一句话结论："开源"在本周从一个布尔值变成了一份六维契约。OpenBind-0 发布模型的同时发布用来审判它的 717 个新结构；Anthropic binder 的 26.8% 终于补齐了分母（354/1320）；RNASeek 把"预训练→预测→GRPO 优化→湿实验"四段跑通。三条独立的线指向同一件事：可审计性（auditability）正在取代准确性，成为 AIDD 最稀缺的东西。
本周数字 ①
354 / 1320 = 26.8%
AI 蛋白 binder 命中率，分母与对照组首次完整（HTS 0.01–0.1%、计算从头设计 10–15%）
本周数字 ②
48% → 61%
OpenBind-0 加 inference-time chemical steering 后"姿态正确 + 物理合理"联合成功率
本周数字 ③
157.65 亿 / 四家占六成
国内 AI 制药 2026 前 9 月融资（57 笔 / 44 家），集中度极高
§0 上版 10 项追踪回执
| # | 上版待追踪项 | 状态 | 本轮结论 |
|---|
| 1 | Anthropic × Adaptyv Track 3 提交格式 | 回执 | Challenge 1 = EGFR 条件性结合（肿瘤酸性 pH 结合 / 生理 pH 不结合）+ 人鼠交叉；首个提交窗口 09-28 → 10-04，之后每周一题至 10-31。Track 3 仍无保证测试名额（设计由 Claude 工作流挑选） |
| 2 | ★ Anthropic binder 22–35% vs 26.8% 口径冲突 | 重大回执 | 冲突解决：15 个靶点 14 个拿到 binder；1,320 个设计 → 354 个湿实验验证结合 = 26.8%；Anthropic 自述区间 22.6–26.7%；排名第一的设计命中率 49%；16 靶点中只有 1 个零命中。参照系：HTS 随机筛 0.01–0.1%，人工计算从头设计 10–15% |
| 3 | VCC 10-22 公开榜 | 未到期 | 赛制补齐：Cell Vol.189（09-17）设计论文；2025 首届 114 国 / 5,000+ 注册 / 1,200+ 队提交 / 300 队完成最终提交；Arc 自述"没有模型能在全部评价指标上稳定替代真实实验测量"；2026 验证集 3 条癌细胞系（各约 300 次扰动 / 约 400 细胞 / 只给非靶向对照基线 + 敲低基因 ID），测试集另 3 条独立细胞系且不给真值，Cell-Eval 六项指标聚合 |
| 4 | Bepirovirsen FDA PDUFA 10-26 | 未到期 | — |
| 5 | BoltzProt-1 第三方复现 | 未回执 | 第 2 轮仍 0。保留"两级口径 + 可开发性联合门槛"为可用模板 |
| 6 | Ginkgo × OpenAI coopetition 10 月中旬 | 未到期 | — |
| 7 | 前沿 FB7011/FB7023/FB7033 IND | 未检索到新增 | 本轮未出现新披露，不臆造 |
| 8 | 时安 SA1211 Phase 1b 数据 | 部分 | SA1211 无新数据；新增 SA030（ALK7 siRNA，肥胖/超重）2026-09-28 启动中国 I 期（CTR20263625，24 例，单次给药剂量递增） |
| 9 | 十五五配套 / 北京 1 亿算力首批名单 | 部分 | 配套有进展（国家数据局十大行业数据攻坚，09-22，首轮安徽，含医疗健康）；北京首批名单连续第 3 轮未检索到 |
| 10 | RIBOSPAN-10K arXiv 原文 | 部分 | 细节补齐：6,760 万条序列 / 857 亿核苷酸 token（RNAcentral + Ensembl），15%→40% 两阶段 MLM，注意力隔离打包；但来源仍为中文二手解读、权重未核 → 仍不作主证引用 |
降级
BoltzProt-1 第三方复现、北京算力首批名单、RIBOSPAN 一手核证 —— 三项转入"长期未回执"，不再每轮占追踪位。
§1 开源层：本轮出的是"契约"，不是"模型"
1.1 OpenBind-0（OB0）—— 发布模型的同时，发布审判它的标尺
