LaMGen：基于大语言模型的多靶点3D分子生成框架发表于Nature Communications
浙江大学康玉、侯廷军团队联合澳门理工大学刘焕香团队在Nature Communications发表LaMGen，一个仅输入靶蛋白氨基酸序列即可生成3D活性分子的多靶点药物设计框架。
推荐理由：研究用LLM从蛋白序列直接生成多靶点3D分子，并在分布外靶点对上与DualDiff比较。
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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HouMed精选AI 评分7373
Jason Yim精选AI 评分8383 字节跳动发布 Protenix-v2 生物分子建模系统，支持结构预测与零样本抗体设计
字节跳动发布 Protenix-v2 生物分子建模系统，用于结构预测与零样本抗体设计。据引用介绍，其在抗体-抗原结构预测上较 Protenix-v1 在 DockQ>0.23 指标最高提升 13 点，5 个种子的表现超过此前 1000 个种子的结果；零样本 VHH 设计在受控靶点上达到 100% 靶点级成功率，BLI 确认的命中率为 2%–48%，命中物热稳定性、自相互作用和多反应性通过率分别为 100%、98% 和 93%。在暴露表位小而灵活的 GPCR 靶点上，VHH-Fc 格式命中率为 16%–88%，mAb 格式最高 50%，每个靶点仅测试 16–30 个设计。代码与论文见 github.com/bytedance/Protenix。
推荐理由：Protenix-v2 在抗体-抗原结构预测与零样本 VHH 设计上给出多项指标，并附 BLI 验证的命中率与可开发性数据。
ByteDance AML AI4Science Team — Protenix精选AI 评分7272 字节 Protenix 发布 v2.0.0：464M 参数 Protenix-v2 模型上线
字节跳动 AML AI4Science 团队发布 Protenix-v2，这是一个 464M 参数的增强容量结构预测模型，称在挑战性抗体-抗原复合物结构预测上精度显著提升，并更新了配体相关合理性。
推荐理由：Protenix-v2 在抗体-抗原复合物结构预测上给出与 v1 的对照结果，并公开技术报告与基准细节。
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。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分5858 Tamarind Bio与A-Alpha Bio合作，将AlphaSeq接入AI抗体设计平台
Tamarind Bio与A-Alpha Bio宣布合作，Tamarind Bio用户可将用RFdiffusion、ProteinMPNN等蛋白设计模型生成的抗体序列直接提交至A-Alpha Bio的AlphaSeq平台，获得抗体-靶点对的定量结合亲和力数据。
推荐理由：合作把计算设计的抗体序列接入高通量亲和力测量，为评估AI设计到实验验证的衔接提供参考。
Converge Bio 官网资讯精选AI 评分5858 Purple Biotech 与 Converge Bio 合作以生成式AI推进三特异性抗体平台
Purple Biotech 宣布与 Converge Bio 合作，利用后者的生成式AI平台设计和优化面向实体瘤的新一代三特异性抗体，以缩短发现周期并改善候选分子的可开发性。
推荐理由：合作把生成式AI用于三特异性抗体的设计与优化，可观察AI在抗体工程环节的具体分工。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分6262 Inductive Bio：概率化人体剂量预测如何改变候选化合物优先级
Inductive Bio 提出一套将临床前数据转化为人体剂量分布并显式传播实验与模型外推不确定性的框架，在与 Aleksia Therapeutics 的合作中用于三个后期先导化合物的排序。
推荐理由：以三个候选化合物的剂量分布对比说明概率化人体剂量预测如何改变优先级判断，并指出体外重复实验最能降低不确定性。
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。
OpenFold精选AI 评分7272 OpenFold 转发 AlQuraishi 介绍 OpenFold3 预览版 OF3p2
OpenFold 官方账号转发其研究员 Mohammed AlQuraishi 关于 OpenFold3 新预览版 OF3p2 的介绍，并引导读者阅读更多内容。据被引内容，OF3p2 在多数模态上缩小了与 AlphaFold3 的差距，并公开包括训练集与配置在内的全部内容，使其成为当前可从头训练且可复现的 AF3 类模型。上述性能与可复现性表述来自被引推文，本推文未补充细节。
推荐理由：OpenFold3 预览版开放训练集与配置，为复现和从头训练 AF3 类结构模型提供了可操作入口。
OpenFold精选AI 评分6262 OpenFold 发布 OpenFold3 更新，经 AWS 开放数据注册表公开训练数据
OpenFold 宣布 OpenFold3 更新，并通过 Amazon Web Services（AWS）的 Registry of Open Data 公开发布其训练数据。原帖未披露更新涉及的具体模型版本、性能指标或数据规模。
推荐理由：OpenFold3 更新并公开训练数据，为结构预测模型的复现与数据来源比较提供了可查入口。
HouMed精选AI 评分7474 侯廷军团队等发布全模态分子设计基座模型ODesign
侯廷军教授课题组、OTeam创始人张昊天领衔，联合临港实验室郑双佳团队、浙江大学谢昌谕团队等发布全模态分子设计基座模型ODesign，在统一框架内支持蛋白质、核酸（RNA/DNA）、小分子与离子的相互作用生成，并可在分子整体、功能基序、提示原子三种粒度下可控设计。
推荐理由：该模型把蛋白、核酸与小分子设计放进同一生成框架，并给出跨模态基准对比，便于判断多模态分子设计的当前进展。
LabGenius Therapeutics · News精选AI 评分5858 LabGenius 发表 3in1 噬菌体展示筛选法，一天完成全部筛选轮次
【摘要级】LabGenius 提出 3in1 噬菌体展示生物淘选方法，采用非变性洗脱并跳过中间噬菌体扩增步骤，在一天内完成全部淘选轮次。作者称该方法比传统淘选快五倍，获得的独特命中化合物最多多六倍且亲和力范围较广，并将先导化合物发现时间缩短一周、减少耗材与废弃物。该方法在针对多种靶点的天然合成库和免疫库中展示适用性，材料仅为论文摘要。
推荐理由：该方法把多轮噬菌体展示筛选压缩到一天，并报告了命中多样性与亲和力范围的对照结果。
Yang Zhang Lab精选AI 评分7474 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。
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。