AIDD 趋势与开源技术 · 增量简报

2026-09-15 · 第 4 轮 diff · 基线 = 2026-09-11 简报 · 面向 生物信息 / siRNA 设计 岗位
检索：9 轮定向检索（近 7 天 / 近 1 月 / 近 30 天 混用），沿 09-11 锚点逐条核对
本轮不重写全景，只记录 09-11 → 09-15 的新增与变化。全景基线见 AIDD_2026全景报告.html（09-08）与前两轮 diff（09-10 / 09-11）。 本轮最强的单一信号是：整个领域的瓶颈正在从"生成"迁移到"排序"——三个独立来源（OpenADMET PXR 结构盲测、siProGenA 的方法分解、RFOptimization 的问题设定）同时指向这一点。

0 · 本轮结论（TL;DR）

#结论优先级
1排序器 > 生成器。OpenADMET PXR 盲测复盘：184 个配体中 177 个存在比提交更好的 pose，但换遍 pose 几何 / clash 过滤 / 跨模板一致性 / 聚类 / 专门训练的 ML 重排器，都没打赢"取置信度最高的 pose"；44 次 run（85,632 pose）对比 2 次 run，榜单几乎不动。瓶颈在 pose 选择，不在采样量。P0 · 直接可用
2开源结构预测进入"训练策略"竞争阶段。天鹜 VenusFold 开源代码+权重，架构不新，靠 Min-SNR 扩散损失加权 + Muon 优化器，FoldBench 蛋白-配体 lDDT-PLI 0.80 / 对接成功率 69.78%。高 · 可试用
3但 #2 是厂商自评，非独立第三方复现；FoldBench 由同领域社区维护，存在挑选偏差。上权重前必须自建 holdout。P1 · 验证要求
4国内首款 AI 辅助新药获批。盐酸伊司特韦片（艾普司韦），NMPA 2026-07-29 附条件批准，西湖大学 / 西湖实验室 / 西湖制药。DEL 490 亿 → 100+ → AI 选 9 → 6 个强活性 → WLU6937；III 期 28 中心 1350 例；全程 3.5 年。同时是全球首例 DEL 技术获批的原创小分子（DEL 概念 1992 年提出，34 年未出药）。高 · 产业拐点
5虚拟细胞分叉为两条腿。Arc State 上 Cell（转录组，1 亿+ 细胞，Cell-Eval 公开）vs 西湖/北大/深势 ProteinTalks 上 Nature（时间分辨蛋白质组，3800 万条测量，NeuralODE，可迁移到类器官与临床活检）。蛋白路线离表型更近，但数据规模小两个数量级。中高
6Agent 进入可评测阶段，人类基线被量化。ABLE：人类专家在工具实际执行上明显更强，模型在规划与结果解读上更强；15 个前沿模型中 7 个全部拒答。P1
7榜单正在失去区分度。OpenADMET PXR 活动赛道 top 28 名统计上不可区分，官方改用 Tier 1 / Tier 2 分组。把具体名次当能力证明已无意义。P1 · 读榜方式
瓶颈迁移：从「生成/采样」到「选择/排序」 三个独立来源同向印证（2026-09） ① 采样 / 生成 85,632 pose（44 runs） 190 万 pose（4 模型集成） 已不是瓶颈 ② 选择 / 排序 177/184 存在更好的 pose 但没有任何重排器打赢 取最高置信度 = 最优 ③ 边界设计"救回" RFOptimization（Baker 组） 把判失败的边缘设计几分钟救回 training-free 对 siRNA 候选库构建的直接含义 caiPro 当前 =「枚举窗口 → 每窗口一个 canonical guide → 打分排序」，正落在 siProGenA 所称的 candidate-construction gap 内。 可迁移两块：① 多样性感知重排替代纯分数排序（避免预算被相邻冗余 19-mer 吃光）；② 在候选位点上生成约束变体（seed + 切割位点保互补，其余允许受控错配）。 结论：把资源从「多枚举」转向「重排器 + 不确定性校准」，是当前性价比最高的方向。

