研发方向
面向药物发现的分子虚拟筛选、蛋白质—配体对接与结合自由能预测；区分计算分数、实际结合和功能验证，不含 AIVC 虚拟细胞。
234 条精选近 30 天 145 条共收录 352 条
【摘要级】研究构建 TAS2R 亚型选择性模型 TAS2R-SelectNet，并以此作为受控测试平台检验评测方式与受体表征。作者发现随机划分会因骨架泄漏抬高 AUC，宽选择性亚型 TAS2R39 与 TAS2R14 分别虚高 0.210 和 0.188，预测 AUC 从最新颖测试化合物的约 0.64 升至存在近重复化合物时的约 0.95。
推荐理由：研究量化了随机划分造成的骨架泄漏，并比较不同受体表征在匹配维度下的表现，为靶点选择性预测的评测设计提供参照。
【全文总结】作者提出DesignMaster，一个以连接子长度和7维理化性质为条件信号的扩散生成框架，用于PROTAC连接子设计。在PROTAC-DB 2.0上其有效性、唯一性和恢复率分别为95.04%、71.07%和49.92%，在PROTAC-DB 3.0上有效性为95.38%。
推荐理由：该框架把连接子长度与理化性质作为条件注入扩散过程，为PROTAC连接子的可控生成提供了可比较的评测参照。
【摘要级】研究构建强化学习引导的GraphVAE（RL-GraphVAE）进行靶向偏向的分子生成，并结合CardiotoxPred心脏毒性筛选、分子对接、三次重复分子动力学模拟与化学合成，设计乙酰胆碱酯酶抑制剂（AChEI）候选分子。
推荐理由：研究把生成模型与心脏毒性筛选、对接和动力学串联，为安全性导向的分子设计提供了一条可参考流程。
【摘要级】研究团队参加ASAP-Polaris-OpenADMET联盟的2025抗病毒药物发现挑战赛，预测化合物对SARS-CoV-2和MERS-CoV Mpro的效力及LogD、KSOL、HLM、MLM、MDR1-MDCKII五个ADME终点。
推荐理由：研究在抗病毒药物挑战赛中对ADME与Mpro效力建模做系统基准，并检验数据增强与划分等常见做法。
【全文总结】名古屋大学团队提出 DESTIN，利用化合物三维结构与蛋白结构感知序列特征预测化合物-蛋白相互作用，在 BindingDB、BioSNAP、PDBbind 2016 的归纳式场景中多数指标优于 GraphBAN 等方法，但在 KIBA 上未取得最佳。
推荐理由：研究用化合物与蛋白的三维结构特征做全基因组尺度相互作用预测，并在膜蛋白类别上给出与基线的对比。
由艾伯维、BMS、强生等药企组成的AISB Network利用OpenFold3，在五家公司提供的20,167个蛋白质-配体复合结构上微调，私有数据受保护且不公开。
推荐理由：药企联盟用两万余条私有结构微调开源模型，为数据共享能否提升结合预测提供了对照参照。
《Nature》2026年发表的这项研究针对6个靶点的18个先导化合物系统合成257个单原子水平类似物，发现11.3%的类似物效力提升至少10倍（95%置信区间7.5%–15.2%），但41.4%的类似物在肝微粒体稳定性、血浆游离分数或膜通透性中至少一项恶化超过3倍。
推荐理由：研究用257个单原子类似物建立配体优化的随机背景，量化效力提升与PK恶化的权衡。
侯廷军、康玉团队联合澳门理工大学刘焕香团队在Nature Protocols发布AI驱动的虚拟筛选平台CVSP-AIE，整合KarmaDock、CarsiDock与RTMScore重打分模型，通过分层调用平衡筛选速度与精度。
推荐理由：该平台把三种自研对接与打分模型整合为分层筛选流程，并给出在线与本地两种使用方式，便于比较速度与精度的取舍。
Valence Labs 的 Ihor Neporozhnii 撰文指出，DFT 与 FEP 等物理模拟输出正被当作训练与验证的基准真值，但这些工具原本面向专家逐条人工检查，规模化后会出现静默失效。
推荐理由：文章梳理 DFT 与 FEP 在规模化自动流程中的静默失效模式，并给出可内置管线的物理不变量与收敛检查。
【摘要级】研究系统评测了物理方法、混合重打分与共折叠三类分子对接工具，发现共折叠方法在类似训练集的靶点上表现更优，但在相似度低的新靶点上成功率骤降至20–40%，作者认为这与记忆化一致。物理与混合方法分布外稳健性更强，在与已知复合物相似度极低的蛋白–配体对接中成功率保持在60%以上。作者据此指出AI方法与全原子物理采样方法在适用范围上互补，主张更紧密结合。
