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。
研发方向
抗体工程 最新动态
AI 辅助治疗性单抗/双抗从头设计、CDR 构型优化、亲和力成熟、抗体人源化与成药性评估。
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A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分7272
Simon Kohl精选AI 评分5858 Latent Labs 将抗体设计智能体 Latent-Y 上线平台，开放全球免费每日额度
Latent Labs 宣布抗体设计智能体 Latent-Y 即将上线 Latent Labs Platform，面向全球研究者开放并提供免费每日额度，其核心是首次向研究者开放的抗体设计生成模型 Latent-X2。
推荐理由：Latent Labs 将抗体设计智能体接入平台并开放免费额度，可了解其从自然语言到实验可用序列的产品化路径。
AurekaBio 寻明生科精选AI 评分7272 寻明生科开源全原子生物分子基座模型 OpenDDE
寻明生科于2026年7月7日发布并开源全原子生物分子基座模型 OpenDDE，将生物分子共折叠、结构推理与规模化法则纳入同一框架。
推荐理由：寻明生科开源全原子共折叠基座模型，抗体-抗原基准成绩与规模化趋势为评估开放结构模型提供参照。
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。
Nabla Bio精选AI 评分6565 Nabla Bio 转发 Twist Bioscience 关于 JAM-2 选择性抗体设计的客户成果
Nabla Bio 转发 Twist Bioscience 的客户成果介绍，称 JAM-2 通过设计高选择性抗体靶向此前被认为无法在细胞内触及的蛋白，并附报告链接。Nabla Bio 自身正文仅表达对 Twist Bioscience 的致意，未补充技术细节或数据。
Cradle Bio Blog精选AI 评分6767 AI 如何改变抗体优化的第一轮：Cradle 七个多样化campaign的实测
Cradle 在七个抗体多样化campaign中，用基于进化序列数据训练的模型生成每个携带2-8个突变的多突变变体库，设计变体的结合保留率为56%-92%，其中四个campaign在未针对亲和力优化的情况下出现2倍至350倍亲和力提升。
推荐理由：Cradle 用七个抗体多样化campaign的实测数据，对比单点扫描与多突变首轮的取舍，给出首轮实验设计的具体参照。
Medra 官网资讯精选AI 评分5858 Medra 发布 AI Experimentalist 并宣布获 DARPA 资助项目
Medra 发布 Physical AI Scientist 平台的科学推理层 AI Experimentalist，可将自然语言科研目标与人工撰写的实验方案转化为可执行、可测量并迭代改进的实验。
推荐理由：该平台把自然语言科研目标转成可执行实验并闭环优化，展示了自动化实验室与推理层结合的具体形态。
Nabla Bio精选AI 评分7474 Nabla Bio 发布 JAM-2 报告：零样本设计多特异性抗体与 KRAS G12 双变异结合剂
Nabla Bio 发布 JAM-2 模型报告，将零样本药物设计从结合扩展到多功能药物与胞内蛋白质组。报告称其全计算设计出针对五种肽-MHC 的多特异性抗体，T 细胞激活/杀伤 EC50 达皮摩尔级、选择性超过 100 倍；并生成靶向 KRAS G12V 与 G12C 的双变异多特异性抗体，在皮摩尔至个位数纳摩尔效力下杀伤呈递细胞且不伤野生型。
推荐理由：Nabla Bio 公开 JAM-2 在五类肽-MHC 与 KRAS G12 双变异多特异性抗体上的设计与湿实验验证细节，可作为评估零样本抗体设计的参照。
Medra 官网资讯精选AI 评分5858 Medra 推出 AI Experimentalist，与 Physical AI Lab 组成闭环实验平台
Medra 发布 AI Experimentalist，作为其 Physical AI Scientist 平台的科学推理层，与湿实验室执行层 Physical AI Lab 组成设计、执行、解读、改进的闭环系统。
推荐理由：Medra 公布 AI Experimentalist 与湿实验室闭环平台，抗体筛选案例给出周期压缩的具体路径。
Ginkgo Datapoints · Updates精选AI 评分7171 Ginkgo发布160个双特异性抗体可开发性数据集与设计规则
Ginkgo在统一的knobs-into-holes CrossMab IgG1骨架上，用PROPHET-Ab高通量平台的10项检测表征了160个双特异性抗体及其65个亲本臂，并公开数据集。
推荐理由：研究用160个双抗与65个亲本臂的配对数据，区分哪些可开发性指标可从亲本预测、哪些必须在双抗层面测。
LabGenius Therapeutics · News精选AI 评分7171 LabGenius与LG Chem达成多年研究合作、选择权及许可协议，用EVA平台设计肿瘤靶向多特异性抗体
