Hacker News front pageAI 評分10
骨骼或釋放延緩衰老並延長壽命的蛋白質
Science 網站報導，骨骼可能釋放某些蛋白質，這些蛋白質能夠減緩衰老、延長壽命。該條在 Hacker News 獲得 56 點、5 條評論；原文標題未給出具體蛋白質名稱、實驗物件與壽命延長幅度。
搜尋
找到 27 筆
機器之心● 精選AI 評分76
大衛·貝克團隊提出文字條件化蛋白質生成模型 Prompteina
華盛頓大學大衛·貝克團隊聯合新加坡國立大學提出文字條件化全原子蛋白質結構生成模型 Prompteina，用自然語言提示即可指定蛋白質的結構與功能特性。團隊同時建置了含 180 萬個結構、超 5000 萬條說明文字的 Prompteina-Data 資料集。在 18 項結構特性基準中 Prompteina 有 15 項領先基線，智慧體引導的結合體設計介面置信度比最強基線提高 14%；針對此前無已報導從頭設計結合體的 GM2A，90 個測試設計中有 9 個產生結合體。
Latent Space● 精選AI 評分66
DeepMind 與 Biohub 對談：AlphaFold 沒解決蛋白質摺疊
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 與 Biohub 的 Sal Candido 在對談中表示，AlphaFold 的突破只是開始，蛋白質摺疊問題遠未解決。兩人認為僅擴大算力與資料不足以解決生物學問題，關鍵是先找到合適的 scaling law，低品質宏基因組資料也能提升蛋白質語言模型；建置虛擬細胞需要根本不同的資料集，研究須從單個蛋白質走向整個生物系統，治癒所有疾病要靠 10x 級突破而非漸進改進。
Ars Technica AIAI 評分68
中國團隊推出自然語言蛋白質設計工具
中國一個大型研究合作團隊開發出可用自然語言提示設計蛋白質的工具，能按使用者指定的功能生成蛋白質。該工具成功率可能不高，但仍能產出可用設計，前提是有實驗室從數十個失敗設計中篩選出合格者。另一項公告中，Hugging Face 表示已託管一個在 DNA 層面做類似設計的工具。
Hacker News front pageAI 評分10
金融時報文章《蛋白質如何統治世界》登上 Hacker News
金融時報發布文章 How Protein Took over the World，中文意為「蛋白質如何統治世界」。該連結隨後被分享到 Hacker News，目前獲得 9 分、7 條評論。本條資料只提供原文連結與討論入口，未包含文章正文內容。
Google DeepMind blog● 精選AI 評分82
Google 推出 SynthID Bio，為 AI 生成蛋白質加水印
Google 發布 SynthID Bio，將水印技術引入合成生物學，可在不損害生物功能的前提下把不可感知的簽名嵌入蛋白質序列與 AlphaFold 3 預測的 3D 結構中。實驗覆蓋 VEGF-A、SARS-CoV-2 spike RBD 和 PD-L1 三個靶點，加水印設計的命中率、結合親和力與序列多樣性均與未加水印版本相當，並首次造出帶水印且具生物功能的蛋白質結合體。該方法面向 DNA 合成篩查與 PDB、UniProt、GenBank 等資料庫的溯源驗證。
機器之心● 精選AI 評分73
斯坦福發布 ProteoCraft：結合蛋白設計嚴格通過率 86.2%
斯坦福 X-lab 與 SNAP 實驗室發布蛋白質設計框架 ProteoCraft，在獨立 AF2-IG 評估下嚴格通過率達 86.2%（181/210），明顯高於 BindCraft 的 49.5%。該框架把近似梯度提案、完整結構預測驗證與兩階段蒙特卡洛樹搜尋結合起來，既支援結合蛋白從頭設計，也能只改造指定區域。
機器之心● 精選AI 評分76
5 家藥企用 2 萬份私有資料聯邦訓練改進 OpenFold3
2026 年 9 月 14 日《Nature》發表 5 家藥企合作研究：用超過 2 萬份未公開的蛋白質—小分子結構資料，以聯邦訓練改進 OpenFold3。在 1056 個留出結構測試中，新模型高精度預測超過一半，公開版 OpenFold3 約三分之一，兩項關鍵指標分別提升約 10% 和 11%。參與方為 AbbVie、Astex、BMS、強生與武田，資料無需外流；英國 OpenBind 專案獲最高 800 萬英鎊支援，計劃 5 年內建開放資料庫。
X @GoogleDeepMindAI 評分35
@GoogleDeepMind: Gemini 4 Argon is already unlocking new scientific breakthroughs in quantum computing, nuclear fusi…
Google DeepMind 表示，Gemini 4 Argon 已在量子計算、核聚變、蛋白質設計等領域帶來新的科學突破。官方未披露具體成果、合作機構或模型的使用範圍，目前僅有這一對外表態。
X @AnthropicAIAI 評分46
@AnthropicAI: This is exploratory work, and we’re not claiming to have produced an antivenom—for that, we’d have …
Anthropic 官方發文表示，Claude 能在蛋白質設計研究中提供具體幫助，但強調這仍是探索性工作，公司並未聲稱已經研製出抗蛇毒血清。要驗證相關結合蛋白，需先在活細胞內測試，再在小鼠體內測試，並完成許多其他驗證步驟。該案例用來說明 Claude 可以在蛋白質設計研究中提供實際協助，而並非已經產出抗蛇毒血清。
X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分80
@GoogleDeepMind: SynthID Bio is our new family of watermarking methods made for AI-generated biological designs.