推荐理由：该基准比较物理采样、混合重打分与共折叠方法在分布外靶点上的对接成功率，为方法适用范围提供参照。
【全文总结】该研究基于BELKA的约1.33亿个DNA编码库分子（针对sEH、BRD4、HSA三个靶点）评估蛋白-配体结合预测方法的泛化性，配体ML模型在分布内集表现最好，在分布外集接近随机。
推荐理由：研究用DEL超高通量筛选数据系统比较配体ML、对接与共折叠方法在分布外化合物上的命中判别表现。
Inductive Bio 于 9 月 17 日发布 Beacon-2，该系统可直接从小分子化学结构预测人体有效剂量，先预测吸收、分布、代谢、排泄与毒性等决定剂量的性质并估算效力，再通过药代动力学机制模型整合。
推荐理由：Beacon-2 把人体有效剂量作为可从结构计算的指标，并给出在真实药物项目与公开化合物上的验证范围。
Inductive Bio 发布 Beacon-2，这是对 Beacon 系列模型的重大更新，可在 ADMET 之外直接从化学结构预测分子的有效人体剂量，由 ADMET-PK、效力与 PK/PD 三个可配置模块组成。
推荐理由：Beacon-2 把人体有效剂量作为可计算目标，并用 Indy 智能体的对照实验展示只优化效力会出现的偏差。
2026年9月16日，安科生物与深势科技签署战略合作协议，围绕抗体偶联药物（ADC）载荷分子的设计与优化开展合作。双方将依托深势科技在分子模拟、自由能计算、定量构效关系分析及ADMET预测等方面的能力，开展载荷候选分子的结构生成与虚拟筛选、关键理化性质预测及转运体外排相关耐药风险评估，并通过计算设计、实验验证、数据回流闭环改进预测模型与分子设计。
推荐理由：合作聚焦ADC载荷分子的设计与成药性优化，并规划计算与实验数据回流闭环，可作为AI4S落地具体研发课题的观察样本。
剂泰科技承担的北京市科技计划重点项目“LNP非病毒载体递送CDMO关键平台”通过北京市科委和中关村管委会组织的专家结题验收，项目总投资1.65亿元，2023年9月启动。
推荐理由：剂泰科技披露LNP递送CDMO平台的产能、工艺指标与GMP审计结果，可了解AI递送走向临床样品生产的工程化环节。
【全文节选总结】研究提出片段化对接工作流 STELLAR，将长链多肽拆成二肽/三肽片段用 GNINA 分别对接，再按键长与空间重叠过滤重组并用 GROMACS 短程弛豫，在 257 个蛋白-多肽复合物上得到相对晶体结构 Cα 骨架 RMSD 低于 5 Å 的结果。
推荐理由：该工作把长链聚合物拆成片段分别对接再重组，为多肽与多糖的对接排序提供了可复用流程和基准结果。
Inductive Bio 发布小分子药化助手 Indy，内嵌于其 Compass 平台，可做剂量响应数据质控、FEP 提交、人体剂量预测与 SAR 幻灯片生成。
推荐理由：Inductive 公开其药化智能体 Indy 与 Claude、GPT 在数据质控和常规设计动作上的对照评测，可看判断力差距落在哪。
英灵殿科技（Valhalla Technology）联合香港中文大学、浙江大学和斯坦福大学提出ADMET-EvO，一种面向异质任务持续开展自主研究、驱动任务专用算法演化的科学智能体。
推荐理由：该工作把端点理解、假设检验与算法演化串成研究闭环，为药物研发智能体的评测方式提供了可参照的架构。
Terray Therapeutics 在 H100 GPU 上以自有生产架构 TerraBind 为基准，测试 NVIDIA 新发布的 BioNeMo Inference Runtime 内核（CuTeDSL），结果显示其比标准 PyTorch 注意力最高快 7.1 倍，比其现有优化内核栈 cuEquivariance 最高快 1.8 倍。
推荐理由：Terray 在自有生产架构上实测 NVIDIA 新推理内核，给出相对 PyTorch 与现有内核的加速幅度及适用规模。
深势科技发布药物分子专利解析智能体PharmMaster·Patent，基于文档解析引擎Uni-Parser 1.4，可从专利PDF中提取分子结构并关联活性数据、实验条件与权利要求，每条结论保留来源页码可回溯原文。
推荐理由：该工具把专利中的分子结构、活性数据与权利要求关联成可核验记录，展示了跨页证据整理的具体做法。