- 来源：OpenBind（英国开放科学倡议，DiMaio / AlQuraishi / von Delft / Chodera / Čondić-Jurkić），发布 2026-08-21，Rosetta Commons 转载 08-31；预印本 bioRxiv DOI
10.64898/2026.08.27.747600
- 许可：Apache 2.0，覆盖训练数据 + 代码 + 权重 + 训练配方（四件全覆盖，当前最完整的开放级别）
- 架构：基于 OpenFold3（近乎最终版架构），训练数据 PDB 截至 2025-06；训练集内不含任何 OpenBind 自产数据 —— 刻意留出的基线，用于日后量化"OpenBind 数据到底加了多少分"
- 关键手法：inference-time chemical steering（扩散采样时做化学引导，与 Boltz / Protenix 同路线）
| 项目 | 硬数字 |
|---|
| 整体 | 截止后复合物上与 AF3、Protenix-v1-20250630 相当 |
| chemical steering 增益 | 联合成功率 48% → 61%（姿态正确 + PoseBusters 物理合理，双条件） |
| EV-A71 2A 蛋白酶 | top-25 92.2% / top-1 73.8% |
| FatA 硫酯酶 | OB0 28.2% vs OpenFold3-preview2 14.5%（Protenix-v1 最高 39.4%） |
| RdRp（DENV-2 / ZIKV） | top-25 仅 7.7% / 6.7% |
| 配套数据集 | 717 个配体结合结构 = 547 个片段结合事件 + 170 个 hit 结合事件（298 unique 片段 / 101 unique hit） |
| 首个 OpenBind 数据集 | EV-A71 2A：925 个晶体结合事件 / 699 个化合物，601 个带亲和力 |
★ 最重要的负面结论
对 RdRp，
微调目标特异片段结构的收益因体系而异，"微调本身不能解决所有复杂靶点的预测缺口"；失败模式是找不到正确口袋 + 口袋构象错误（靶点柔性高、训练集相似度低）。→ 这句话应贴在每份"数据不够就微调"的方案首页。
对生信岗的意义
本轮最该抄的一件事：
发布模型时同步发布"评测它的新结构"。caiPro 若要做内部基线，应当固定留出一批"训练截止后才产生"的实测序列作为永久 held-out，并公开它的构建规则。
1.2 六约束矩阵：别再问"哪个模型最好"
来源：rewire.it《A FASTA File Is Not a Specification》（2026-08-24，09-23 修订），六部分系列 Part 1。把"开放"拆成六个部署问题：
| 约束 | 要记录什么 | 为什么改变结论 |
|---|
| 生物范围 | 精确支持的链、配体、离子、修饰 | 单体 / 界面 / 混合实体的失败方式不同 |
| 条件化路径 | MSA / paired MSA / templates / restraints / 单序列 | 输入证据本身就是实验的一部分 |
| 采样预算 | seeds、recycles、loops、diffusion samples | 一次性运行不能和 25-sample 协议比 |
| 选择规则 | 置信度排序器 + 保留候选数 | 生成器可能产出排序器漏掉的好样本 |
| 计算与可复现 | CPU 预处理、数据库、显存、checkpoint、训练访问 | 运行时声明常统计不同流水线阶段 |
| 权利 | 代码、权重、训练数据、服务、输出条款 | 仓库许可很少能描述整个部署 |
| 系统 | 许可 | 关键限制 / 协议 |
|---|
| OpenFold3 | 通用线仍是 preview（preview2 为最新有文档版本，截至 08-24） | 基准协议：MSA 子采样 1,024 条 / 10 recycles / 5 MSA seeds × 5 diffusion samples；★ oracle 挑选时与 AF3 差距显著小于置信度排序器挑选 → 生成与选择是两个独立瓶颈 |
| OpenBind-0 | Apache 2.0（数据+代码+权重+配方） | 不是最终通用 OpenFold3；当前包默认 checkpoint 已指向 OB0 |
