NVIDIA公开RFD4蛋白设计数据体系：2.13TB、19类训练集与采样权重
NVIDIA在开放RFD4-Proteína蛋白设计模型之外，公开了支撑训练的数据体系，共2.13TB、19类训练集、33,527个文件对象，覆盖蛋白结构、抗体、TCR、蛋白Binder、环肽、非天然氨基酸、蛋白-配体、RNA及糖链，较早期约239GB、5类数据的版本明显扩展。
推荐理由：文章拆解了RFD4公开数据集的19类配置、过滤保留率与采样权重，为自建蛋白设计训练数据提供参照。
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NVIDIA 最新动态
NVIDIA 的 BioNeMo、生物医药模型工具、算力与生命科学研发合作。
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NVIDIA的精选
LeapFun精选AI 评分7474
BioTender精选AI 评分6565 BioTender盘点19个全原子蛋白设计项目：竞赛焦点从生成结构转向控制功能
BioTender 汇总2026年9—10月收录的19个全原子建模与设计项目，覆盖结构生成、复合物预测、结构编码与设计优化，认为竞赛焦点正从生成结构延伸到控制功能。
推荐理由：梳理19个全原子建模项目的路线差异，并指出评测口径与开放程度决定成绩可比性。
下一分子精选AI 评分7474 NVIDIA 发布 BindClaw 技术报告：以机制计算测定串联蛋白结合剂设计
NVIDIA 在 10 月 28 日的技术报告中提出 BindClaw，一套智能体辅助的蛋白结合剂设计流程，可从生物学目标或论文出发识别靶点与结合位点、建立抑制或降解等五类机制相关计算测定，再调用 RFD4-Proteina、Proteina-Complexa 等后端生成并迭代候选物。
推荐理由：NVIDIA 技术报告把机制相关计算测定嵌入蛋白结合剂设计流程，并给出钙调蛋白状态选择性的湿实验数据。
BioAIDesign精选AI 评分7878 NVIDIA 发布 BindClaw 技术报告：18 个钙调蛋白结合剂中 15 个结合，13 个区分钙结合态
NVIDIA 于 2026-10-28 发布 BindClaw 技术报告，把抑制剂、降解剂、稳定剂、状态选择性、受体激动五类功能要求写成冻结评分的计算 assay，让智能体在固定评分标准下迭代蛋白设计。
推荐理由：报告把功能要求固化为可执行计算对照，并用钙调蛋白湿实验检验状态选择性设计。
药化猩球精选AI 评分5858 基于 RFD4-Proteina 的 TfR1 靶向 VHH 设计全流程
作者记录了用华盛顿大学 IPD 与 NVIDIA 的 RFD4-Proteina 流匹配模型搭建 TfR1 靶向 VHH 从头设计流水线的完整流程，保留框架区、从头设计三个 CDR，批量生成 500 条设计并按 pLDDT、界面接触数、表位距离、CDR 组氨酸数等加权筛出 Top 20。
推荐理由：完整记录了用 RFD4-Proteina 搭建 TfR1 纳米抗体设计流水线的步骤与踩坑，可作为迁移到其他靶标的操作参照。
下一分子精选AI 评分7373 IPD与NVIDIA开源RFD4-Proteina：从计算通过率到湿实验的采用判断
IPD与NVIDIA于10月公开RFD4-Proteina的代码与模型权重，模型把序列与结构放进同一生成过程，并提供候选搜索与评估入口，核心许可为BSD 3-Clause。
推荐理由：结合开源入口、计算基准口径与两组湿实验，给出团队自评该蛋白设计模型是否值得采用的判断框架。
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。
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。
Terray Therapeutics精选AI 评分5858 Terray 与 NVIDIA 用微调 Nemotron 模型抽取化学合成路线并接入 EMMI 平台
Terray Therapeutics 与 NVIDIA 合作，用微调的 Nemotron 3.5 Super VL 和 Nemotron 3 Nano Omni 从科学文献中抽取化学合成路线，并称取得当前最优性能。
推荐理由：Terray 与 NVIDIA 合作把化学合成路线抽取能力嵌入 EMMI 平台，展示了化学文档解析在药研工作流中的具体用法。
智药局精选AI 评分5858 英伟达投资Boltz、Prima Mente等五家英国AI企业
英伟达10月15日宣布投资五家英国AI企业，包括AI制药公司Boltz和AI for Science初创Prima Mente，另三家为Foresight、Hiverge和Riverlane。
推荐理由：英伟达投资两家英国AI for Science企业，可对照其模型与平台在药研链条中的位置。
Marinka Zitnik精选AI 评分6363 ToolUniverse 新增 GPU 环境自动配置，支持智能体调用蛋白设计模型
ToolUniverse 推出 GPU 环境自动配置功能，使智能体可在复杂生物数据集上调用机器学习模型并把输出用于发现流程。
推荐理由：ToolUniverse 新增 GPU 环境自动配置，让智能体直接调用蛋白设计与结构预测模型，并附可复用的 EGFR 设计流程。