1 · 结构预测与结合：本轮新增

项目时间 / 许可关键点
VenusFold
国产开源		 2026-09 前后
开源代码 + 权重		 github.com/ai4protein/VenusFold · huggingface.co/AI4Protein/VenusFold。AF3 / Protenix 类全原子扩散（MSA+模板 → Pairformer → 原子级扩散）。两项训练改进：Min-SNR 扩散损失加权（EDM 预条件 + 高 SNR 上限 γ=5，避免低噪声样本主导梯度）+ Muon 优化器（矩阵参数用 Newton–Schulz 正交化动量，其余 AdamW）。FoldBench 蛋白-配体 lDDT-PLI 0.80 / 对接成功率 69.78%。三个体系配体 RMSD：8GFD 0.98 Å、8PGM 1.36 Å、8R6J 1.12 Å（同体系 AF3 为 18.02 / 9.02 / 10.99 Å）。
NVIDIA BioIR
BioNeMo Inference Runtime		 2026-09 报道
开源 GitHub		 端到端折叠加速引擎。8×H100 上跑 1000 个人源二聚体：BioIR-Boltz-2 58.5K 残基 / GPU-小时 vs 开源 PyTorch 实现 20.2K（2.90×），且后者 29 个靶点 OOM。已用于扩展 AlphaFold DB：4,777 个蛋白质组、约 3100 万候选复合物、释放 181 万高置信。支持 Boltz-2 / OpenFold2 / OpenFold3。需 Python ≥3.12，不需要 nvcc / CUDA 源码 / CMake。外推到 100 万靶点：11 MWh vs 35 MWh。
RFOptimization (RFO) bioRxiv 2026-09-04
DOI 10.64898/2026.09.04.749184		 David Baker + Frank DiMaio 团队（含 Odin Zhang、Jiaqi Wang）。Training-free 全原子优化框架：梯度局部搜索 + 正交模型结构循环预测，把传统管线判为"失败"的决策边界附近设计在几分钟内转成高置信候选。直击 de novo 设计"采样数万 → 过滤剩几个"的高淘汰率瓶颈。
JapanFold 已记 09-11 核对无变化。仍是 Boltz-2 / OpenFold3 / ESMFold-2 / Protenix-v2 / RoseTTAFold3 / OpenDDE / Nesso-1 + BoltzGen / RFdiffusion3 / PXDesign。
判读
VenusFold 的意义不在架构（它明确承认架构不新），而在于证明在固定架构下，扩散损失加权方式 + 矩阵参数优化器就能拉开接口精度差距。对没有万卡算力的团队是好消息——复现一个训练配方的成本远低于复现一个预训练。而 BioIR 说明另一半价值在推理工程：2.9× 吞吐 ≈ 同等预算下多跑 3 倍靶点。

2 · ADMET 与分子表征：本轮新增

项目时间 / 许可关键点
Mol-JEPA
大药厂开源		 2026（近月）
开源 GitHub		 勃林格殷格翰开源。多模态联合嵌入预测架构，融合细胞效应、结合亲和力、ADMET、量子化学 → 12 个 modality / 512 维。HF Flogrammer/Mol-JEPA，AutoModel.from_pretrained 直接调用。数据集解压 313 GB。新增模态只需在 config 的 modalities 字段声明。
Trimole-Hybrid bioRxiv 2026-08-24
DOI 10.64898/2026.08.24.746660		 港中文。按任务选表征：SMILES / 图 / 几何敏感 EPT-3D / 化学描述符四类 predictor 组成候选池，每个任务挑最优。github.com/dchen0212/trimole_hybrid。22 个 TDC ADMET 基准上 10 个超过 TDC 公开 top-1，21 个进 top-10。
WEECFP-SuRGE arXiv 2609.04672（09-07） 无参数 1024 维连续分子指纹（每个 Morgan 子结构散射到单个向量的约 32 个带符号位置）+ 图距离旋转编码 Transformer。TDC ADMET 榜 Pgp、Lipophilicity、CYP2D6 Substrate 表现突出；MoleculeNet 回归任务显著改进。
HARIBOSS++
RNA 相关		 bioRxiv 2026-09-07
DOI 10.64898/2026.09.07.749797		 巴斯德所 + Sanofi。RNA-小分子互作平台下一代：pocketome 扩展到"小分子同时接触 RNA 与其他生物分子"的位点、按 RNA 家族分析、3D 结构表征、新增实验结合亲和力与 MD 数据。Web 免费：hariboss.pasteur.cloud。做 RNA 靶向小分子时目前最全的起点。
ADMET-EvO / ParetoMol 已记 09-11 核对无变化。补充：ADMET-EvO 单位含 Valhalla Technology / 港中文 / 浙大 / Stanford（arXiv 2609.10121）。

