扰动之心完成数千万元天使轮融资并发布虚拟细胞世界模型AlphaCell 1.0 Pro
扰动之心（PerturbMind AI）宣布完成数千万元天使轮及天使+轮融资，由清松资本领投，同杨基金及多家药企跟投，并走出隐匿模式。公司同期发布PerturbSeek™体系下的虚拟细胞状态推演世界模型AlphaCell 1.0 Pro，标准参数量1B，可裁剪至300M用于私有化部署，也可扩展至50B。
推荐理由：融资与模型发布同时披露，呈现以状态推演替代靶点中心的虚拟细胞路线及其参数弹性设计。
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模型/算法发布 最新动态
生命科学大模型、蛋白质结构预测、生成式化学与 AI 制药核心算法的权重、版本与能力发布。
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模型/算法发布的精选
智药邦精选AI 评分5858
Edison Scientific精选AI 评分5858 Edison Scientific 推出 Kosmos Target Assessment 靶点评估工具
Edison Scientific 发布 Kosmos Target Assessment（TA），这是 Kosmos 的专用版本，用于筛选最具成药潜力的治疗候选靶点，与 Incyte 合作开发。
推荐理由：Kosmos TA 与 Incyte 合作开发，把安全性、可成药性与竞争情报等维度纳入靶点评估，并给出与委员会实验请求的一致率。
BioTender精选AI 评分7373 腾讯混元 Hyra 2.0 科研智能体自主研发出蛋白质逆折叠模型 HyInv 与语言模型 HyPLM-Flash
腾讯混元于 11 月 2 日发布 Hyra 2.0（Hunyuan Research Agent），将 AI 科研智能体的目标从解决单个科研问题扩展到自主研发可复用的模型、算法和工具，并完成两个 AI4Protein 成果的研发。
推荐理由：腾讯混元披露科研智能体自主研发出两个蛋白质模型，并公开权重与推理代码，可供比较其研发流程与评测表现。
Edison Scientific精选AI 评分5858 Edison Scientific 与普林斯顿合作发布 ChefNMR2，可从一维 NMR 谱自动解析小分子结构
Edison Scientific 与普林斯顿的 ZhongingAlong 合作推出 AI 系统 ChefNMR2，可从简单一维 NMR 谱自动完成小分子全新结构解析。
推荐理由：该模型用一维核磁谱自动解析小分子结构，并在五个基准上与通用大模型对比，可供关注谱图解析自动化的人参考。
Molence精选AI 评分6262 Molence 发布 Mol-1：增加推理算力可提升抗体-抗原预测
Molence 发布抗体-抗原结构预测模型 Mol-1，称在 MolBench-AB-26 上增加推理算力可持续提升预测质量。
推荐理由：官方披露 Mol-1 在抗体-抗原预测基准上随采样与循环次数增加而提升，并给出采样效率对比。
BioAICraft精选AI 评分6262 SoupFold 发布整合模型 soup-opendde-pack 并公开约 18.2 GB 权重
2026 年 10 月 31 日，SoupFold 作者 Hyosoon Jang 发布整合模型 soup-opendde-pack，并公开约 18.2 GB 模型权重。
推荐理由：该整合包把四个结构预测模型收进单一 checkpoint，可对照其推理流程与依赖变化。
下一分子精选AI 评分7474 Molence开源生物分子基础模型Mol-1，VHH单靶点结合命中率最高63%
前字节跳动Protenix核心成员创立的Molence Bio于10月28日发布开源生物分子基础模型Mol-1，公开39页技术报告，代码以Apache 2.0开放、基础版权重可下载，约束版权重未同样开放。
推荐理由：报道梳理了Mol-1的结构预测与VHH设计数据，并逐项标注队列不匹配与早期checkpoint等证据边界。
LeapFun精选AI 评分7474 侯廷军团队推出PartiDesign：统一生成框架用于蛋白与环肽设计
侯廷军团队推出可控生成框架PartiDesign，将结构与序列或化学身份在同一次Flow Matching生成中协同，覆盖蛋白、DNA、RNA和小分子。在ProtDBench普通MPNN单序列协议下，其估算合格候选产出约为RFD3的4.9倍，加入α螺旋引导后约7.6倍；AME原子级催化基序骨架搭建中常规与α引导配置分别约为RFD3的8.6倍和12倍。
推荐理由：介绍统一生成框架在蛋白与环肽设计上的产出效率，并给出与RFD3、BoltzGen的基准对比及计算筛选边界。
Molence精选AI 评分7474 Molence 发布开源生物分子智能模型 Mol-1
Molence 发布开源生物分子智能模型 Mol-1，在 FoldBench-AB 上取得 75.0%，接近其引用的 IsoDDE 报告的 75.58%。该模型可在单张 H20 上完成 6 万 token 的组装，公司称其在 10 项对比中 8 项优于 Anthropic；VHH 结合命中率最高 63%，最佳 SPR KD 为 43 pM。代码已在 GitHub 开放，并提供在线试用入口。
推荐理由：Molence 发布开源生物分子模型 Mol-1，并给出结构基准、长序列组装与 VHH 结合筛选的对比数据。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分5858 CAI-Vax：抗原筛选后个性化 mRNA 癌症疫苗构建体的计算设计
