Ouroboros分子基础模型：将构象空间与药效团相似性纳入表示学习
【全文节选总结】Yang Zhang Lab 提出分子基础模型 Ouroboros，采用表示、重建与性质预测三个正交模块，表示模块以构象空间药效团相似性（CSPS）和分子指纹相似性预训练，在 126248 个分子上构建约 47 亿条相似性标签。
推荐理由：该工作把构象空间与药效团相似性纳入分子基础模型预训练，并在虚拟筛选与多靶点抑制剂发现中给出湿实验证据。
研发方向
蛋白质设计 最新动态
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。
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Yang Zhang Lab精选AI 评分7474
百奥几何BioGeometry精选AI 评分5858 百奥几何用GeoFlow零样本完成欧洲药企VHH多目标优化交付
百奥几何称其用GeoFlow蛋白质设计大模型为欧洲某知名药企完成VHH纳米抗体多目标优化项目，在未经靶点数据微调的零样本场景下仅一轮设计与验证，就从数十个候选分子中筛出多个同时满足功能活性、稳定性、非特异性和人源性要求的分子。
推荐理由：百奥几何披露其GeoFlow在零样本VHH多目标优化中一轮交付达标分子，可作为抗体AI设计交付方式的案例参照。
Nabla Bio精选AI 评分5858 Nabla Bio 称其为武田设计的分子获武田总裁在 JPM 公开评价
Nabla Bio 表示，其为武田设计的一个原本面临终止、无推进路径的项目交付了多个候选分子并奏效，武田总裁 Andy Plump 在 JPM 上以“浴火凤凰”形容该分子。Plump 称传统方法无法自行得到这一分子，但双方未披露适应证、分子数量细节与实验数据。Nabla Bio 还称其 JAM-2 平台与整合湿实验室已在业界数十个项目中运行，武田正将 AI 整合进其发现流程。
推荐理由：Nabla Bio 披露其为武田设计的分子被武田高管在 JPM 上公开评价，可作为 AI 设计分子进入大药企管线的合作案例参照。
Vilya, Inc.精选AI 评分7070 Vilya 发布全原子基础模型 Vilya-1，用于大环结构预测与设计
Vilya 发布全原子基础模型 Vilya-1，专门建模含非天然氨基酸等多样化学的大环结构。公司称在公开与内部大环晶体结构合并基准上，Vilya-1 恢复晶体构象的表现超过次优方法一倍以上，物理与规则方法恢复的构象不到其一半，深度学习方法更落后。Vilya-1 还可微调用于富集可渗透化合物，并生成构象集合以评估能量景观、筛选结合剂；公司表示已在多个内部项目中应用该模型。
推荐理由：Vilya-1 以全原子模型覆盖非天然化学的大环结构预测，并给出与物理规则及深度学习方法的具体对比。
Nimbus Therapeutics精选AI 评分6565 Nimbus Therapeutics 与礼来达成口服肥胖药物研发合作及许可协议
Nimbus Therapeutics 与礼来签署多年期研究合作及全球独家许可协议，针对肥胖及其他代谢疾病开发新型口服小分子药物，项目处于早期发现阶段。Nimbus 将获得合计 5500 万美元的首付款与近期里程碑付款，并有资格获得总额最高约 13 亿美元的开发、商业和销售里程碑付款及全球净销售额分级销售提成。
推荐理由：这是 Nimbus 与 Lilly 在肥胖口服小分子上的第二次合作，交易结构与前期里程碑金额可作为同类 AI 制药合作的参照。
Latent Labs精选AI 评分5858 Latent Labs 发布 Latent-X2：AI 生成抗体具备类药可开发性与低免疫原性
Latent Labs 在 Latent-X1 发布 5 个月后推出 Latent-X2，称其 AI 生成抗体在人体样本中表现出类药可开发性和低免疫原性，且为零样本生成。该模型目前面向部分合作伙伴开放使用，公司未披露具体实验数据与评测细节。
推荐理由：Latent Labs 公布从 Latent-X1 到 Latent-X2 的迭代，并给出 AI 生成抗体在可开发性与免疫原性上的自述结果。
LabGenius Therapeutics · News精选AI 评分8282 LabGenius 发表 EVA 平台闭环优化 HER2×CD3 多特异性抗体研究
【全文总结】LabGenius 在论文中报告其 EVA 平台通过机器学习与高通量实验闭环，在 44,160 个 HER2×CD3 T 细胞衔接器设计空间中经 5 轮设计-构建-测试-学习循环筛选 980 个候选，命中率较 Sobol 准随机基线提升 14 倍。
推荐理由：该研究把多特异性抗体的价数、拓扑与亲和力纳入贝叶斯优化闭环，并以临床基准分子作对照，展示了亲合力门控选择性的可设计路径。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)精选AI 评分8282 Baker Lab 开源发布 RFdiffusion3 全原子生物分子设计模型
Baker Lab 的蛋白质设计研究所发布开源模型 RFdiffusion3，可生成与细胞内常见各类分子相互作用的新蛋白质。
推荐理由：RFdiffusion3 以原子级扩散统一蛋白、DNA 与小分子结合设计，并开放训练代码与权重，便于复用与改造。
Nabla Bio精选AI 评分6565 Nabla Bio 发布 JAM-2 抗体设计模型，称可从计算机直接生成成药级抗体
