@SurgeBiswas: @nablabio 团队的新论文将生成式药物设计扩展到多特异性药物、细胞内蛋白质组，以及……
摘要
Nabla Bio 的新论文（JAM-2）将生成式药物设计扩展到多特异性药物和细胞内蛋白质组，实现了针对 KRAS G12V 的双特异性抗体的零样本设计，该抗体可招募 T 细胞实现皮摩尔级别的细胞杀伤。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/06/24 04:19
来自 @nablabio 团队的新论文，将生成式药物设计拓展至多特异性药物、细胞内蛋白质组，并将原子精度推向新极限。
这是一项计算与湿实验相结合的壮举，成果令人惊叹，包括零样本设计出靶向 KRAS G12V pMHC 的双特异性分子，能够招募人类供体来源的原代 T 细胞，并实现皮摩尔级别的细胞杀伤。
更多内容详见我们的博文和报告
祝贺 @SurgeBiswas。不过，我认为你们可能无意中遗漏了我们去年发表的一项高度相关且可比较的工作。
相似文章
@nablabio：今天，我们将零样本药物设计从结合扩展到了多功能药物的设计、细胞内蛋白质组以及最先进的原子精度——借助我们的模型JAM-2。
Nabla Bio发布了JAM-2，这是一个用于零样本药物设计的模型，实现了原子精度、计算设计的多特异性抗体以及双变异KRAS多特异性抗体，具有高效力和选择性，并通过冷冻电镜和湿实验室实验进行了验证。
@arcinstitute: 恭喜 @BrianHie、@SynBioGaoLab 及其团队，他们的 Germinal 现已发表在 @NatureBiotech。他们的流程设计表位靶向…
Arc Institute 宣布 Germinal 诞生，这是一个生成式 AI 系统，用于从头设计抗体，已发表在 Nature Biotechnology 上。它设计表位靶向抗体，具有纳摩尔亲和力，每个靶点仅需测试几十种设计，使定制抗体设计更加便捷。
ShallowBench：评估面向浅口袋靶标的生成式药物设计模型
介绍了ShallowBench，一个精心整理的包含5,780个浅口袋蛋白质靶标的基准测试，用于评估针对如KRAS和MYC等具有挑战性的低口袋性靶标的生成式药物设计模型。
DrugGen 2：一种疾病感知的语言模型，用于增强药物发现
DrugGen-2通过监督学习和强化学习（GRPO）微调GPT-2，在疾病本体和靶点蛋白质序列条件下生成小分子，实现了药物发现中更高的多样性和结合亲和力。
基因表达指导的联合控制生成式模型用于精准分子设计
本文提出JoPMol，一种联合控制的精准分子生成模型，整合基因表达谱、分子结构文本和化学性质，生成个性化候选药物，性能优于现有最先进方法。