Google DeepMind 發布 SynthID Bio，一套面向 AI 生成生物設計的水印方法。官方稱這是全球首次能在不影響生物功能的前提下，把不可感知的簽名直接嵌入蛋白質序列。該技術屬於 SynthID 水印體系的新分支，具體覆蓋範圍、檢測方式與可用時間尚未公布。
X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分63
@GoogleDeepMind: Acting like a digital ID card, the watermark can help DNA labs verify synthetic proteins and keep s…
Google DeepMind 發布一種可充當數字身份證的水印，用於標記 AI 生成的合成蛋白質。該水印能幫助 DNA 實驗室核驗合成蛋白來源，並保持序列資料庫的準確性。隨著相關需求規模擴大，驗證設計是否來自帶內建防護的 AI，將有助於實驗室實現自動化並加強生物安全。
量子位● 精選AI 評分69
分子之心 MMDesign 19 專案 18 命中，6 個 GPCR 靶點全成功
分子之心發布 MMDesign 技術報告：19 個蛋白質從頭設計專案中 18 個獲實驗確認結合分子，成功率達 94.7%，6 個 GPCR 靶點全部命中。每個專案僅測試 9-50 個候選（中位數 21 個），453 個受測候選中有 139 個確認結合，整體候選命中率 30.7%；六個 GPCR 最優親和力均達納摩爾級，GPR68 最優 KD 低至 12.1 納摩爾，NK3R 的 30 個候選全部命中。
Ars Technica AIAI 評分74
AI 設計蛋白酶：只留催化核心，可定向切割特定蛋白
研究者用 AI 蛋白設計工具，只保留兩類蛋白酶的催化核心、替換其餘全部結構，得到能把特定蛋白定向切成兩半的人工酶。天然肽鍵極為穩定，估計半衰期長達數百年，生物靠演化出的多種蛋白酶來催化其斷裂，這項工作是跳過自然演化過程直接重設計酶。團隊用它們切割與神經疾病相關的蛋白，驗證了有效性。
X @GoogleDeepMindAI 評分59
@GoogleDeepMind: Argon also compressed the process of enzyme engineering into a matter of hours to design five lab-v…
Google DeepMind 表示，其 Argon 把酶工程設計流程壓縮到數小時，並設計出五種經實驗室驗證的絲胺酸酯酶。原文未披露 Argon 的模型細節、設計方法，也未說明這五種酶的用途。
X @AnthropicAIAI 評分37
@AnthropicAI: 17 of the 211 met the criteria for a binder.
Anthropic 公布，211 個候選中有 17 個達到結合體（binder）標準。這些結合體能結合墨西哥、北非和中東的蠍子所產生的危險毒素，但對巴西一個物種的毒素不產生結合。帖文未說明這些候選的設計方法與篩選實驗條件。
X @AnthropicAI● 精選AI 評分65
Claude 64 小時生成超 30 萬蠍毒素結合蛋白
Anthropic 表示與 citrini 合作，要求 Claude 設計可結合五種蠍毒素的蛋白，覆蓋毒素附著細胞的部分。隨後 64 小時內，Claude 生成逾 30 萬個設計；團隊從中選出 211 個，交由 Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience 進行實驗室測試。
X @AnthropicAI● 精選AI 評分66
Claude 設計抗蠍毒蛋白結合體，邁出早期一步
Anthropic 在科學部落格公布，Claude 已針對蠍子神經毒素設計蛋白結合體，這是尋找新療法的早期一步。全球每年約有 120 萬人被蠍子蜇傷，而現有抗毒血清往往價格高昂或供應短缺。該工作仍處於早期研究階段。
Anthropic Research● 精選AI 評分79
Claude 從零設計蛋白結合體，15 個靶點成功 14 個
Anthropic 公布 Claude 從零設計蛋白結合體的溼實驗室結果：Mythos Preview 與 Opus 4.8 針對 15 個靶點設計 minibinder，成功 14 個；單靶點分別設計的命中率為 35.1%，多靶點並行 48 小時為 26.7% 與 22.6%，高於當前常見的 10-15%，部分設計親和力超過已發表最佳結果數倍。
NVIDIA blog● 精選AI 評分81
NVIDIA 擴充套件開放模型家族，新增 Nemotron 3.5 與 Kumo