| Protenix | Apache 2.0（代码+参数） | v2 约 4.64 亿参数，开发者自述较 v1 提升 9–13 pp（三个集合）；v1 的采样对数线性增益不能算到 v2 头上；FoldBench 的 Protenix 行测的是 v1 |
| RF3 / RoseTTAFold3 | Foundry 许可（允许源码与二进制再分发，附条件） | 不覆盖旧 RoseTTAFold 产物（旧仓库：代码 MIT，权重与数据非商业）；全原子 + 隐式手性 + 原子级几何条件化；不自动生成 MSA，需自备；可提前终止低置信运行 |
| Boltz | MIT，代码与权重，学术 + 商业可用 | — |
| Chai-1 | 当前仓库已改为 Apache 2.0，代码与权重均含商业使用（取代 2024 报告中的非商业本地条款） | — |
| HelixFold3 | 下载的代码与参数非商业 | 精简数据库约 530 GB；A100 40GB bf16 约 1,200 tokens |
| FoldBench 协议 | — | 1,522 个 assembly / 九类靶点；H800 80GB；每靶 25 个预测（5 seeds × 5 samples）/ 10 recycles；PDB 时间窗 2023-01-13 → 2024-11-01 + 训练相似性过滤；Ab-Ag 172 对上 AF3 在 DockQ≥0.23 的成功率降到 47.9%；配体越像训练集配体越准 → 对未见配体泛化有限 |
P1 实操提醒
HelixFold3 不能商用、
旧 RoseTTAFold 权重非商业、
PyRosetta 商业需授权 —— 这三条是国内 binder 流水线最常见的隐性合规雷。
1.3 本轮其余开源 / 新发布
| 名称 | 出处 / 许可 | 硬数字 | 备注 |
|---|
| RNASeek | brvai | 16 亿参数生成式 RNA 基础模型，DeepSeek 架构，跨物种转录组语料；zero-shot 捕获物种特异转录特征与内含子-外显子边界；微调预测核酶自剪切活性与病毒 mRNA 稳定性；GRPO 强化学习优化生成；湿实验：生成核酶达野生型活性，生成 3′UTR 超过训练数据与对照 AI 生成 UTR | ★★ pretrain→predict→optimize 三件套 + 湿实验闭环，与 caiPro 目标结构同构度最高的一条 |
| Chronos（Therna Biosciences） | 公司开源数据引擎 + 数据集，Lightning Studio 免费用 | 在单次实验中用数万条合成基因与 mRNA、覆盖 ~50 个人类细胞系训练 | ★ 少数把核心数据资产开放的公司动作；CMO Betty Junod / CFO Heather Paduck |
| MIMOSA | bioRxiv 09-24，DOI 10.64898/2026.09.24.753155，无竞争性利益声明 | 推理时框架，不重训练，约束扩散式抗体设计复现该靶点已知同源配体的作用几何与化学；挂到 RFAntibody / BoltzGen 上；在 KEAP1、uPA、IL-8 三个无约束方法零命中的靶点上取得 20–26% 命中率，亚微摩尔到个位数 nM | ★★ "有已知配体结构的靶点"立刻变可设计 |
| AtomWeaver | ProteinQure，bioRxiv 09-23，DOI 10.64898/2026.09.23.753608，GitHub ProteinQure/atomweaver + pepbench | 非天然氨基酸（NCAA）反向折叠；多组分 flow matching；身份只在解码时决定 → 词表是推理时属性，加一个 NCAA 只需一份参考结构、无需重训；300 残基词表含 4 个训练中未见类型 | ⚠️ 全部作者为 ProteinQure 雇员/股东 |
| DS3dRNA | bioRxiv 09-26，DOI 10.64898/2026.09.26.754601，GitHub TOVI-YUEN/DS3dRNA | 三体统计势 + 物理引导采样；支持多构象设计；Mango II 三个设计全部保留荧光活性（亚–低 nM 表观亲和力）；twister 核酶 5 个设计终点剪切 37.7–50.6% vs 野生型 23.5% | CPU + CUDA；自带 DS3dRank 给外部 FASTA 打分 |
