六种蛋白组衰老时钟首次进入临床试验
六种蛋白组衰老时钟首次被部署到一项临床试验中，研究结果更多揭示了这些时钟本身的特性，而非药物效果。材料未给出试验规模、药物名称及具体结论。
#蛋白质结构
Nature BiotechnologyAI 评分5858
公众号：北大生科精选AI 评分6767 昌增益研究组揭示NH₄⁺与HCO₃⁻协同耗竭ATP触发细菌休眠并驱动蛋白质相分离
北京大学昌增益团队在Scientific Reports发表研究，提出细菌休眠由氨基酸氧化副产物NH₄⁺与HCO₃⁻协同触发，而非营养耗尽本身。两种代谢物同时存在时才会显著降低ATP水平，解除ATP对FtsZ、FtsA、MinD、AdhE、RplA等蛋白的增溶保护，使其以折叠态相分离组装成复苏延迟体；补充ATP可完全溶解凝聚体并恢复生长。
推荐理由：该研究把细菌休眠的触发从营养饥饿转向NH₄⁺与HCO₃⁻协同耗竭ATP，为理解持留与抗生素耐受提供新框架。
Cell Reports MethodsAI 评分5858 膜靶向 TurboID 实现清醒动物神经元回路 1–2 小时急性邻近标记蛋白质组学
Anguiano 等人改造出膜靶向 TurboID，并优化标记策略，在清醒动物神经元胞体和轴突末梢实现 1–2 小时的蛋白质标记窗口，用于鉴定各亚细胞区室富集的蛋白。研究针对的是在行为相关时间尺度上捕捉脑内亚细胞定位蛋白质组的工具不足问题，成果发表于 Cell Reports Methods。
Marinka ZitnikAI 评分6262 ToolUniverse 新增 GPU 环境自动配置，支持 agent 调用蛋白设计与结构预测模型
ToolUniverse 新增 GPU 环境自动配置功能，使 agent 能在复杂生物数据集上调用机器学习模型，并把输出用于发现流程。
Matthias Mann LabAI 评分5858 质谱蛋白质组分析 83 例儿童肾上腺皮质肿瘤，识别出 4 种与生存相关的蛋白质组状态
Matthias Mann 实验室对 83 例罕见儿童肾上腺皮质肿瘤的存档 FFPE 组织做质谱蛋白质组分析，识别出 4 种蛋白质组定义的状态，这些状态对生存的预测优于组织学。该工作由 Rainer Claus 和 Andreas Metousis 主导，发表在 eBioMedicine，DOI 为 10.1016/j.ebiom.2026.106504。
Decoding Bio精选AI 评分7878 AlphaProtein Novo 从头设计酶在 5000 多个设计中展现与天然酶相当活性
Google DeepMind 与 Caltech 的 Arnold 实验室、匹兹堡大学 Lui 实验室合作提出 AlphaProtein Novo（AP Novo）从头设计流程，在 5 类反应、5000 多个实验设计中显示其命中率可与天然酶序列挖掘相比。
推荐理由：AlphaProtein Novo 把扩散生成骨架、LigandMPNN 序列设计与 AlphaFold3 校验串成流程，在 5000 多个实验设计中与天然酶比较。
Bluesky：Mo Khalil (@mokhalil.bsky.social)AI 评分4242 团队获 NIH Director's Pioneer Award，拟打造蛋白质组功能扰动与图谱工具
一个团队入选 2026 年 NIH Director's Pioneer Award，将开发可在规模上扰动并绘制蛋白质组功能的工具，目标是“为蛋白质做 CRISPR 为基因做过的事”。NIH 本轮高风险研究奖项总额超过 2.37 亿美元。
Pranam ChatterjeeAI 评分5050 PepRePs：肽重定向磷酸酶实现可编程去磷酸化
Pranam Chatterjee 介绍 PepRePs，一种基于其团队此前为 E3 泛素连接酶和 DUB 生成的 pLM 肽引导（uAbs、duAbs）发展而来的肽重定向磷酸酶，可实现任意靶标的可编程去磷酸化，相关预印本已发布于 bioRxiv。
EMBL News精选AI 评分6060 欧盟委员会向 GENCODE、UniProt 和 Europe PMC 拨款 5700 万欧元