OpenADMET PXR 盲测复盘（2026-03-17 → 07-01）——本轮最值得读的一份材料

活动赛道参与者

350+
结构赛道近 100 队；真值 = 184 个未公开 PXR 晶体结构；化合物 > 11,000

统计上不可区分的名次

top 28
官方放弃排名，改用 Tier 1 / Tier 2 分组

存在更优 pose 的配体

177 / 184
但没有任何重排策略能把它挑出来

采样收益

≈ 0
85,632 pose vs 2 次 run 的结果，榜单几乎不动

3 · 虚拟细胞 / 扰动预测

项目时间关键数据
State
Cell 正刊		 Cell 2026-08-31，OA
DOI 10.1016/j.cell.2026.07.052		 从 bioRxiv（2025-06）到正刊历时 14 个月。>1 亿细胞 / ~70 个语境训练，另用 1.67 亿细胞的观测数据训 cell embedding。Tahoe-100M 上扰动效应区分度较 GEARS / scGPT 等基线提升 >50%，差异表达基因识别准确率约翻倍。同期公开 Cell-Eval 评测框架。Roohani 本人口径：细胞类型的 AlphaFold 时刻"大概率还要十年以上"，瓶颈是数据质量不是架构。
ProteinTalks
国产 · Nature		 Nature 2026-09-09
DOI 10.1038/s41586-026-11001-9		 西湖大学郭天南 + 北大周沛劼 + 深势科技温翰 / 鄂维南。3800 万条时间分辨蛋白质丰度测量，5,585 个蛋白，18 个乳腺癌细胞系（16 个 TNBC），63 个 FDA 抗肿瘤药 + 59 个两药组合，0 / 6 / 24 / 48 h 四个时间点。NeuralODE 学习动态潜表示。81 个未见药物响应预测（准确率 88%）；发现 4 个协同药物对；锁定 AKR1C3 为多西他赛耐药驱动（敲低恢复敏感性，细胞毒实验验证）；501 例 TNBC 按复发/生存分层；3000+ 老药对患者来源类器官筛选。跨癌种迁移到肺、结直肠、胰腺、黑色素瘤。数据 iProX IPX0007409000，代码开源。
VCC 2026 时间线更新 官网确认：10-22 发布最终测试集，11 月下旬公布结果。今年不发训练集，只能用去年 H1 hESC 数据 + 自选公开/私有数据。三个验证语境各 18,400 个未扰动对照细胞（46 个 non-targeting guide × 400 细胞），各 300 个 CRISPRi 扰动做实时榜单。刻意不要求开源权重或代码以鼓励产业参与。奖金 10 万 / 5 万 / 2.5 万美元 + NVIDIA Brev 额度。上届：114 国 5000+ 注册、1200+ 团队提交、300+ 完成终稿。
scFM 冷静数据 Nature Methods 2026 DenAdel 等预训练 400 个模型（语料最高 2220 万细胞，6,400 个模型-任务组合）：性能常在最大语料前就平台化，未发现清晰的数据规模律。Dong 等评测 27 个扰动预测方法 × 29 个数据集：未见细胞语境仍是主要障碍。