CAI-Vax 在抗原筛选后排列所选抗原并生成同义编码序列，用于构建个性化 mRNA 癌症疫苗。研究在四个已发表队列的 31 名患者、357 条候选肽上评估，在 MHCflurry 主要阈值（百分位排名≤2%）下。
推荐理由：该预印本比较不同抗原排布策略对预测连接肽结合的影响，并提示结果依赖所用预测模型。
BioTender精选AI 评分6565 Xaira 发布药物发现智能体平台 X-Scientist
Xaira 于 2026 年 10 月 21 日发布药物发现智能体平台 X-Scientist，公司报告其提名的基因干预在 HepG2 细胞实验中命中率为 7.1%，人工筛选为 6.9%，随机组为 0.9%。
推荐理由：发布文把命中率、基准增益与成本放在同一套证据里，并逐项标注了计时对象和验证方式的边界。
SandboxAQ精选AI 评分5858 SandboxAQ 与 Apheris 在柏林推出 Virtual Cell Network，联合药企训练 AQCell
SandboxAQ 与 Apheris 在柏林宣布推出 Virtual Cell Network，目标是建成由药企主导的最大虚拟细胞网络。成员用自有数据训练 SandboxAQ 的 AQCell 以扩展其适用范围，再针对自身项目微调，原始数据不离开各公司环境；Apheris 负责运营网络并通过其平台交付模型，同时运行 co-folding、ADMET 和抗体可开发性联邦网络。
推荐理由：药企可在自有数据不出域的前提下联合训练虚拟细胞模型，为跨公司数据协作提供了一种组织方式。
英矽智能精选AI 评分6363 英矽智能推出 inClinico Agent，加速临床试验分析与终点预测
英矽智能推出 inClinico Agent，将自然语言问题转化为端到端临床分析工作流，把复杂临床格局分析从数月压缩至分钟级。
推荐理由：英矽智能发布临床分析智能体，公开了终点预测模型在前瞻性基准上的表现与对照结果。
SynBioBeta News精选AI 评分6868 Latent Labs 发布抗体设计智能体 Latent-Y，称计算流程提速 56 倍
Latent Labs 发布其称为首个经实验室验证的药物设计智能体 Latent-Y，用于自动完成抗体设计中的文献调研、靶点结构分析与结合位点指定等步骤，并配套面向抗体与多肽设计的模型 Latent-X2，通过网页界面供研究者逐步控制。
推荐理由：报道介绍 Latent Labs 的抗体设计智能体如何把文献调研与表位选择交给软件，并给出其自报的提速数据。
UW Institute for Protein Design精选AI 评分7474 IPD 与 NVIDIA 联合发布开源蛋白设计模型 RFD4-Proteina
UW 蛋白质设计研究所（IPD）与 NVIDIA 联合发布开源蛋白设计模型 RFD4-Proteina，已接入 NVIDIA BioNeMo。据 NVIDIA 介绍，该模型在 200 个残基长度下生成速度比 RFdiffusion3 快 13 倍，在 12 项以上蛋白设计任务上达到当前最优，并支持自定义设计输入与在难题上使用测试时计算。官方提供结合剂设计教程与项目主页 rfd4-proteina.org。
推荐理由：IPD 与 NVIDIA 联合发布开源蛋白设计模型，给出相对 RFdiffusion3 的生成速度与任务覆盖对比。
智药局精选AI 评分7373 Radical Numerics发布Omnii-1，AI设计噬菌体已用于耐药菌感染患者同情用药
生物AI公司Radical Numerics于10月20日发布新一代生物学AI模型Omnii-1，研究人员用其设计的噬菌体已通过同情用药途径给予一名耐药细菌感染患者，公司称这是全球首例用于人体治疗的AI设计噬菌体。
推荐理由：报道梳理了Omnii-1的多模态预训练思路与AI设计噬菌体同情用药案例，并明确临床效果未披露。
NVIDIA Healthcare & BioNeMo精选AI 评分7272 NVIDIA 与 UW 蛋白设计研究所发布开放蛋白设计模型 RFD4-Proteina
NVIDIA 与华盛顿大学医学院蛋白设计研究所发布开放模型 RFD4-Proteina，将可编程蛋白设计与搜索能力结合，可按分子输入、约束和评分目标生成并优化蛋白设计。
推荐理由：该开放模型把可编程蛋白设计与搜索结合，并在四类基准上报告了相对基线的设计成功率与吞吐表现。
Frank Noé精选AI 评分7272 微软 BioEmu2 生物分子结构动力学基础模型已上线 Tamarind Bio
Frank Noé 表示，微软研究院 AI for Science 的生物分子结构、动力学与功能基础模型 BioEmu2 已可在 Tamarind Bio 平台使用。该模型以开放权重、MIT 许可发布，代码托管于 GitHub；引用内容展示了 BioEmu2 模拟无序肽 PUMA 与 MCL-1 受体结合的示例。
推荐理由：BioEmu2 开放权重并上线第三方平台，为关注生物分子结构与动力学生成模型的人提供可访问入口。
Corin Wagen精选AI 评分5858 Rowan 发布 FEP 更新，新配体参数化方法 Mango 提升基准表现
Rowan 发布若干更新以提升 FEP 计算精度，并推出新的配体参数化方法 Mango。作者称 Mango 在标准 8 体系 FEP+ 基准集上降低了能量误差，并提高了排序相关性指标。
推荐理由：Rowan 更新 FEP 计算流程并引入 Mango 配体参数化方法，给出其在标准 8 体系基准上的误差与排序相关性变化。
LeapFun精选AI 评分7878 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。
推荐理由：微软公开预览 BioEmu2，把平衡系综采样与时间传播并入同一模型接口，并给出可复用的开源权重。