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
基于扩散模型与生成式化学的小分子从头设计、骨架跃迁、分子性质优化与逆合成规划。
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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。
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。
SandboxAQ在预印本中分析合成结构数据如何增强深度学习蛋白-配体结合亲和力预测,生成约8万次绝对自由能扰动(AFEP)计算并构建SAIR-FEP与SAIR-OOD两个数据集。研究发现基于结构的模型对输入结构质量高度敏感,从Boltz-1x筛选高置信度共折叠复合物可带来可预测的性能提升,而盲目加入低质量结构会使指标饱和。合成与实验数据联合训练在CASF 2016上使RMSE最多降低8%、相关性指标提升9-11%,且仅在使用高质量合成结构时重现神经缩放规律。
推荐理由:研究用约8万次AFEP计算构建合成数据集,比较合成与实验数据联合训练对亲和力预测的影响。
【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。
圆壹智慧创始人兼CEO潘麓蓉在C&EN采访中主张绕开三维结构建模,直接用蛋白氨基酸序列驱动AI模型筛选小分子与抗体,称其流程可在几小时到几天内筛选数百亿个候选物,并将湿实验时间与成本降低80%。
推荐理由:圆壹智慧创始人系统阐述绕开三维结构、仅用序列做虚拟筛选的路线,并给出与结构方法的成本与速度对比。
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 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。
Marwin Segler 报告团队推出面向合成步骤生成的推理模型,针对该任务采用专门的思维链监督微调(SFT on COT)与可验证奖励强化学习(RLVR)。其表示语言模型在处理结构与丰富自然语言并存的化学任务(如合成)时带来新能力。
推荐理由:作者披露其合成路线生成推理模型采用SFT与RLVR训练,为化学语言模型的能力边界提供一手说明。
Cellarity在2025年美国血液学会(ASH)年会上公布镰状细胞病与骨髓纤维化两条细胞状态矫正管线的临床前数据。镰状细胞病候选药CLY-124为口服DCN1抑制剂,临床前在胎儿血红蛋白蛋白水平与HBG1/2珠蛋白基因比例上优于羟基脲,接近近期基因治疗项目报告的水平,与羟基脲联用显示协同效应且无剂量限制毒性,目前正在健康志愿者和镰状细胞病成人中开展1期剂量递增研究。
推荐理由:公司披露镰状细胞病与骨髓纤维化两条管线的临床前数据,可对照其转录组学加AI的发现路径。
Valo Health 与默克 KGaA 达姆施塔特于 2025 年 11 月 20 日宣布战略合作,用 Valo 的 AI 人类因果生物学平台识别和验证帕金森病及相关疾病的新靶点,并用闭环发现平台快速生成临床前化合物。
推荐理由:合作把 Valo 的人类因果生物学靶点发现与闭环化学平台接入帕金森病研发,可看 AI 平台在神经领域的落地方式。
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。
Numerion Labs(原 Atomwise)与 NVIDIA 专家合作在 arXiv 发布论文,提出 APEX(近似但穷举搜索)计算协议,可在单块 NVIDIA GPU 上于 30 秒内从 100 亿化合物的组合合成库中检索出评分最高的 100 万个候选分子。
推荐理由:该协议把十亿级组合库的穷举式筛选压缩到秒级,为超大化学空间检索提供了可复用的方法与基准。
Juvenescence于2025年6月5日宣布收购AI药物发现公司Ro5,以增强其AI/机器学习药物发现能力,并作为与阿布扎比M42战略合作的核心部分。Ro5的平台基于含超8500万个节点、约4亿条关系的专有生物医学知识图谱,用于发现生物学关联和评估靶点,其AI化学平台覆盖从命中识别到先导优化的化合物发现与设计。
推荐理由:收购把Ro5的知识图谱与化学平台并入Juvenescence,可观察AI能力如何嵌入衰老相关疾病管线。
圆壹智慧发布AI分子设计平台CarbonAI,整合骨架跃迁与从头生成、结合与选择性预测、ADME/毒性和脱靶预测等模块,公司称一周可筛选多达百亿分子并推荐10-20个候选化合物,实验成功率超过30%。
推荐理由:平台披露了从分子生成到ADME、毒性和脱靶预测的多模块设计流程,并附两个案例的合成与活性数据。
Ignota Labs与Broad Institute合作,基于美国FDA的DICTrank数据集构建药物诱导心脏毒性(DICT)预测分类器,成果发表于《Journal of Chemical Information and Modelling》。
推荐理由:研究基于FDA的DICTrank数据集构建公开分类器,比较化学与生物特征对药物心脏毒性的预测能力。
艾伯维与HotSpot Therapeutics宣布就后者处于发现阶段的IRF5项目达成全球独家合作及选择权许可协议,用于自身免疫疾病治疗。HotSpot将获得4000万美元首付款,并有资格获得最高2.95亿美元的选择权费用与研发里程碑付款,以及潜在的商业里程碑和全球净销售额分级销售提成。
推荐理由:艾伯维以4000万美元首付款获得HotSpot处于发现阶段的IRF5项目全球独家选择权,可对照其变构平台如何切入缺乏传统活性位点的转录因子。
HotSpot Therapeutics宣布其Smart Allostery平台发现的新型CBL-B变构抑制剂在体外和小鼠中促进T细胞应答并增强NK细胞杀伤,数据将在SITC第36届年会以壁报864展示。
推荐理由:该数据展示机器学习平台如何定位蛋白调控口袋并得到口服小分子抑制剂,为不可成药靶点提供一条可参考路径。