Nabla Bio 发布 JAM-2，称其为首个能从计算机直接生成成药级抗体的 AI 模型。公司称在 26 个靶点中有一半在每靶点测试少于 45 个设计的情况下获得皮摩尔至个位数纳摩尔级结合剂，直接针对细胞表面 GPCR 的结合剂成功率最高达 11%，超过 50% 的设计在零优化下通过核心行业可开发性标准，并称已与多家大型药企合作部署 JAM-2。上述结果来自公司自述与白皮书，尚未见独立验证。
推荐理由：Nabla Bio 公布 JAM-2 在 26 个靶点上的抗体设计成功率与可开发性数据，可供对照评估从头抗体设计的能力边界。
Jeff Ruffolo精选AI 评分6767 Profluent 发布蛋白质序列编码器模型 Profluent-E1
Profluent 公开其内部蛋白质序列编码器模型 Profluent-E1，称 E1 系列可作为现有蛋白质建模与设计工作流的直接替换组件以升级流程。作者同时给出 bioRxiv 预印本链接（10.1101/2025.11.12.688125v1），推文未披露具体评测结果与权重开放情况。
推荐理由：Profluent 公开其内部蛋白质序列编码器 E1，并给出可替换现有建模与设计流程的定位，便于对照其预印本方法。
CHARM Therapeutics精选AI 评分6868 CHARM Therapeutics 将下一代 menin 抑制剂 CHM-029 推进为 AML 开发候选
CHARM Therapeutics 宣布将 AI 发现的下一代 pan-menin 抑制剂 CHM-029 推进为急性髓系白血病（AML）开发候选，计划于 2026 年第二季度启动首次人体试验。
推荐理由：CHARM 公布其 DragonFold 平台发现的 menin 抑制剂进入开发候选，并给出耐药突变与体内药效的临床前依据。
AurekaBio 寻明生科精选AI 评分5858 寻明生科完成数千万美元A轮融资，推进抗体设计智能体平台与自研管线
寻明生科（Aureka Biotechnologies）宣布完成数千万美元A轮融资，由五源资本与启明创投联合领投，老股东纽尔利资本持续投资，Agentic Ventures等跟投。
推荐理由：融资披露同时给出抗体设计智能体平台的技术路线与管线阶段，可对照其干湿闭环思路与商业化进展。
OpenFold精选AI 评分5858 NVIDIA 发布 OpenFold3 技术博客，介绍 OpenFold3 NIM 复合物结构预测模型
OpenFold3 团队转发 NVIDIA 关于 OpenFold3 的技术博客，并指向 NVIDIA 推出的 OpenFold3 NIM。据 NVIDIA 介绍，该模型可用于预测蛋白质、核酸与配体的复合物结构，定位为生产可用模型，博客链接为 https://nvda.ws/3JxauqA。
推荐理由：OpenFold3 以 NIM 形式提供蛋白、核酸与配体复合物预测，可了解其生产化部署形态。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)精选AI 评分8686 Baker Lab在Nature发表RFantibody：用RFdiffusion从头设计全长抗体
Baker Lab团队在Nature发表研究，用基于RFdiffusion训练的RFantibody模型在计算机上从头设计含重链和轻链的完整抗体可变区，无需动物免疫或大规模筛选。针对艰难梭菌毒素等靶点，设计抗体达到中纳摩尔级结合亲和力，转为全长IgG后保留效力；电镜解析的5个设计抗体中有4个与计算预测结构一致。RFantibody代码已在GitHub开放，供学术、个人和商业使用。
推荐理由：研究展示RFdiffusion设计全长抗体可变区并经电镜验证，为从头抗体设计的可行性提供参照。
奥泊生科精选AI 评分5858 奥泊生科与量准推出 AI 分子设计优化加高通量 MetaSPR 筛选全流程服务
奥泊生科与量准在 2025 年 2 月签署战略合作后，正式面向全球客户推出“AI 分子设计优化 + 高通量 SPR 分子互作筛选”全流程研发加速服务，覆盖蛋白质从头设计、亲和力/活性/稳定性优化与 MetaSPR 亲和力及动力学检测，并将实验数据反馈至 AI 模型迭代。
推荐理由：两家公司把 AI 蛋白设计与高通量 SPR 筛选打包成对外服务，并给出抗体亲和力成熟与酶改造的实验数据。
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。
Antiverse精选AI 评分5656 Antiverse 与 Nxera Pharma 达成多靶点合作，设计 GPCR 抗体
Antiverse 宣布与 Nxera Pharma 建立多靶点合作与许可协议，为其设计针对 GPCR 的抗体。Nxera Pharma 在引用内容中确认了这一合作与许可安排，并附上 IR 材料链接；Antiverse 另附 Substack 文章链接，未披露具体靶点、金额或阶段。
推荐理由：Antiverse 与 Nxera 就 GPCR 抗体设计达成多靶点合作与许可协议，可了解双方分工与授权安排。
Bruno Correia精选AI 评分6060 研究用蛋白质设计构建化学响应带通滤波器受体
Bruno Correia 转发介绍与 Sailan Shui 合作的蛋白质设计项目，相关成果发表于 Nature Chemical Biology，通过设计受体在细胞中实现多种带通滤波行为。作者本人仅表示在细胞中工程化非平凡行为很有乐趣，未披露具体性能数据。
推荐理由：该工作用蛋白质设计构建化学响应带通滤波器受体，为细胞行为工程提供可参考的设计思路。
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。