4 · 开源 Agent 与基准（本轮新增三套）

基准 / 工具时间结果
TxBench-Oligo
siRNA 直接相关		 2026-09 113 项评测，来自 20+ 发现项目 + ASO Atlas 2.0，含脱靶谱、硫代磷酸酯骨架蛋白结合研究、ALS / 强直性肌营养不良 / KCNT1 癫痫临床前项目。三层：靶点可行性与库设计 / 体外药理与安全 / 转化就绪度。Agent 无网络访问，须从实验数据+上下文还原真实项目决策。21 个"模型-harness"组合（12 模型 × 4 harness）：GPT-6 Astra on OpenAI Codex 55.5%（95% CI 47.2–63.7）。无模型全面领先：Claude Opus 5 领剂量反应、Gemini 3.7 Flash 领靶点敲低、Gemini 3.5 Flash 领 RNA-seq、Grok 4.5 领剪接/亚型、gpt-5.6-terra 领寡核苷酸序列设计。→ 总分不足以选模型，必须按 assay 类型选。
GeneBench-Pro 2026-09-10 129 个基因组学统计分析工作流，测 Agent 是否选对并执行正确的多阶段统计决策链。GPT-6 Astra 37.8%，GPT-5.6 Sol 28.7%。→ 生信类的长链条统计推理目前天花板仍在 40% 以下。
ABLE
arXiv 2609.05818		 2026-09-05 / 09-09 9 个任务（ABLE0 规划 + ABLE1–8 执行），测 LLM Agent 调用 ProteinMPNN / AlphaFold3 走完整蛋白设计流程。15 个前沿模型 × 每任务 10 次，7 个全部拒答；Claude Sonnet 4 与 Gemini 3 Pro 最高。11 位人类专家（博士或 5 年+ 计算蛋白设计经验）基线：人类在工具动手执行上显著更好，模型在规划与结果解读上更好；模型在长期策略规划、把生物学知识与工具使用结合上不稳定。
bioq DOI 补全 10.64898/2026.09.03.749148。38+ 工具 / 7 阶段 / 6 模态，agent-native CLI，serverless GPU 按任务计费，提供本地自托管脚本（含阿里云函数计算）。

5 · siRNA / 寡核苷酸专项

5.1 算法侧

siProGenA — 已正式挂 bioRxiv
DOI 10.64898/2026.08.31.748303，CC-BY-NC-ND 4.0，西湖 + 上海 AI Lab。两阶段：D3PM 做 mRNA 条件下的位置提议 + BFN 做温度可控 guide 生成，中间一个 diversity-aware reranker 压缩成 top-k。62 个阳性测试片段：Hit@1 0.790 / Hit@5 0.903；89.8% 已测位点上，保留 seed 与切割位点的变体优于 canonical 互补链。
与 caiPro 的对应缺口很明确：caiPro 现在是"枚举窗口 → 每窗口一个 canonical guide → 打分排序"，正好落在 siProGenA 说的 candidate-construction gap 里。
NAR Genomics & Bioinformatics 综述 lqag099（2026-08-31，PMID 42676509）— 跨 40+ 研究的四条收敛结论
  1. 混合模型（热力学特征 + 学习表征）最强，但证据主要来自单模型消融，并不能证明 foundation-model embedding 是必需的；
  2. 图神经网络 + leakage-aware 数据划分才能解决普遍的基准虚高；
  3. 脱靶预测已通过经验性 RNA-seq 框架与基于结构的特征走向成熟；
  4. 未修饰 siRNA（公共基准主力）与全修饰 siRNA（治疗实际使用）之间的分布偏移仍是 P0——修饰 siRNA 数据稀缺，预测显著更难。