| MetExPred | bioRxiv 09-21，DOI 10.64898/2026.09.21.753060 | 代谢+排泄 17 个分类终点 + 2 个回归终点；序列 + 图 + 可选 ESM-2 蛋白表征；protein-aware masking 使同一架构可在"只有分子"和"有靶点"两种设置下跑；AUROC 0.844 / AUPRC 0.734 / F1 0.697；清除率 RMSE 0.686、半衰期 0.668 | ★ 架构设计（同一模型支持有无蛋白上下文）值得抄 |
| MoTIF-X | arXiv 2609.37384（09-29） | motif 中心多模态；在 OpenADMET ExpansionRx 全部 9 个终点上 MAE 最低；motif 归因分与实验测得的活性偏移相关 | 亚结构级可解释性 |
| OpenADMET | openadmet.ghost.io | 09-24 宣布新资助（生成前瞻性 ground-truth 与结构数据）；09-25 发布 CYP 挑战中期排行榜 + 新增 Structure Track；CheMeleon 嵌入 + 初筛预测喂进 tabular foundation model，MAE 0.50 → 0.43；盲测竞赛基础设施模板开源 | ★ 内部季度盲测可直接照抄 |
| T-REX | — | 高通量 de novo binder 设计的 agentic 控制器（Target-adaptive Rescue-Explore-eXploit），把蛋白设计框成在线资源分配问题 | 智能体从"写代码"进到"调度设计战役" |
| PhiFold | — | 联合生成骨架 + 二阶动力学（残基位移协方差），分解为局部柔性 + 低秩集体运动 + 残基参与度 | 从"长什么样"到"怎么动" |
| BioDyad | arXiv 2609.31939 | BioXArena 76 个任务、每种方法每任务 2 小时墙钟、离线沙箱；对比 BioDyad / MLEvolve / Biomni / BioXArena Harness × GPT-5.6-sol / GLM-5.1 / DeepSeek-V4-Flash | 智能体评测开始有统一定时定量预算 |
| annoreport | — | 单脚本 Python（仅需 3.9+），汇总 Prokka/Bakta 全部 bin 注释；206 个南极土壤宏基因组 bin、603,799 CDS、47.1% 注释率 | 小工具，但零依赖 |
| Arc Institute 工具链 | GitHub ArcInstitute | State（704★）、Stack（166★，推理时 in-context learning）、cell-eval2（GPU 加速的扰动预测评测）、Arc Virtual Cell Atlas、pdex、ScreenPro2、binseq/scx/bqtools/cyto | MIT / Apache-2.0 / BSD-3 混用，商用前逐个核 |
§2 命中率分母：本周把 Anthropic 那笔账算平了
| 层 | 数字 | 来源 |
|---|
| 靶点数 | 15 个靶点，14 个拿到有效结合物 | Anthropic，Adaptyv Bio + Twist Bioscience 湿实验 |
| 设计数 | 1,320 个设计 | 同上 |
| 表达 | 95% 表达成功 | Adaptyv |
| 结合 | 354 个结合靶点 | 同上 |
| 命中率 | 26.8%（Anthropic 自述区间 22.6%–26.7%） | 354/1320 |
| 最好单靶 | 49% | ⚠️ 券商口径（华福证券 09-20），二手 |
| 对照组 | HTS 随机筛 0.01%–0.1%；人工主导计算从头设计 10%–15% | 券商整理 |
P0 判读
数字本身不是新闻，
"分母 + 表达率 + 对照基线三者同时公布"才是。此前所有"AI 命中率 X%"的说法都缺乏其中至少一项。
P1 保留意见
15 个靶点是 Anthropic 自选；设计由 Claude 工作流挑选后送测（存在选择偏差）；49% 为二手；"类 CRISPR"仍是 Anthropic 自己的类比。