Proxima精选AI 评分5858 Proxima 将 NVIDIA BioNeMo 推理运行时接入 Neo，H100 上吞吐提升 1.6 至 1.9 倍
Proxima 已将 NVIDIA 今日发布的 BioNeMo Inference Runtime 用于其蒸馏与重折叠管线的生产环境，使 Neo 在 H100 上获得 1.6 至 1.9 倍吞吐提升，短输入场景最高 3 倍。公司称集成仅耗时数小时，一个使用 BioNeMo agent skill 的编码智能体一次性完成接入，尽管 Neo 架构与参考模型差异很大，此后已持续运行。
推荐理由：Proxima 披露 Neo 接入 NVIDIA BioNeMo 推理运行时后的吞吐提升与集成耗时，可作为评估推理栈落地成本的参照。
Terray Therapeutics精选AI 评分5858 Terray 在 H100 上实测 NVIDIA BioNeMo 推理内核，TerraBind 三角注意力最高提速 7.1 倍
Terray Therapeutics 在 H100 GPU 上以自有生产架构 TerraBind 为基准，测试 NVIDIA 新发布的 BioNeMo Inference Runtime 内核（CuTeDSL），结果显示其比标准 PyTorch 注意力最高快 7.1 倍，比其现有优化内核栈 cuEquivariance 最高快 1.8 倍。
推荐理由：Terray 在自有生产架构上实测 NVIDIA 新推理内核，给出相对 PyTorch 与现有内核的加速幅度及适用规模。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)精选AI 评分5858 Baker Lab 蛋白质设计研究所与 NVIDIA 合作加速 RF3 推理，256 残基蛋白预测从 5.8 秒降至 2.5 秒
蛋白质设计研究所（IPD）与 NVIDIA 合作，将 NVIDIA cuEquivariance 和 TensorRT 集成到 RF3 流程中，在 256 残基蛋白上把端到端结构预测时间从 5.8 秒缩短到 2.5 秒。
推荐理由：IPD 与 NVIDIA 把 RF3 推理时间缩短一半以上，展示了设计模型与底层算力栈协同优化的路径。
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。
唯信计算精选AI 评分5858 唯信计算在 NVIDIA GTC 2026 发布生物医药多智能体操作系统 WeMol Copilot
唯信计算（Wecomput）在 NVIDIA GTC 2026 发布生物医药多智能体操作系统 WeMol Copilot，用户可用自然语言描述任务，由系统规划路径并调度底层 AI 模型与计算工具。
推荐理由：唯信计算在 GTC 2026 发布多智能体系统，展示从抗体生成到去免疫原性改造的自动化流程编排。
Theodoris Lab精选AI 评分8282 Theodoris Lab 发布时序 AI 模型 MaxToki，预测细胞状态轨迹与干预靶点
Theodoris Lab 发布时序 AI 模型 MaxToki，用于生成动态轨迹中的过去、中间与未来细胞状态，并预测诱导目标状态转变的干预。模型基于近 1 万亿基因 token 训练，覆盖约 1.75 亿单细胞转录组和约 1 亿条跨人类一生的细胞状态轨迹，采用连续数值 tokenization 与两阶段训练（上下文长度从 4096 扩至 16384）。
推荐理由：该模型把细胞状态建模扩展到时间轴，并在人源细胞与小鼠中验证了预测的促衰老靶点。
Proxima精选AI 评分6060 Proxima 与 NVIDIA 合作发布预印本：用 Fold-CP 多 GPU 预测大型蛋白复合物结构
Proxima 与 NVIDIA BioNeMo 团队发布预印本，将 NVIDIA 的 Fold-CP 集成进其 NeoLink 蛋白组学流程，把长生物序列的计算分布到多块 GPU 上，以消除限制大型蛋白复合物结构预测的内存瓶颈。Proxima 称 NeoLink 已通过实验绘制高阶复合物中数百万条蛋白质-蛋白质相互作用，而这类复合物由 10、20 甚至 50 个以上亚基组成。
推荐理由：Proxima 与 NVIDIA 合作把 Fold-CP 接入蛋白组学流程，展示多 GPU 拆分长序列以预测大型蛋白复合物结构。
NVIDIA Healthcare & BioNeMo精选AI 评分6262 NVIDIA 与礼来宣布共建 AI 联合创新实验室，五年投入最高 10 亿美元
NVIDIA 与礼来宣布成立首个 AI 联合创新实验室，双方将在五年内投入最高 10 亿美元用于人才、基础设施与算力，实验室落地旧金山湾区，预计今年初启动。
推荐理由：两家公司把算力、湿实验与模型开发放进同一实验室，为观察药企与芯片厂商共建干湿闭环提供具体样本。
NVIDIA Healthcare & BioNeMo精选AI 评分7272 NVIDIA 扩展 BioNeMo 平台，礼来与 Thermo Fisher 等接入 AI 药物发现生态
NVIDIA 宣布扩展开放开发平台 BioNeMo，新增 Clara 开放模型中的 RNAPro（RNA 结构预测）与 ReaSyn v2（确保 AI 设计药物可合成），并推出 BioNeMo Recipes 与 GPU 加速化学信息学库 nvMolKit。
推荐理由：BioNeMo 扩展出 RNA 结构预测与可合成性模型，并接入礼来、Thermo Fisher 的实验室闭环，呈现平台化路径。