5.2 产业侧（09-01 → 09-12）

事件细节
Ionis zanvastro（zilganersen）获 FDA 批准
09-03		 Alexander 病（约 1/300 万），鞘内 ASO、季度给药。比 9-22 PDUFA 日期提前 19 天，并获罕见儿科疾病优先审评券（可单独出售）。49 人关键试验：10 米步行测试在第 61 周稳定 vs 未治疗对照下降 33%。Recordati 06 月已拿 ex-US 权益。→ Ionis 首个独立神经科学上市。
Arrowhead Redemplo（plozasiran）
ESC 2026		 SHASTA-3/4 12 个月数据：TG < 500 mg/dL 达 91% / 93% vs 安慰剂 51% / 50%；TG < 150 mg/dL 达 52% / 55% vs 7.9% / 2.0%；基线 TG > 880 者中位降 85%；TG>500 人群急性胰腺炎事件率 −91%（绝对风险降低 34%，p=0.002）；首次事件风险显著降低（p=0.016）。安全性：严重 TEAE 8.3% vs 安慰剂 10%，肝脂分数无统计学显著升高（对照 Ionis Tryngolza 有肝脂/肝酶升高）；最常见 TEAE 是血糖控制恶化 14.3%（Tryngolza 同有）。3 例死亡判定与药物无关。
竞争格局 Ionis Tryngolza 2026-06 已获批，先发；Arrowhead 走"同效 + 更安全"的第二入场策略。分析师口径：标签语言（是否要求监测）才是处方端真正的胜负手，congress 幻灯片决定不了。

5.3 国内对标（闭源，但技术路线值得抄）

6 · 国内格局与监管

艾普司韦（盐酸伊司特韦片）— 国内首款 AI 辅助新药获批
NMPA 2026-07-29 附条件批准，成人轻/中型新冠。DEL 490 亿化合物 → 100+ 潜力分子 → AI 从筛选结果里选 9 个合成测试，6 个表现强抑制活性 → WLU6937。III 期 28 家医院 1350 例，主要终点为 28 天内首次用药至持续临床恢复时间，安全性与安慰剂基本相当。从克隆 3CLpro 到选定 WLU6937 用时 6 个月。
团队强调"DEL×AI，不是 DEL+AI"——干湿数据双向反哺。后续平台化：WAND（Westlake AI for Novel Drug），已从"只认 3CLpro 的专才"变成多靶点通才，在推十几款候选。非共价结合、脱靶风险低、无需联用利托那韦、对冠状病毒广谱。
维度本轮动态
监管2026 药品数智发展大会（09-09~10，重庆），药监局副局长雷平：人工智能+药品监管"顶层设计基本成型、数智底座初具规模、实战应用多点突破"；辽宁/上海/江苏/浙江/广东等牵头联合攻关，已形成业务应用、知识规则库、专业智能体及配套制度标准成果。新版 GCP 09-01 施行。
市场全球 AI 制药市场 2021 年 8 亿美元 → 2025 年 24.1 亿美元（年增速维持 30%+），2026 预测增速约 24%；中国 2025 年突破 6 亿元。全球 179 条 AI 原研管线大部分在 I/II 期，仅 9 条进 III 期。
资本 / 生态Anthropic 4 亿美元收购 Coefficient Bio，3 万+ BMS 研发人员接入 Claude；Isomorphic Labs A 轮 6 亿 / B 轮 21 亿（AI 制药史上最大单笔），与礼来（最高 17.45 亿）、诺华（最高 12.375 亿）大额 BD；NVIDIA 一年内投 8 家 AI 生科公司。国内：字节 60 亿元建 AI 原生医院、百度扶百图生科牵手赛诺菲（10 亿美元）、腾讯医药累计投资超 50 亿元、金斯瑞 09-11 配售 23.523 亿港元（70% 投 AIDD 湿实验室）。
国产平台深势"玻尔·科学空间"（08-20 发布，公测中）——内置 BioMaster / MatMaster / PharmMaster / SciMaster 四个 AI 科学家；张林峰给出的对比：过去 5 人生信团队一年服务 5–10 个课题组，BioMaster 之后 250 所高校直接用同样能力，多数非计算背景。百图生科 × 华大智造（09-14）共建专属细胞大模型，"设备+模型+智能体"一体化。广药+华为+首芯分子的"国产算力驱动新药创制 AI 智能体"入选国家《人工智能高价值场景应用案例集》，宣称苗头化合物发现周期 12–18 个月 → 1–3 个月。