LabGenius Therapeutics与LG Chem签署多年研究合作、选择权及许可协议，将用其AI/ML驱动的抗体发现平台EVA设计针对一种在多种难治癌症中表达的实体瘤抗原的肿瘤选择性多特异性抗体，目标是克服现有免疫疗法的脱靶毒性等局限。
推荐理由：协议披露了首付款、早期里程碑与选择权行权后的潜在里程碑结构，可对照同类抗体发现合作的分层设计。
百奥几何BioGeometry精选AI 评分5858 百奥几何完成数亿元战略融资，推进GeoFlow模型与自动化实验室
百奥几何完成新一轮数亿元战略融资，由上海生物医药创新转化基金、国科投资、达晨财智、星连资本联合领投，高榕资本、指数人工智能产业创新基金跟投，资金将用于自研微观世界模型GeoFlow迭代、高通量自动化实验室建设和创新药物管线推进。
推荐理由：融资信息之外，文中还披露了GeoFlow各代模型在抗体与酶设计上的具体交付指标，可作为观察其技术路线的参照。
Cradle Bio Blog精选AI 评分6767 Cradle 展示零样本抗体多样化：七组实验与单突变扫描基线对比
Cradle 汇总其零样本抗体多样化流程在 SARS-CoV-2 RBD、HER2 和 EGFR 上的七组实验，其中 4/7 实验、2/3 靶点出现显著亲和力提升，弱结合剂 Ty2 的 KD 改善达 350 倍。
推荐理由：Cradle 汇总七组零样本抗体多样化实验，给出功能率与亲和力提升幅度，并对照文献单突变扫描基线。
Cradle Bio Blog精选AI 评分6262 Lundbeck 与 Cradle 合作，用 AI 蛋白设计平台优化脑病抗体疗法
Lundbeck 与 Cradle 宣布合作，将部署 Cradle 的 AI 蛋白设计平台，用于发现和优化针对脑部疾病的生物疗法，初期推进两个靶向 CNS 疾病的抗体项目。
推荐理由：Cradle 与 Lundbeck 签约，把生成式蛋白设计接入两条 CNS 抗体项目，并形成实验回流的迭代闭环。
Roshan Rao精选AI 评分7373 Biohub 开源可生成纳摩尔亲和力 scFv 的结合剂设计流程
Roshan Rao 宣布已完全开源其结合剂设计流程，该流程可生成纳摩尔亲和力的 scFv。代码忠实复现了论文中描述的管线，也正是产出其设计所用的同一套流程，入口为 https://tinyurl.com/7jnsuzv5。所引用的教程 notebook 位于 Biohub 的 esm 仓库，支持通过 @modal 扩展结合剂生成，相关 ESMFold2、ESMC、ESM Atlas 与完整结果见论文 https://biohub.ai/papers/esm_protein.pdf。
推荐理由：作者开源了论文中实际使用的结合剂设计流程，可复现生成纳摩尔亲和力 scFv 的完整管线。
Alex Rives精选AI 评分8282 ESMFold2 发布：面向蛋白预测、设计与发现的开放科学引擎
Alex Rives 宣布推出 ESMFold2，一个面向蛋白生物学预测、设计与发现的开放科学引擎，称其在蛋白相互作用尤其是抗体上达到当前最优性能。作者称已针对癌症和免疫学相关的五个治疗靶点设计并验证了 miniprotein 结合剂和单链抗体，成功率很高，亲和力达到与治疗活性一致的水平。
推荐理由：ESMFold2 同时覆盖蛋白相互作用预测与结合剂设计，并给出多靶点湿实验验证结果，可作为评估蛋白基础模型能力的参照。
AI4Protein精选AI 评分5858 昌平国家实验室余其林讲座介绍抗体设计框架PPIFlow
昌平国家实验室副研究员余其林将于2026年5月24日晚通过腾讯会议主讲抗体设计框架PPIFlow。据简介，该框架结合流匹配生成模型与新型体外成熟策略，无需实验优化即可直接生成皮摩尔至纳摩尔级亲和力的纳米抗体和迷你蛋白结合剂。
推荐理由：讲座介绍PPIFlow以流匹配加计算机成熟生成高亲和力纳米抗体与迷你蛋白，可了解纯计算结合剂设计思路。
AI4Protein精选AI 评分6767 清华与字节团队AnewOmni：跨尺度统一分子生成模型
字节AI制药团队与清华AIR团队开发统一分子生成模型AnewOmni，可设计小分子、多肽和纳米抗体，训练数据超过500万个生物分子复合物。模型支持可编程图提示，可施加化学约束、拓扑约束与几何转向，并生成非天然氨基酸、手性分子、共价结合等非标准化学结构。
推荐理由：介绍统一分子生成模型在KRAS G12D与PCSK9上的跨模态设计结果，可作为多模态药物设计的参照。
AurekaBio 寻明生科精选AI 评分6262 寻明生科完成3500万美元A+轮融资，推进AuraIDE抗体设计平台与管线
寻明生科宣布完成3500万美元A+轮融资，由红杉中国领投，经纬创投、博远资本跟投，老股东五源资本、启明创投、纽尔利资本等持续投资，A轮及A+轮累计近亿美元。资金将用于建设其自主研发的功能抗体设计平台AuraIDE™，加强基座模型与智能体能力及高通量高内涵实验平台。
推荐理由：融资披露同时给出抗体管线所处阶段与智能体实验闭环的建设方向，可对照其平台叙事与管线进度。
Medra 官网资讯精选AI 评分5858 Medra 发布自主实验室 Medra Lab 001，称覆盖设计-制造-测试-分析全流程
Medra 宣布建成 Medra Lab 001（ML001），称其为美国最大的自主实验室，面积 38,000 平方英尺、部署数百台机器人并 24/7 运行，在 90 天内建成。
推荐理由：Medra 公布其自主实验室的规模与在产合作范围，为观察物理 AI 科学家的落地形态提供参照。