研发方向
蛋白、结合剂与治疗相关大分子设计及模型；结构预测、实际表达、结合、功能与可开发性分别判断，不将预测直接当作实验成功。
442 条精选近 30 天 272 条共收录 863 条
【全文节选总结】研究提出 ProteinDPO，用直接偏好优化（DPO）把实验稳定性数据注入结构条件蛋白语言模型 ESM-IF1，在 Megascale 约 66 万个变体、403 个结构域的留出集上，序列似然与 ΔΔG 的相关性由原始 ESM-IF1 的 Pearson R=0.55 提升至 0.72–0.73，优于监督微调模型的 0.59。
推荐理由：研究把偏好优化用于结构条件蛋白语言模型，展示稳定性对齐能否迁移到结合亲和力与抗体热稳定性任务。
RyboDyn 在 bioRxiv 预印本中报告，其测序平台 RyboCypher 在肺癌、结直肠癌及癌旁组织和癌细胞系中解析出约660万个暗 RNA 位点，其中超过97%不见于现有非编码 RNA 数据库。
推荐理由：RyboDyn 用自建测序平台在肿瘤样本中挖掘出约8万条隐秘肽段，并给出一个可成药的表面靶点验证案例。
【全文节选总结】研究团队将基于表面的MaSIF-mimicry计算搜索与高通量蛋白互补实验GluePCA结合，在人类蛋白质组范围内绘制CRBN-分子胶可及互作空间。
推荐理由：研究把表面相似性计算搜索与大规模结合实验串联，为分子胶可及靶点空间提供了可迁移的筛选路径。
寻明生科（Aureka Biotechnologies）宣布完成总额1亿美元的B系列融资，首轮由Granite Asia独家投资，后续轮次由产业投资人领投、弘晖基金跟投，启明创投、经纬创投及纽尔利资本等现有股东持续投资，公司累计融资近2亿美元。
推荐理由：融资披露同时交代了资金用途与Lab-in-the-Loop闭环体系，可了解该公司基座模型与实验平台如何衔接。
文章解读东京大学Jumpei Morimoto与Shinsuke Sando团队的研究，指出N-烷基肽的高被动膜渗透性除去除酰胺N–H外，还来自N/Cα双取代产生的骨架位阻约束。
推荐理由：文章拆解东京大学团队关于N/Cα双取代骨架位阻促进肽透膜的机制研究，为口服环肽设计提供可迁移的结构判断依据。
英灵殿科技团队提出EpiBench，一个面向抗体药物发现的表位推理基准，包含1,609个样本和五项相互关联任务，标签来自抗体–抗原复合物结构、功能性B细胞实验与深度突变扫描数据。
推荐理由：该基准把表位理解拆成五项抗体发现决策任务，并给出通用大模型在长序列定位与抗体特异性对应上的具体缺口。
作者将ESM-IF1逆折叠生成与保守性、蛋白-核酸共同进化约束结合，从头设计出与天然ISDra2 TnpB仅约50-60%一致性的SynTnpB小型RNA引导核酸酶。
推荐理由：研究把结构生成与进化保守性约束结合，设计出序列偏离天然但仍可编辑基因的TnpB核酸酶，并给出模块化筛选与结构依据。
分子之心在7月31日深圳“AI+新药研发研讨会”上披露，其AI从头设计的纳米抗体和环肽在TNFα、PD-L1、MDM2等十几个靶点上获得阶段性湿实验命中：TNFα的14个纳米抗体中7个显示结合活性，最优亲和力51皮摩尔；PD-L1的30个候选纳米抗体中26个命中；MDM2的21个候选环肽中16个显示可检测结合，最佳KD为13.7微摩尔。
推荐理由：分子之心披露纳米抗体与环肽的湿实验命中数据及表达量结果，呈现AI从头设计从结合走向可开发性的阶段进展。
【全文总结】作者提出 ABAG-Rank，一个基于 DeepSet 架构的深度神经网络，用于对 AlphaFold 类模型生成的抗体-抗原复合物结构打分排序，以缓解 AF3 置信度对错误结合表位的高分误判。
推荐理由：研究针对 AlphaFold 抗体-抗原复合物排序偏差，提出重排序模型并给出与 AF3、DeepRank-Ab 的对照结果。
Hannes Stärk 转发推荐 bjing2016 制作的 cofoldarena.ai，这是一个与 PDB 同步、每周更新的开源共折叠结构预测模型排行榜，所有预测结果均可查看和下载。bjing2016 表示，推出该榜单是为了帮助大家跟上不断涌现的开源共折叠模型。
推荐理由：该榜单按周同步 PDB 并公开预测结果，为比较开源共折叠结构预测模型提供了可下载的参照。
【摘要级】研究提出 ProteinGuide，一种无需额外训练生成模型即可对蛋白序列生成模型进行即时条件化的方法，适用于 ESM3 等掩码语言模型、ProteinMPNN 等任意顺序自回归模型以及 MultiFlow 等离散状态空间上的扩散与流匹配模型。
推荐理由：提出无需重训生成模型的序列条件化框架，并用湿实验数据提升碱基编辑器的体内编辑活性。
Vilya 发布全原子基础模型 Vilya-2，称其无需模板或共进化输入，通过扩散和单一统一原子表示解析多肽与靶点复合物。公司称该模型对非经典多肽达到亚埃级精度，并准确预测 Zolucatetide、Daraxonrasib、Icotrokinra 和 Enlicitide 与各自治疗性蛋白靶点的相互作用。
推荐理由：Vilya-2 以统一原子表示建模多肽与靶点复合物，为现有工具难以处理的非经典化学体系提供参照。
JMC发表的研究以天然抗菌大环肽浅灰霉素为对象，结合PAMPA、Caco-2、EPSA测定与溶液NMR、蒙特卡洛构象搜索及NAMFIS分析，解析其在极性与非极性环境中的构象分布。
推荐理由：文章解读JMC研究如何用构象集合解释大环肽渗透性反常，为环肽可开发性评估提供构象层面的参照。
【全文总结】SimBinder-IF 在 ESM-IF 基础上冻结结构编码器、仅用 SimPO 微调序列解码器，以提升抗体序列对数似然与结合亲和力的一致性。
推荐理由：研究用偏好优化微调ESM-IF的序列解码器，在留出抗原上比较亲和力排序与基线表现。
分子之心在WAIC 2026公布MMDesign环肽从头设计结果：针对p53-MDM2靶点首轮设计并测试的21条候选环肽中16条实验命中，命中率超过70%，最优候选KD为13.7微摩尔，优于同期实验阳性对照；PD-L1靶点首轮19条候选中有6条经SPR确认结合，最佳KD接近40微摩尔。
推荐理由：分子之心公布MMDesign在p53-MDM2与PD-L1两个PPI靶点的环肽首轮湿实验命中数据，可与纳米抗体结果对照看平台跨模态能力。
Latent Labs 宣布药物设计智能体 Latent-Y 向全球研究者开放，获批研究者每天可免费获得 250 个设计。公司同时公布早期访问研究者的首批实验室结果，包括阻断离子通道的分子、在体内杀伤肿瘤细胞的 CAR-T 细胞，以及疟原虫难以通过突变逃逸的结合剂。
推荐理由：Latent Labs 开放其药物设计智能体 Latent-Y，并给出早期用户离子通道抑制剂与 CAR-T 的实验室结果。
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。
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 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 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。