AI 制药周报 · 2026 年第 42 周 · 10.12 — 10.18

本版导读本周主线是 Baker 团队用生成模型从头设计酶与糖蛋白，并延伸到 MYC 结合蛋白和大型复合物结构预测，设计对象从骨架走向催化与免疫原性调控。

DeepTech深科技10.15

David Baker团队在Nature连发两篇论文，AI从头设计蛋白酶最高催化加速超100亿倍

华盛顿大学David Baker团队10月14日在Nature发表两篇论文，用RFdiffusion、ProteinMPNN和AlphaFold 3从头设计半胱氨酸蛋白酶与金属蛋白酶。

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BioTender10.16

David Baker团队RFdiffusion3研究正式发表于《Science》，零样本设计出两类功能性酶

David Baker团队的RFdiffusion3研究于10月15日正式发表于《Science》，相比2025年公开的预印本，正式论文扩展了模型能力，覆盖复杂催化位点构建、RNA结构设计等任务。

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AI蛋白质10.14

Baker与Neil King团队从头设计糖蛋白，用氨基酸序列编码N-糖基化位置与组成

华盛顿大学David Baker与Neil King团队开发全原子计算流程，从头设计糖蛋白，使氨基酸序列同时编码N-连接糖链的位置与组成，通过设计三维结构中的空间位阻调控糖链加工。

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LeapFun10.17

普林斯顿团队发布MESSI生成式扩散模型，将免疫原性融入蛋白生成

普林斯顿团队在bioRxiv发布结构条件生成式离散扩散模型MESSI，在生成过程中引入免疫风险反馈，输出在指定MHC-II分子上预测表位可降至零且保持结构可行性的序列，代码已开源。

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BbioRxiv · Biochemistry一手10.16

从头设计 MYC 结合蛋白在肿瘤模型中抑制肿瘤生长

研究团队针对 MYC 在人鼠间保守的区域（含致癌活性所需的内在无序基序）从头设计结合蛋白，体外以纳摩尔亲和力结合 MYC。在细胞中，这些结合蛋白结合 MYC、干扰其与 MAX 的相互作用并重塑 MYC 相关蛋白复合物，在多种 MYC 依赖的造血、肝、胰腺及患者来源肿瘤模型中降低细胞增殖，并在原位胰腺癌模型中使表达结合蛋白的肿瘤细胞被选择性清除。

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DrugAI10.16

Nat. Mach. Intell. 报道HDOCK-Multimer：融合分子对接与组合组装预测大型蛋白质复合物结构

研究人员提出HDOCK-Multimer（HDM），将非对称对接、对称对接与基于遗传算法的组合组装结合，用于大型蛋白质复合物结构预测。

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本版导读从超大规模分子库的自适应筛选，到生成式设计与自由能排序联用发现 LasB 抑制剂，再到逆合成建议的模型组合，计算流程正朝开源、可实验验证的方向整合。

智药邦10.16

Nature Biotechnology｜AdaptiveFlow实现数百亿分子库的自适应虚拟筛选

意大利帕维亚大学、Dana-Farber癌症研究院等团队在《Nature Biotechnology》发表开源平台AdaptiveFlow，将Enamine REAL Space约315亿原始分子预处理为约690亿可直接对接条目，通过18维分子性质分区与自适应靶标引导虚拟筛选（ATG-VS）降低超大规模对接开销。

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bioRxiv · Biophysics一手10.13

生成式设计与自由能排序结合，发现三个纳摩尔级LasB抑制剂

研究团队提出一套全开源的计算与实验联用流程，将基于片段的从头分子设计与炼金绝对结合自由能计算结合，在化学合成前按物理模型排序候选分子。以铜绿假单胞菌毒力相关锌金属蛋白酶LasB为靶点，从约4万个经多目标优化生成的化合物中选出少量优先分子进行实验测试，发现三个此前未报道的纳摩尔级抑制剂（IC50 22-53 nM），并报告其代谢与血浆稳定性良好。

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DrugAI10.16

微软 Retrochimera 组合 Transformer 与 GNN 提升逆合成分析

微软研究院团队在 Nature 发表 Retrochimera，将逆合成 Transformer R-Smiles 2 与图神经网络 Neuralloc 组合，在约三分之二的化学家盲评比较中其建议优于参考数据集反应。

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本版导读药企与 AI 平台的合作继续以首付加里程碑结构推进，覆盖代谢、实体瘤与全管线蛋白设计，Chai Discovery 的估值与合作数量也被单独讨论。

insitro · Publications & Press一手10.15

insitro与阿斯利康达成MASH和心肌病AI药物发现合作，首付4000万美元

insitro宣布与阿斯利康达成全球独家研究合作，针对MASH和心肌病发现新靶点与疗法，将获得4000万美元首付款，并有资格获得最高约14.6亿美元潜在发现、开发与商业里程碑付款及个位数分级销售提成。insitro将用其Virtual Human平台识别两个适应证的因果疾病生物学，并把阿斯利康提名的靶点推进至开发候选化合物，阿斯利康负责全部临床开发、监管与商业化。

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BBioSpace News10.14

Zealand 与 Generate 达成最高 12 亿美元合作，用 AI 设计肥胖与代谢疾病药物

Zealand Pharma 与 Generate:Biomedicines 签署最高约 12 亿美元的合作协议，用其生成式 AI 平台设计肥胖及其他代谢疾病的蛋白疗法。

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智药邦10.13

Chai Discovery与GSK达成合作，零样本设计在湿实验验证中筛出结合分子

Chai Discovery于2026年10月9日宣布与GSK达成合作，GSK获得其蛋白质折叠与分子设计模型平台的使用权限，用于全管线研发。验证阶段Chai模型以零样本模式针对GSK靶点生成设计方案，GSK内部湿实验室测试显示所有受试靶点均筛选出结合分子，GSK称设计方案展现出很强的结合亲和力，并称其与基于自有湿实验数据持续重训练的内部模型互补。

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生物药大时代一手10.15

Vir Biotechnology与吉利德达成18.75亿美元实体瘤双掩蔽TCE合作

10月14日，Vir Biotechnology宣布与吉利德达成合作和许可协议，共同发现和开发3款针对实体瘤相关抗原的双掩蔽T细胞衔接器（TCE）。Vir将用其dAIsY平台和PRO-XTEN掩蔽技术负责发现、设计和优化候选物，吉利德拥有独家许可并负责后续开发、制造和商业化。

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动脉网10.16

Chai Discovery两年估值38亿美元，9个月与6家药企签下7笔合作

动脉网分析指出，Chai Discovery成立两年、无自研管线，靠蛋白与抗体设计模型在9个月内与礼来、辉瑞、诺华、argenx、百时美施贵宝、GSK签下7笔合作，2026年7月完成4亿美元融资、估值约38亿美元。

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