欧盟委员会宣布通过 Horizon Europe 的三项资助，向 EMBL-EBI 与国际伙伴共同管理的 GENCODE、UniProt 和 Europe PMC 提供 5700 万欧元。
推荐理由：欧盟委员会通过 Horizon Europe 向 EMBL-EBI 管理的三个开放数据资源拨款，可了解各资源的具体分配额度。
Cell SystemsAI 评分5252 FLIGHTED：从含噪高通量实验数据推断蛋白适应度地形
Sundar 等人在 Cell Systems 提出 FLIGHTED，一种通过从含噪高通量实验生成概率化适应度地形、来建模蛋白适应度测量不确定性的贝叶斯方法。该方法被应用于选择实验和一项高通量碱基编辑实验，并提升了蛋白适应度模型的性能。
Google DeepMind Blog精选AI 评分7676 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白嵌入可验证水印
Google DeepMind 发布 SynthID Bio，将水印技术用于合成生物学，在蛋白序列和 AlphaFold 3 预测的 3D 结构中嵌入可检测签名，同时保持生物功能。
推荐理由：DeepMind 把水印从数字内容延伸到蛋白序列与结构，并给出湿实验验证，对关注生物安全与 AI 设计溯源的研究者提供了可参考的技术路径。
In the Pipeline精选AI 评分4242 J. Med. Chem. 一篇 DPP-IV 降解剂论文的机制疑点引发质疑
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。
Molecular Systems BiologyAI 评分5858 研究团队用精氨酸富集改造 CgCas12n，构建高效基因组与碱基编辑平台 eCgCas12n
研究团队通过精氨酸富集策略改造 Corynebacterium glutamicum Cas12n（CgCas12n），获得编辑效率提升约 60 倍的变体，并缩短 sgRNA 支架而不损失活性，组合成增强型 eCgCas12n 系统用于哺乳动物细胞基因组编辑。
Bluesky：Martin Steinegger 🇺🇦 (@martinsteinegger.bsky.social)精选AI 评分8080 AlphaFold Database 扩展至疫情准备，预测 2812 个病毒蛋白组的约 170 万个二聚体
AlphaFold Database 正与 NVIDIA、DeepMind、EBI 等合作扩展至疫情准备方向，对 2,812 个病毒蛋白组中的约 170 万个同源与异源二聚体做了穷举预测，其中 8,028 个为高置信度预测。相关结果发布在 research.nvidia.com/labs/dbr/ass...，并可在 alphafold.ebi.ac.uk 查看。
推荐理由：AlphaFold Database 把病毒蛋白互作预测扩展到 2,812 个病毒蛋白组，可了解结构预测在疫情准备中的覆盖范围。
公众号：昌平实验室AI 评分3838 昌平实验室等联合发起“长江杯”2026全球AI蛋白质设计挑战赛
“长江杯”2026全球AI蛋白质设计挑战赛启动，由上海交通大学、上海人工智能实验室、临港实验室、昌平实验室等共同发起主办，聚焦AI蛋白质从头设计与真实湿实验验证。选手针对不同靶点设计纳米抗体或迷你结合蛋白，奖金总额100万元人民币，计划对不低于5000条设计序列开展免费湿实验检测。报名于9月24日开启、10月31日截止。
Cell SystemsAI 评分5858 研究重建4.6亿年间一个必需分子互作的界面演化
一项系统发育与实验重建研究追踪了一个必需分子互作在4.6亿年间的演化，发现历史替换不断随机地增强或削弱界面上的不同位点，逐步改变了亲和力的模式与生化基础，也改变了可能突变带来的效应。研究由Yeonwoo Park与V. Narry Kim完成，发表于Cell Systems。
Mohammed AlQuraishi精选AI 评分7878 OpenFold3p2 联合 Apheris 用五家药企内部数据训练蛋白-配体共折叠模型
