlphaSeq 3D 多重筛选，为理解诱导邻近药物的发现路径提供了具体参照。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分5858 A-Alpha Bio 与劳伦斯利弗莫尔国家实验室合作推进 AI 抗体设计
A-Alpha Bio 宣布参与 DeNOVO Initiative，与劳伦斯利弗莫尔国家实验室等机构开展为期 3 年的合作，用高性能计算和人工智能方法设计可中和未来生物威胁的抗体。
推荐理由：介绍 A-Alpha Bio 参与的多机构抗体设计项目，说明其高通量蛋白互作数据在训练结合预测模型中的角色。
A-Alpha Bio精选AI 评分6565 A-Alpha Bio 发布 AlphaBind 抗体优化模型预印本
A-Alpha Bio 发布 AlphaBind 预印本，称其为业界领先的抗体优化模型，并已测定第 10 亿次蛋白-蛋白相互作用，为预测蛋白结合提供关键训练数据。预印本链接指向 bioRxiv，具体评测结果与对照设置未在推文中披露。
推荐理由：A-Alpha Bio 公开 AlphaBind 预印本，并称已累计测定十亿次蛋白-蛋白相互作用，为抗体优化模型提供训练数据。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分5858 A-Alpha Bio 获美国国防部追加 1450 万美元，加速针对潜在生物威胁的抗体发现与优化
A-Alpha Bio 获美国国防部追加 1450 万美元资助，用于开发快速预测针对潜在生物威胁的治疗方案的机器学习模型。资金来自 JPEO-CBRND，将扩大其与劳伦斯利弗莫尔国家实验室在 GUIDE 项目下的合作。此前两年合作中，A-Alpha 的 AlphaSeq 数据被用于训练预测抗体-抗原结合的机器学习模型，合作范围从冠状病毒扩展到多个未披露的病原体家族。
推荐理由：该资助延续 A-Alpha Bio 与 LLNL 的抗体-抗原结合预测合作，并扩大病原体范围。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分6363 A-Alpha Bio 扩大与 Amgen 合作，推进分子胶理性发现
A-Alpha Bio 宣布扩大与 Amgen 自 2022 年开始的合作，进一步推进分子胶的理性发现。过去六个月中，A-Alpha Bio 在 Amgen 选定的靶点与一组 E3 泛素连接酶之间发现若干弱相互作用，提示或可通过小分子增强结合来诱导靶点降解；Amgen 随后对新识别的连接酶-靶点配对进行了验证。双方现将扩大合作，进一步研究选定配对，以期为分子胶降解剂的理性设计提供依据。
推荐理由：A-Alpha Bio 与 Amgen 在已有合作基础上扩大分子胶发现合作，披露了从弱相互作用筛选到靶点降解验证的推进路径。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分6565 A-Alpha Bio 与 Gilead 合作开发下一代 HIV 长效生物药
A-Alpha Bio 宣布与 Gilead Sciences 合作，利用其合成生物学与机器学习专长发现治疗 HIV 的长效生物药。合作将先用 AlphaSeq 平台表征候选药物与 HIV 抗原变体之间的结合亲和力并产生大量数据，再输入机器学习平台 AlphaBind 预测具有更强结合广谱性和抗病毒逃逸能力的蛋白。双方目标是开发高交叉反应性的生物药，以中和多种突变形式的 HIV。
推荐理由：A-Alpha Bio 与 Gilead 合作开发长效 HIV 生物药，展示了 AlphaSeq 与 AlphaBind 双平台在结合广谱性优化上的应用路径。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分6060 A-Alpha Bio 与 LLNL 扩大合作，获 DoD 追加 240 万美元资助
A-Alpha Bio 与劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）扩大合作，获美国国防部（DoD）追加 240 万美元资助，将合作范围从新冠扩展到 DoD 认定的其他潜在生物威胁。A-Alpha Bio 将用 AlphaSeq 测量抗体与病原体变异体之间数百万个蛋白质-蛋白质相互作用，用于训练机器学习模型，预测交叉反应性和毒株特异性结合剂，以加速未来药物发现。
推荐理由：合作从新冠扩展到其他潜在生物威胁，展示用高通量相互作用数据训练抗体结合预测模型的路径。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分6060 A-Alpha Bio 与百时美施贵宝合作发现蛋白降解分子胶靶点