Adaptyv 侧（补齐产业底座）
- €3,435 万 A 轮（2026-08-27）；Proteinbase 平台已积累 680 名参与者 / 10,000 个蛋白设计
- 公共 API 已与 Boltz、Chai、Cradle、Tamarind、Latent Labs、Benchling 集成
- 产能：2026 年底实验室吞吐翻三倍，2027 继续扩；Q4 2026 开伦敦新实验室 + 洛桑扩点；团队 25 → ~60 人
- 纵向：从结合测量扩到可开发性与完整生物物理表征，再进肽、ADC、降解剂、细胞功能测试
- 商业模式判定：前沿 AI 实验室开始向 Adaptyv 付费买湿实验验证（Roche / Novo Nordisk 设计周期约快 4×）
其他抗体设计
- Nabla Bio JAM-2（OpenAI 系）：26 个靶点；近一半达皮摩尔–个位数 nM；>50% 无需额外优化即满足可开发性；GPCR 直接 on-cell 结合成功率最高 11%；表位精度 30–70%；test-time scaling；武田合作（2025-10 扩大，首付款千万美元级 + 里程碑 >10 亿美元）。⚠️ 公司自有临床前数据，未发 IND，"1–2 年进人体"是公司预测不是排期
- Chai Discovery：2026 年中 C 轮 4 亿美元 / 38 亿估值（OpenAI 系），无任何临床资产或时间表确认
§3 RNA / 核酸侧
管线
- 时安生物 SA030（ALK7 siRNA，肥胖/超重）2026-09-28 启动中国 I 期，CTR20263625，24 例健康受试者，随机双盲安慰剂对照单次给药剂量递增；主要终点为安全性/耐受性/PK/PD/免疫原性。此前 SA030（STORK-F 脂肪靶向）已于 2026-05 与 GSK 达成全球独家许可（总额最高 10.05 亿美元）
- 恒瑞 GLP-1/GIP 周制剂授权诺和（约 26 亿美元）—— 非核酸，但说明国内资产出海窗口仍开
- 阳光诺和 ABA001（AGT siRNA + GalNAc）I 期；与江苏万高 5,000 万元换境内独家商业化权益；定增拟投 1.9 亿建核酸药物发现与中试平台
- 石药 SYH-2062（双链 siRNA，高血压）已获 NMPA 临床
综述锚点（Cell Reports Medicine，DOI 10.1016/j.xcrm.2026.103058，Godinho / Ferguson / Aartsma-Rus）
- FDA / EMA / PMDA 已批准 21 款治疗性寡核苷酸，其中 2 款后来撤市
- Inclisiran III 期 LDL-C 降约 50%，维持至少 18 个月
- >40 个不同 ASO 已为 >80 名患者开发（个性化治疗）
- AI 的定位原文：可支持靶点选择、序列设计、化学修饰、递送优化、生产与安全评估；但不会取代经验性测试，且依赖包含"失败与不安全"数据的大规模高质量数据集
★ 与上版 Arrowhead"AI 上限就是你喂给它的数据"同向的独立证据。"必须含失败数据"第一次出现在权威综述里，写方案可直接引。
§4 产业与资本
新公司
- Ortet（2026-09-29 亮相）：Kyunghyun Cho（注意力机制共同提出者、原 Genentech frontier research 负责人）+ 前 Genentech / Roche AI 研究者；投资机构 Thoreau（Matt Holt）承诺 5 亿美元；做以患者为中心的 AI 基础模型，横跨生物、临床、运营、财务四类健康数据；Jeff Hammerbacher 任董事长。⚠️ 尚无产品与数据
- Red Queen Bio：OpenAI 投资，累计融资 3,600 万美元；创始人 Hannu Rajaniemi + Nikolai Eroshenko（此前共创 HelixNano）；先做禽流感与其他流感抗体，首批临床 2027；目标覆盖"一类病毒"而非单个毒株
Isomorphic Labs 21 亿美元 B 轮（口径补齐）
Thrive Capital 领投，Alphabet / GV 跟投，MGX、Temasek、CapitalG、英国主权 AI 基金新进；平台 IsoDDE；合作方诺华、礼来、强生。⚠️ 日期冲突 英文源为近日宣布，中文源称"5 月完成" → 引用时只写"2026 年 B 轮 21 亿美元"，不写月份。