7 · 生信岗位落地（本轮增量建议）

你的场景建议动作依据
siRNA 候选库构建优先改重排器，不要继续堆枚举量。加一个多样性感知 reranker（MMR 类或 siProGenA 那种 dense-proposal → top-k 压缩），避免预算被相邻 19-mer 吃光。OpenADMET PXR 结构赛道 + siProGenA 两侧独立指向同一结论
打分模型选型热力学特征 + 学习表征的混合即可，不必追 RNA foundation model embedding。省下的算力投到数据划分。NAR lqag099
数据划分换 leakage-aware 划分。同源/相邻窗口落在训练与测试两侧是公共基准虚高的主因。NAR lqag099
修饰 siRNA若内部有修饰数据，单独建模 + 单独评估，不要用未修饰模型的分数外推。这是当前最大的静默失败风险。NAR lqag099 · P0
结构 / 复合物预测批量跑 → 上 NVIDIA BioIR（2.9×）；要配体接口精度 → 试用 VenusFold 但必须自建 holdout，别信 FoldBench 名次。§1
Agent 引入流水线让 Agent 做规划与结果解读，关键工具执行步骤留人审。ABLE 人类基线
选 LLM 做寡核苷酸任务按 assay 类型选，不看总分。TxBench-Oligo

8 · 风险清单

级别风险后果验证 / 缓解
P0修饰 vs 未修饰 siRNA 分布偏移模型在未修饰数据上好看，推到治疗用全修饰序列上静默失效拆分评估集；若只有未修饰数据，对外报告明确标注适用域
P0榜单名次失去区分度（top 28 不可区分）用"第 N 名"做选型依据会误判只看 Tier 分组 + 效果量，不看名次
P1VenusFold 为厂商自评 FoldBench可能是评测集 / 采样预算上的选择性报告自建独立 holdout 复现，特别针对自己的靶点族
P1长链条任务失败率高且不易察觉（GeneBench-Pro 天花板 37.8%）Agent 给出看似合理的错误分析链Agent 出方案 + 人确认 + 脚本化执行；关键步骤加断言
P1数据泄漏导致基准虚高发表 / 汇报时结论不可复现leakage-aware 划分 + 随机错配对照
P2BioIR 要求 Python ≥3.12 + 预计算 MSA现有环境需升级，MSA 前置步骤仍是瓶颈先小批量冒烟再全量迁移
P2JapanFold / bioq 等托管服务的数据出境内部序列数据上云可能违反合规优先自托管（bioq 提供本地部署脚本）

9 · 下轮（约 09-22 ~ 09-29）执行锚点

  1. VCC 2026：10-22 终测集发布、11 月下旬结果 —— 看首届"多数输给均值基线"是否被打破。
  2. VenusFold：是否有独立第三方复现 / 是否上正式期刊 / 权重许可条款。
  3. siProGenA：代码是否公开（目前仅预印本）。
  4. RFOptimization：许可与代码（Baker 组通常开源，需确认）。
  5. Mol-JEPA：正式论文与许可（大药厂开源少见，值得追）。
  6. OpenADMET PXR 结构赛道 Part 2：官方复盘第二篇是否给出 pose 选择的有效方案。
  7. Inductive Bio：Beacon 是否开源 / CATALYST 首年数据。
  8. 国内：艾普司韦上市后真实世界数据；"人工智能+药品监管"配套文件；ICH M15 正式实施日期。
  9. Ionis vs Arrowhead：Redemplo FDA 审批（Arrowhead 希望 2027 年中），标签是否要求监测。
  10. Nesso-1 / OpenFold3 / Protenix-v3：是否有新版本。