A-Alpha Bio 宣布与百时美施贵宝（BMS）合作，发现用于蛋白降解的分子胶靶点。A-Alpha Bio 将识别并表征新型 E3 泛素连接酶与靶点配对，供 BMS 用于分子胶的潜在设计与开发，以诱导靶向蛋白降解。其专有平台 AlphaSeq 用于检测弱蛋白-蛋白相互作用，以支持分子胶的工程化发现。
推荐理由：A-Alpha Bio 与 BMS 就分子胶靶点发现达成合作，可了解其 AlphaSeq 平台在检测弱蛋白互作上的定位。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分5858 A-Alpha Bio 与劳伦斯利弗莫尔国家实验室合作加速新冠变异株抗体发现
A-Alpha Bio 宣布与劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）合作，利用 AlphaSeq 产生的结合数据训练机器学习模型，以加速针对新冠变异株的治疗性抗体发现。该项目由美国国防部支持，计划测量数百万量级的蛋白-蛋白相互作用，并借助 LLNL 的计算能力预测抗体与变异株冠状病毒蛋白的结合，作者称该思路也可用于其他快速演化的传染病和生物威胁。
推荐理由：该合作把 AlphaSeq 的大规模蛋白互作测量与 LLNL 算力结合，用于训练预测抗体与变异株结合的模型。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分6060 A-Alpha Bio 与 Kymera Therapeutics 合作发现分子胶新型相互作用
A-Alpha Bio 宣布与 Kymera Therapeutics 建立合作，共同发现并表征 E3 泛素连接酶与高价值治疗靶点的新型配对，用于分子胶的理性前瞻性设计与开发。这是 A-Alpha Bio 在靶向蛋白降解领域公布的首个合作，双方将围绕分子胶靶点的发现与验证展开工作。
推荐理由：A-Alpha Bio 首次公布靶向蛋白降解领域合作，聚焦 E3 连接酶与靶点配对发现，可作为观察分子胶发现路径的案例。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分6565 A-Alpha Bio 用 AlphaSeq 大规模表征抗体对 SARS-CoV-2 变异株的亲和力
A-Alpha Bio 发布预印本，用 AlphaSeq 技术对 33 种单克隆抗体与数千个 SARS-CoV-2 变异株进行结合测试，在抗体与 RBD 刺突蛋白变异体之间识别出超过 15 万对蛋白质-蛋白质相互作用。作者指出，许多抗体药物正针对 RBD 刺突开发，意外突变可能使病毒逃逸抗体治疗。
推荐理由：A-Alpha Bio 用 AlphaSeq 大规模筛查 33 种抗体与数千个变异株的结合，为变异逃逸评估提供高通量方法参照。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分5858 A-Alpha Bio获盖茨基金会80万美元资助，用AlphaSeq平台开发传染病药物
A-Alpha Bio宣布获得比尔及梅琳达·盖茨基金会80万美元资助，将与Lumen Bioscience合作，用AlphaSeq平台产生的数据训练机器学习模型，开发针对肠道和呼吸道病原体的高效、交叉反应疗法。
推荐理由：该资助把AlphaSeq的高通量抗体结合数据与机器学习预测相连，展示了抗体跨菌株反应性开发的合作路径。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分5858 A-Alpha Bio 验证 AlphaSeq 分子胶发现可行性并获 NSF SBIR 二期资助
A-Alpha Bio 宣布获得美国国家科学基金会 SBIR 二期资助，用于继续开发其 AlphaSeq 平台以发现分子胶。AlphaSeq 结合合成生物学与二代测序，可同时测量两个蛋白库之间的数百万蛋白-蛋白亲和力；一期中公司已在平台上表达 E3 泛素连接酶与靶蛋白，并正确观察到由现有分子胶增强的蛋白相互作用。
推荐理由：A-Alpha Bio 公布 AlphaSeq 在分子胶发现上的可行性验证，并获 NSF SBIR 二期资助继续开发。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分6363 A-Alpha Bio 的 AlphaSeq 论文在 PNAS 发表
A-Alpha Bio 宣布介绍 AlphaSeq 的论文已在 PNAS 发表。文中展示可通过重编程酵母交配同时表征数千个蛋白质-蛋白质相互作用，并观察到改变细胞外环境后相互作用强度的变化。
推荐理由：AlphaSeq 通过重编程酵母交配实现数千蛋白互作并行表征，为结合剂筛选提供可规模化的实验方法。