罗氏（本轮最硬的企业级数字）
| 项 | 数字 |
|---|
| 模式 | 自动化实验室 "Lab in the Loop"：AI 提假设 → 机器人做湿实验 → 数据回流迭代 → 成果转 IP |
| 资金 | 约 20 亿瑞士法郎（约 24.1 亿美元）研发结余资金重新调配 |
| 目标 | 2030 年前最多上市 20 个 NME |
| 渗透率 | AI 工具 Target Nexus 有望在 2026 年底前参与 80% 的研究组合决策 |
| 成功率 | AI 赋能下 III 期临床成功率从 2025 年 65% 升至 80% 以上 |
| 决策 | 2025Q4–2026Q2，40% 的管线决策有可追踪 AI 支持 |
国内
- 2026 前 9 月 AI 制药 57 笔 / 44 家 / 157.65 亿元（2025 全年 51 亿的 3.1 倍，超 2023–2025 三年总和）；头部 4 笔约 95 亿占六成：华深智药 7.87 亿美元 B 轮、Anew Labs 2.9 亿美元首轮、元思生肽 1.5 亿美元 B 轮、寻明生科 1 亿美元
- Anew Labs 补录投资方：中国生物制药、上海未来产业基金在列；字节保留约 56%
- 振东制药 × 华为共建"人工智能赋能药物研发联合创新实验室"（靶点发现 / 苗头化合物 / 先导优化）
- 晶泰 × 东阳光药：东阳光药预计投入数亿元，拟成立合资公司，共建 AI+机器人联合实验室与非临床药物大模型
- 礼来 × 英矽智能 27.5 亿美元 BD 交易；辉瑞深化与 Isomorphic 合作，管线拓展至 5 个全新肿瘤靶点
- 卖水人：金斯瑞 9 月配售 23.5 亿港元全部投向 AI 驱动的自动化高通量湿实验室；百普赛斯预计 2026 下半年起 AI 驱动蛋白订单保持三位数增速
- 晶泰 H1 营收 3.94 亿元（−23.9%，因 2025 同期 DoveTree 5,100 万美元首付款高基数）；剔除后药物发现解决方案 +73.8%，AI4S 智慧解决方案 1.9 亿元 +136.4%；剂泰 H1 1.54 亿元 +13399%
- 英矽 Alex Zhavoronkov 原话："从 2025 年以来，谷歌、IBM、微软等科技巨头已经在这个赛道花费了巨额的资金，但没有产出一款药物"
§5 政策与数据要素
- 国家数据局十大行业数据资源开发利用攻坚（09-22 披露）：工业制造、医疗健康、金融、交通物流等十行业；鼓励组建行业数据创新联合体；构建"数据、模型、智能体一体化"服务能力；首轮攻坚在安徽启动，重点为汽车 + 医疗健康
- 高质量数据集大盘（截至 2026-08）：全国已建成 >12.6 万个，总体量 >1,815 PB，较 2026 Q1 末 增长超 89%；国家数据集管理服务系统上线以来（截至 08-25）注册认证主体 725 家、发布数据集 1,721 个
- ★ 江苏省已建设"抗体、药效、知识产权"等行业高质量数据集（刘烈宏 09-21~23 江苏调研，走访镁伽科技、康为世纪、扬子江药业、复旦大学泰州健康科学研究院、百英生物、泰州市医疗健康数智创新实验室等）；泰州依托人群队列融合"三医"数据支撑疾病早筛、创新药研发、精准诊疗；全省数据产业规模 4,700 亿元
- 广安门医院"广医·岐智"：2026 完成"慢性胃炎数据集"产权登记（国家数据局首批数据产权登记试点中唯一的中医药数据集）；全院 300 余名医生使用；病历生成 2–3 秒、文书时间 −75%、病历质量 +45%；联合共建"中医专病可信数据空间"
- 监管：FDA 2026-04 警告信原文要点——"人类对法规与药效质量的问责权绝不能转嫁给算法"（可直接引）；FDA/EMA 2026-01-14 联合十条原则；CIOMS WG XIV（2025-12）药物警戒 AI 七原则（风险分级 / 人在环 vs 人在环上 / 真实世界有效性 / 透明可解释 / 隐私设计 / 公平 / 问责）；ICH E2D(R1) 与 M14 于 2026-03 生效
- 国家药监局近期批准发布我国第三个脑机接口医疗器械标准，为全球首个采用 AI 技术处理脑电数据的脑机接口标准
§6 岗位信号（本轮 6 条 JD）
| 岗位 | 地点 / 薪资 | 值得记的点 |
|---|