Mohammed AlQuraishi 与 Apheris 合作，用五家药企内部的蛋白-配体复合物数据库训练 OpenFold3p2。作者称由于 PDB 中类药化合物相对稀少，这批数据使相关结构数据量增加 3-4 倍，并带来精度的大幅提升。引用内容提到，五家药企在数据不出内网的前提下共同训练了这一个共折叠模型，其表现明显优于最好的公开模型，Nature News 对此做了报道。
推荐理由：OpenFold3p2 在五家药企内部蛋白-配体结构数据上联合训练，为私有数据能否提升共折叠模型精度提供了一个可参照的案例。
Bluesky：Milot Mirdita (@milot.bsky.social)AI 评分7272 ColabFold 1.6.3 发布：提速 2.5 倍并支持 pip 安装
ColabFold 1.6.3 发布，速度提升 2.5 倍，支持通过 pip install colabfold[alphafold] 安装，并新增 ipSAE 和 pDockQ2 评分。
Cell SystemsAI 评分6262 Darmawan 等提出蛋白语言模型多突变采样策略与计算评测框架
Darmawan 等为蛋白语言模型提出利用上位互作的多突变采样策略，并配套一个从相关性、质量和多样性三方面评分的计算评测框架。在多种蛋白适合度景观上的基准测试中，其设计优于标准的单突变方法，作者据此给出蛋白工程的实践建议。
Molecular Systems BiologyAI 评分5252 新计算去卷积方法从批量蛋白质组数据解析芽殖酵母细胞周期蛋白动态
研究团队开发了一种计算去卷积方法，用于解析细胞周期依赖的蛋白浓度动态，并应用于新的芽殖酵母批量蛋白质组数据。该方法的核心是一个酵母群体模型，用实验获得的细胞周期进程和体积生长数据参数化，以量化采样群体中的失同步程度；作者对 3272 个蛋白做去卷积，用交叉验证确定正则化参数，识别出 539 个具有细胞周期依赖动态的蛋白。
ColabFold：GitHub ReleasesAI 评分6262 ColabFold 1.6.3 发布：支持 pip 安装并新增接口评分
ColabFold 1.6.3 发布，现在可以完全通过 pip 安装，本地安装不再需要 conda，kalign、hhsearch 和 openmm 也可从 pip 获取。
Caleb LareauAI 评分5858 MSKCC 团队在 Nature Biomedical Engineering 报告 AI 设计抗肿瘤治疗蛋白的首个进展
Memorial Sloan Kettering 癌症中心（MSKCC）Caleb Lareau 实验室在 Nature Biomedical Engineering 在线发表研究，报告其用 AI 设计新型治疗蛋白、并将其开发为抗肿瘤疗法的第一步。作者称这项工作始于三年前，目标是探索能否借助 AI 获得新的治疗性蛋白，更多细节见 MSKCC 新闻稿链接。
Mohammed AlQuraishiAI 评分6262 AlQuraishi 点评 bioRxiv 预印本：训练时 MSA 深度分布影响蛋白结构预测性能
Mohammed AlQuraishi 在 X 上推荐一篇 bioRxiv 预印本，称其细致追踪了训练时 MSA 深度分布对预测性能的影响，并给出一个在 AF2/3 基础上明显改进的训练配方。他未在帖中给出具体数据集、指标或改进幅度，仅附上预印本链接。
Ben LehnerAI 评分4242 五种人类蛋白激酶变构架构的保守与分化
Ben Lehner 分享其实验室新预印本，研究五种人类蛋白激酶的变构架构在进化中的保守性与分化，由 Carla Folgado 等人完成，涉及 Sanger 研究所等机构。
AlphaFold 3：GitHub ReleasesAI 评分6262 AlphaFold 3 发布 v3.0.4，支持纯 CPU 与 Apple Silicon 运行
AlphaFold 3 v3.0.4 让模型可在纯 CPU 机器和 Apple Silicon 上运行，其中 Apple Silicon 可利用 GPU 加速推理。
