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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。
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。
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。