| 环肽 AIDD 算法工程师 | 上海浦东 35–65k×15薪（09-21 更新） | AF3/Boltz2/RoseTTAFold + RFDiffusion/BindCraft/PocketXMol + GROMACS/AMBER/OpenMM + MM-GBSA；"构建干湿实验闭环"进核心职责 |
| AIDD | 上海黄浦 45–70k×14薪 | "把 AI 预测结果转化为可验证的实验假设，并参与设计-合成-验证闭环"；"形成可复用的平台化能力和工具链" |
| AIDD 算法科学家（映恩生物） | 上海浦东 25–55k×15薪 | "AI 深度学习 + 分子动力学模拟多技术融合"（GROMACS/AMBER/NAMD 全流程：体系构建→参数→平衡→结合自由能→轨迹分析） |
| AI 制药高级研究员（上海医药） | 上海（09-25） | 加分项原文："有将 AI 模型部署为 web 网站、内网平台经验"、"有 Docker、Linux、GPU 服务器使用和服务器管理经验"、"有 LLM、分子生成在药物设计中的应用经验" |
| 小核酸高通量筛选研究员（扬子江药业上海海路生物） | 上海浦东（截止 2027-09-23） | 湿实验岗：siRNA/ASO 文库 96/384 孔高通量筛选、板内质控、识别孔板污染/边缘效应/转染异常、hit 富集与排序、SOP |
| Oligonucleotide Project Lead | 上海 40–60k×14薪 | siRNA/ASO 序列设计优化（结合亲和力、效力、稳定性、特异性）+ 体外表征（敲低效率、脱靶、细胞毒性、摄取）+ 递送（抗体偶联/LNP）+ 临床前 |
共性
干湿闭环 6/6（连续第十轮 100%）；结构预测 4/6；MD 2/6；
平台化/工程化（Docker、内网部署、GPU 服务器管理）2/6 且进加分项；
核酸 2/6（本轮均为湿实验为主，算法岗缺席）。
给 chen 的读数
核酸方向的 JD 本轮
全部偏湿实验（高通量筛选、体外表征、递送），算法岗缺席 → 结合上版"CADD/AIDD 分子优化—siRNA 方向"与"时安 AI 模型研究员"，
核酸算法岗是稀疏但真实存在的细分位，稀缺本身就是议价权，但要求的是"能打通到湿实验"而不是"会训模型"。
"把模型部署成内网平台 + 管 GPU 服务器"这条正在从加分项往主职责爬 —— 这是生信岗最容易被低估的护城河。§7 口径冲突与信息源风险
| # | 项 | 处理 |
|---|
| 1 | Isomorphic 21 亿美元 B 轮日期 | 英文源近日宣布 vs 中文源"5 月完成" → 只写"2026 年 B 轮 21 亿美元"，不写月份 |
| 2 | Anthropic binder 命中率 22–35% / 22.6–26.7% / 26.8% / 49% | 已收敛：26.8% = 354/1320；22.6–26.7% 为 Anthropic 自述区间（口径可能不同）；49% 为单一二手源，引用须标"券商口径、待核" |
| 3 | AnewFold FoldBench 数字（Ab-Ag 76.2% vs IsoDDE 75.6%；蛋白-配体 77.4% vs 76.0%） | 来源为产业公众号（09-19），非一手论文 → 本轮只作趋势参考，不作事实引用 |
| 4 | aidrugsearch.com 连续第 5 轮命中失真源 | 出现"FDA 2026-03 精准肿瘤 AI 草案要求前瞻性验证""68% 公司合规成本上升""联邦学习使 PRS 群体偏倚降 31%""2.7× 计算开销"等精确但无法定位的数字 → 一律不采用，后续检索显式排除 |
| 5 | 境外无关域名挂中文 live-blog 注入（第 2 轮） | fytokomia.gr / windowstorussia.com / atikcevre.com.tr / vaseinstruments.com / worldattention.com 下挂中文或聚合内容 —— 内容可能为真（Adaptyv €3,435 万、AIntibody 结果），但必须回原站核实后再引 |
| 6 | Tautomer-Predictor 数字被挑刺 | 独立评述指出：宣传的 0.97 是 pooled、拆分后 0.72；"3.2 小时 460 万化合物"取自四个库中最宽松的那个 → 引用须带这两条 caveat；PDBbind 5,075 个配体中 126 个（2.5%）互变异构体指派可能有误 |
