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。
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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LabGenius Therapeutics · News精选AI 评分7171
AI4Protein精选AI 评分5858 力文所Pallatom全原子蛋白质设计模型从V1演进到Lévin智能体
杭州力文所介绍其Pallatom系列全原子生成模型，从V1端到端生成主链、侧链与序列，到V2面向靶点界面与结合位点做功能分子设计，再到以Agent组织模型与结构分析工具的Pallatom-Lévin。
推荐理由：梳理力文所Pallatom系列从全原子生成到Agent闭环的版本演进，并列出多靶点binder实验成功率。
Genesis Molecular AI精选AI 评分7474 Genesis Molecular AI 发布 DeCAF-Pearl 全原子共折叠流图模型，推理提速 5 倍
Genesis Molecular AI 发布 DeCAF-Pearl，称其为首个用于全原子共折叠的流图模型，相比其 Pearl 模型推理提速 5 倍且质量几乎无损。
推荐理由：DeCAF-Pearl 以更少计算步数在 Runs N' Poses 基准上超过多个全原子共折叠模型，为高通量筛选场景提供了速度参照。
Genesis Therapeutics 官网资讯精选AI 评分7373 Genesis 发布 DeCAF-Pearl：面向全原子共折叠的流映射蒸馏模型
Genesis 发布 DeCAF-Pearl，这是首个用于全原子共折叠的流映射模型，由 Pearl-2026.1.dev 蒸馏而来，扩散采样阶段的模型调用减少约 20 倍，整体推理加速约 5 倍。
推荐理由：Genesis 将 Pearl 共折叠模型蒸馏为少步流映射模型，在保持成功率的同时把推理成本降低约 5 倍。
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。
Roshan Rao精选AI 评分6262 ESMC、ESMFold2 与蛋白机制可解释性论文更新并发布预印本
Roshan Rao 等在 bioRxiv 发布关于 ESMC、ESMFold2 和蛋白质机制可解释性的论文，并对上周初版做了修订。
推荐理由：作者说明 ESMC、ESMFold2 与蛋白机制可解释性预印本的修订内容，涉及基准评测与结果口径调整。
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。
Genesis Therapeutics 官网资讯精选AI 评分7474 Genesis 的 Pearl 系统在 OpenBind 基准上零样本超越全部共折叠模型
Genesis 称其 Pearl 系统在 OpenBind 的 EV-A71 2A 蛋白酶基准（802 个化合物，best-of-25）上零样本取得 78% 联合标准成功率（RMSD ≤ 2 Å、PoseBusters 有效、LDDT-PLI ≥ 0.8），高于 OpenBind 评测的全部共折叠模型。
推荐理由：Genesis 在 OpenBind 公开基准上对比 Pearl 与六种共折叠模型及对接方法，给出零样本与亚埃级精度的具体参照。
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。
MindWalk / ImmunoPrecise Antibodies精选AI 评分5858 MindWalk 公布登革热临床前数据，支持 HYFT 计算预测
MindWalk 公布登革热临床前数据，称基于 HYFT 预测靶点设计的免疫原在动物中诱导出针对全部四种登革热血清型抗原的交叉反应抗体，并在两次独立实验中重复。公司称 HYFT 在免疫前计算优先选出泛血清型靶点，打乱序列的对照未产生相应识别，CEO Jennifer Bath 称这是该疫苗平台上首次记录到从预测到结果的闭环。该结果属临床前结合层面证据，完整数据见公司新闻稿。
推荐理由：公司披露登革热免疫原在动物中诱导四血清型交叉反应抗体，并给出两次独立实验的对照结果。
OpenFold精选AI 评分7272 Rocklin Lab发布MGnify稳定性数据集，覆盖180万蛋白结构域
Rocklin Lab发布MGnify Stability Dataset，提供180万个多样蛋白结构域的折叠稳定性测量数据，覆盖超过20万个序列家族。该数据集由OpenFold首席研究员@grocklin团队公开，可用于蛋白稳定性相关的训练与评测。
推荐理由：该数据集覆盖超20万序列家族的180万蛋白结构域稳定性测量，为蛋白稳定性预测提供大规模训练与评测资源。
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。
力文所精选AI 评分5858 力文所与复融生物完成首批全原子生成类药寡聚体设计交付
力文所与复融生物宣布达成首批类药寡聚体设计交付，这批分子由力文所 Pallatom2 引擎生成，并在复融生物高通量实验平台完成验证。据文中描述，候选分子在体积排阻色谱中呈单一峰型、实现预期寡聚化状态，多个核心候选亲和力达到皮摩尔级，热稳定性与表达滴度达到工业评价标准。文中称部分分子已具备推进成药性评价的基础，但未披露具体靶点、分子数量与实验数值。
推荐理由：力文所与复融生物披露首批寡聚体设计交付，展示了全原子生成模型在湿实验中的验证路径。
Jeff Ruffolo精选AI 评分7171 Profluent 与礼来达成最高 22.5 亿美元合作，用 AI 设计重组酶用于基因医学
Profluent 宣布与礼来达成战略合作，利用其 AI 模型设计重组酶编辑器，可在基因组特定位点插入长片段 DNA，用于基因医学。该合作在销售提成前价值最高 22.5 亿美元。Jeff Ruffolo 转发并表示将参与这一 AI 设计重组酶的工作。
推荐理由：Profluent 与礼来达成最高 22.5 亿美元合作，用 AI 设计重组酶编辑器，可作为 AI 蛋白设计与基因医学商业化的参照。
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。
Yang Zhang Lab精选AI 评分5858 新加坡国立大学团队发布配对蛋白语言模型PPLM，可预测蛋白互作与结合界面
新加坡国立大学研究人员开发配对蛋白语言模型PPLM，同时从两条相互作用蛋白中学习，用于预测蛋白互作、结合强度与相互作用界面。该模型面向蛋白互作这一细胞过程基础问题，团队称其可为疾病研究与药物发现提供新线索。
推荐理由：该模型同时读取两条相互作用蛋白序列，为蛋白互作、结合强度与界面的统一预测提供新思路。