跳到正文
  1. Anthony Gitter58

    Anthony Gitter 质疑 DRYLAB-Bench 生物安全风险评分可解释性

    Anthony Gitter 表示读过 DRYLAB-Bench 后认为其提出的 Biosecurity Risk Score 不可解释,核心只是一个经过截断和归一化等调整的 z-score。他引用的介绍称,该基准用 ProteinGym 与 ViroGym 的 187,695 条深度突变扫描测量为设计打分,在 30 个生物安全场景中评估 agentic LLM 的迭代突变设计,并报告工具使用使汇总 BRS 从 0.359(S0)升至 0.475(S2)。

    推荐理由:作者从统计构造角度质疑 DRYLAB-Bench 生物安全风险评分的可解释性,适合关注 AI 生物安全评测指标设计的读者。

  1. Molecular Systems Biology78

    Bits to Binders 竞赛验证并分析 12,000 个 AI 设计的 CAR-T 结合域

    Bits to Binders 全球竞赛以 CAR-T 为场景评估 de novo 结合域设计,来自 42 个国家的团队提交了 12,000 个靶向人 CD20 的 80 氨基酸 minibinder 设计。

    推荐理由:这项竞赛把 1.2 万个 AI 设计的 CAR-T 结合域放进细胞功能筛选,而非只看亲和力,为评估蛋白设计提供了更接近功能的检验方式。

已经到底了