| 7 | AI 临床管线 | 口径已达 5 个以上 → 固定引"比率"：I 期 80–90% 完成、II 期 ~40%（≈历史基线）、III 期个位数 |
| 8 | 罗氏"III 期成功率 65% → 80%+" | 公司自述，无对照组、无归因方法 → 引用必须带"公司自述，未经独立验证" |
§8 对 chen 的 6 条可执行动作
| 优先级 | 动作 | 依据 / 成本 |
|---|
| P0 | 照 OpenBind-0 的做法，给 caiPro 建一条"永久 held-out 实测集"：从 7295 阳 / 1120 阴 中固定留出一批入库时间最晚的序列，永不进训练、永不调参，并公开它的构建规则。以后任何模型升级只报这个集上的数 | OpenBind-0 用 717 个新结构做基线；成本在整理历史入库时间，不是重训 |
| P0 | 把"命中率"改成带分母与表达率的两级口径：候选级（计算打分通过）/ 确认级（湿实验有效），并强制报朴素基线 + 经典规则 + 历史随机三对照 | Anthropic 26.8% 之所以可信，是因为给了 1320 / 354 / 95% 三个数；<1 人日 |
| P1 | 抄 RNASeek 的 pretrain→predict→GRPO 三件套：先把"效力预测器 + 脱靶预测器"训成 reward model，再用 GRPO 去优化生成，而不是先上扩散 | RNASeek 已用核酶与 3′UTR 湿实验验证"生成序列超过训练数据"；caiPro 有 7295/1120 正好够训 reward model |
| P1 | 照 MIMOSA 做"已知约束注入"：把已知种子匹配 / 已知内源 miRNA 同源关系作为推理时约束注入生成，而不是指望模型自己学 | MIMOSA 在不重训练的前提下，把三个零命中靶点做到 20–26% |
| P1 | 用六约束矩阵重做内部选型表（范围/条件化/采样预算/选择规则/算力可复现/权利），重点核 HelixFold3 非商用、旧 RoseTTAFold 权重非商用、PyRosetta 商业需授权 三条 | 半天；避免商业交付时的许可雷 |
| P2 | 把"模型部署成内网平台 + 管 GPU 服务器"写进个人能力栈 | 本轮上海医药 JD 已把它列为加分项；与 patent-cli Web 控制台经验直接复用 |
可直接引用的三句原话
- Cell Reports Medicine 综述：AI 不会取代经验性测试，且依赖包含"失败与不安全"数据的大规模高质量数据集
- FDA 2026-04 警告信：人类对法规与药效质量的问责权绝不能转嫁给算法
- Arc Institute（VCC 2026 设计论文）：没有模型能在全部评价指标上稳定替代真实实验测量
§9 下轮（10-01 起）追踪建议
- Anthropic × Adaptyv Challenge 1 结果 + Track 3 提交格式（10-04 首窗关闭，之后每周一题至 10-31）
- VCC 2026：10-22 公开榜 → 11-05 提交截止 → 11 月下旬获奖（榜首能否显著高出 0.2629；测试集 3 条独立细胞系 + Cell-Eval 六项）
- Bepirovirsen FDA PDUFA 10-26
- OpenBind 后续版本 / OB0 是否被第三方在自有靶点上复现（尤其"chemical steering 48%→61%"）
- RNASeek 是否放仓库与权重（本轮未见仓库声明）
- Isomorphic 21 亿美元的官方日期与 IsoDDE 技术报告
- Ortet 首个技术披露（5 亿美元承诺后是否有模型/数据）
- 国家数据局十大行业攻坚的医疗健康实施细则 + 江苏"抗体/药效数据集"是否开放申请
- 时安 SA030 中国 I 期首例给药 / SA1211 Phase 1b 数据
- Ginkgo × OpenAI coopetition 10 月中旬首轮（sfGFP）
顺延：前沿 FB7011/FB7023/FB7033 IND、ICH S13、ScienceIDE 许可、OpenADMET Phase II 首批盲测结果。