BioSpace 汇集分析师与药企高管的观点，讨论amylin靶点在减重治疗中的位置，认为它可能比GLP-1更耐受，并可作为GLP-1应答不佳患者的补充。诺和诺德的amylin/GLP-1复方CagriSema已提交FDA申请，分析师预计本季度出决定；REDEFINE-1中68周减重22.7%。
推荐理由：借多位分析师和药企高管的观点，梳理amylin靶点在减重药物中的位置，以及CagriSema、eloralintide、petrelintide的临床数据差异。
抗菌药物耐药（AMR）的核心困境不只是新药管线不足，更在于已获批的抗生素和噬菌体制剂常因监管路径割裂、缺乏定价先例、采购停滞和紧急进口机制耗时数周而无法跨国送达患者。文章主张将监管依赖与互认、储备抗菌药的预谈判准入与定价框架、响应时间匹配临床现实的常设紧急准入机制，以及把抗菌药物可及性纳入国家基础设施规划作为优先方向。
在深度学习抗生素筛选中，跨数据划分的 AUPRC 差异无法单独量化结构差异对性能变化的贡献，因为 AUPRC 依赖测试集阳性率，而分子划分会改变训练集与测试集的结构相关性和类别组成。跨划分比较应报告测试集大小、阳性数、阳性率、划分方法和精确率-召回率汇总指标，模型直接比较应尽量使用同一固定独立测试集。关于实际筛选价值的结论还应考虑 top-k 性能、早期富集指标或在预设预算下的前瞻性实验命中率。
这篇综述从分子优化与系统级评估的衔接角度梳理 AI 驱动的 RNA 药物设计，比较 siRNA、反义寡核苷酸、适配体、mRNA 和翻译导向 circRNA 各自的设计约束，并评估序列模型、生成模型和结构感知模型的能力与局限。
推荐理由：综述把 RNA 药物设计从分子优化延伸到系统层面评估，梳理了不同 RNA 模态的设计约束与虚拟细胞的定位。
Molecular Systems Biology 这篇评论以 CASP 为参照，评述 Bits to Binders 竞赛对 AI 设计蛋白作为 CAR-T 识别结构域的评测。
推荐理由：文章以 CASP 为参照，梳理 Bits to Binders 竞赛对 1.2 万个 AI 设计 CAR-T 结合域的评测结果与局限，为判断生成式蛋白设计的真实功能水平提供参照。
Decoding Bio 的 BioByte 周刊介绍了一项比较两种 BCMA CAR-T 产品 cilta-cel 与 ide-cel 的研究，作者认为两者的关键差异在于控制 CAR 表达的启动子，而非抗原结合域。
推荐理由：通过重建四种 CAR 组合，把 cilta-cel 与 ide-cel 的疗效差异指向启动子而非抗原结合域，为细胞治疗设计提供可比较的线索。
Derek Lowe 评述 J. Med. Chem. 今年 6 月第 12 期 Wang 等人来自江苏大学的靶向蛋白降解论文，该文用 alogliptin 结合 DPP-IV、以 cereblon 配体招募 CRBN 降解二肽基肽酶 IV，作为糖尿病治疗思路。
推荐理由：围绕一篇靶向蛋白降解论文的机制矛盾，梳理细胞外蛋白经胞内 CRBN 降解这一疑点及可补做的实验。
David Li 认为，未来 18–24 个月 AI 药物发现的最大瓶颈是实验验证与核实，而 36 个月后最大瓶颈将变成临床试验资源稀缺。
推荐理由：作者用 IND 审评与启动天数的对比，拆解美国临床试验基础设施的瓶颈，并给出未来 18–36 个月瓶颈迁移的判断。
类器官在化疗反应预测上取得了最明确的成功：2018 年 Science 论文用转移性胃肠癌患者类器官筛选 55 种化疗药物，与 I/II 期临床试验结果对照，灵敏度 100%、特异度 93%、阳性预测值 88%、阴性预测值 100%。但一项前瞻性可行性试验显示，接受类器官指导治疗的患者未获得临床获益，且仅 57% 患者能成功建系、组织到读出约需十周。
类器官领域缺乏统一定义，2014 年 Science 综述将其界定为源自干细胞或器官祖细胞、含多种器官特异细胞类型并重现部分器官功能的结构，但 2023 年 Stem Cell Reports 指出该定义无法区分 PSC 来源与 TSC 来源类器官。