NVIDIA 擴充套件其開放模型家族，新增 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 與 Ising 等模型。Nemotron 3.5 支援文字和影像，面向建置 agent，稱能以更低成本編排工作流、推理並完成專項任務；Kumo 則針對結構化業務資料做預測、欺詐風險評分和行動推薦。
Anthropic Research● 精選AI 評分82
Claude 設計的蠍毒蛋白結合體有 17 個通過實驗驗證
Anthropic 讓 Claude Science 中的內部研究模型設計針對蠍子神經毒素的 minibinder，64 小時內生成 31.8 萬個設計，並從中選出 180 個送檢。加上團隊補充的 31 個，Adaptyv Bio 與 Twist Bioscience 共實驗室測試 211 個設計，其中 17 個滿足結合標準，分別針對四種對人類危險的蠍毒。
X @AnthropicAI● 精選AI 評分63
Anthropic 公開 211 個蠍毒素結合蛋白設計與實驗資料
Anthropic 將 211 個經過測試的蠍毒素結合蛋白（scorpion toxin binder）設計連同實驗室資料一併公開，作為科研人員可用的資源。資料集已發布在 Hugging Face 的 Anthropic/scorpion-toxin-binder-design 頁面，完整技術報告以 PDF 形式同步釋出，包含設計細節與實驗說明。
機器之心● 精選AI 評分82
Claude 64 小時生成 31.8 萬種蛋白設計，17 種通過實驗驗證
Anthropic 公布：Claude 在 64 小時內生成 318484 種微型結合蛋白設計，針對 5 種蠍毒神經毒素，最終 17 個在實驗室達到結合標準。團隊從這批設計中挑出 211 個，交由 Adaptyv Bio 與 Twist Bioscience 驗證；其中 7 個結合 Cn2，兩個候選的解離常數達個位數納摩爾，但尚未驗證中和毒素或動物體內保護。
機器之心● 精選AI 評分65
OpenAI 收購 Orchestra Bio，團隊併入 Rosalind
OpenAI 宣布收購 2022 年成立的 AI 生物製藥公司 Orchestra Bio，並將其團隊與技術整合進面向生命科學的 Rosalind 模型與工具。Orchestra 的平台用於協調藥物開發流程，其 CTO Andy Xu 畢業於北京大學與約翰斯·霍普金斯大學，曾在微軟工作近 19 年。同日，Anthropic 公布 Claude 在 64 小時內生成 318484 種蛋白質設計，其中 17 種達到結合蠍毒神經毒素的預設標準；
Hacker News front pageAI 評分67
Gemini 4 Argon 數小時設計出 5 種活性絲胺酸酯酶
Gemini 4 Argon 在數小時內完成絲胺酸酯酶的設計與篩選，產出 5 個全新設計，後續實驗室測試證實它們均具備穩定的催化活性。研究人員以 4MU-acetate 為基準分子，該分子酯鍵被切開後會在紫外光下發光；Argon 負責彙總相關資料、進行模型微調並給出一系列生物化學篩選條件。傳統酶工程常需數月的模型調優與候選篩選，這一流程有望加速生物製造、綠色化學與藥物研發。
機器之心● 精選AI 評分71
分子之心 MMDesign 報告：19 個專案成功率 94.7%，六個 GPCR 靶點全命中
分子之心發布 MMDesign 技術報告：19 個設計專案中 18 個獲得實驗確認的結合分子，專案成功率達 94.7%，每個專案只測試 9—50 個候選，中位數 21 個。六個 GPCR 靶點全部命中，其中 NK3R 的 30 個候選全中，GPR68 的 11 個候選命中 10 個，最佳親和力 KD 達 12.1 nM。對六個已有成果靶點的新一輪設計中五個實現提升，如 PDGFR 候選命中率從 4.0% 升至 21.1%；兩項大環肽設計同樣獲得結合分子。
X @AnthropicAI● 精選AI 評分70
@AnthropicAI: We’re sharing how our biology research team worked with Claude to map the first 3D structure of a v…
Anthropic 公布其生物研究團隊藉助 Claude，繪製出細菌及其感染病毒來源 vault 粒子的首個三維結構；此前這類結構只在動物、植物等複雜細胞中已知。vault 粒子是細胞內最大的蛋白結構之一，1986 年被發現，功能至今仍不清楚；在更簡單的生命形式中找到它，可能更便於研究其在人體細胞中的作用。人工解析這類結構原本需要數週到數月，而該專案縮短到數天；不過 Claude 途中也犯了簡單錯誤，團隊與機器學習研究員合作加以修正。