ColabFold：GitHub ReleasesAI 评分5656 ColabFold 1.6.2 发布，新增 Pallas/Triton Evoformer 内核
ColabFold 1.6.2 发布，新增 --use-pallas 参数，用融合的 Pallas/Triton 内核运行 Evoformer，预测速度约提升 2.5 倍且内存占用略降，需要计算能力 8.0（Ampere）及以上的 NVIDIA GPU。
Biohub精选AI 评分6060 Biohub 联合创始人 Priscilla Chan 回顾蛋白建模、细胞成像与患者驱动研究进展
Biohub 联合创始人 Priscilla Chan 发文回顾今年上半年进展，包括 5 月发布基于下一代 ESM 的蛋白质生物学世界模型，可预测蛋白折叠、相互作用与功能并设计新蛋白，已有科学家用它设计抗体候选并在早期实验室测试中针对癌症和免疫相关靶点显示初步结果。
推荐理由：Biohub 联合创始人以第一人称复盘半年进展，把蛋白世界模型、激光相位板与虚拟细胞计划串成一条开放科学路线。
Alex RivesAI 评分5858 Biohub 与 UC Berkeley 发布激光相位板，提升电子显微镜原子分辨率成像对比度
Biohub 与 UC Berkeley 联合发布激光相位板，称其为原子分辨率成像的突破，所用连续波激光强度为太阳表面的一亿倍。该技术源于 Holger Mueller 和 Robert Glaeser 提出的用驻波激光实现电子显微镜相位对比的方案，历经 15 年以上才落地，Biohub 参与支持并完成工程化搭建。
Biohub精选AI 评分8585 Biohub 与 UC Berkeley 用激光相位板提升冷冻电镜成像对比度
Biohub 与 UC Berkeley 团队在三篇论文中报告，激光相位板在单激光和双激光（xLPP）两种配置下都能显著提升冷冻电镜图像对比度。单激光版本使分辨率最多提升 44%，双激光版本将铁蛋白 apoferritin 成像到 1.8 埃，并提升了冷冻 E. coli 的对比度。
推荐理由：三篇论文报告激光相位板在真实冷冻电镜中提升小蛋白成像对比度，为在完整细胞内看清蛋白提供新手段。
Biohub精选AI 评分7474 Biohub 与 UC Berkeley 实现激光相位板，提升冷冻电镜对小蛋白的成像对比度
Biohub 与 UC Berkeley 团队将激光相位板集成到 Thermo Scientific Krios 冷冻电镜中，显著提升小蛋白成像对比度，相关成果分别发表于 Science 和 bioRxiv。
推荐理由：激光相位板把冷冻电镜的对比度提升到能看清小蛋白，为结构生物学长期难以成像的多数蛋白打开入口。
AlphaFold 3：GitHub Releases精选AI 评分7878 AlphaFold 3 发布 v3.0.3，代码许可证改为 Apache 2.0
AlphaFold 3 发布 v3.0.3，代码许可证从 CC BY-NC-SA 4.0 改为 Apache 2.0，并兼容 Python 3.14。该版本还带来性能改进：Confidences JSON 序列化最高提速 30 倍，5000 残基输入的序列化时间从 43 s 降至 1.3 s，mmCIF 解析提速 4%。
推荐理由：许可证从非商用协议改为 Apache 2.0，并给出大输入序列化提速的具体数字，可据此判断能否商用与升级。
Bluesky：Marcel Dickmanns | 🌿❄️🔬 (@madic.bsky.social)AI 评分3232 Nature Plants：cryoET 解析 Physcomitrium patens 胞间连丝原位结构
研究利用 cryo-electron tomography（cryoET）结合 AlphaFold 与蛋白质组学，解析了 Physcomitrium patens 胞间连丝的天然组织方式，成果发表于 Nature Plants。研究发现胞间连丝受细胞壁重塑调控而开闭，螺旋状蛋白组装体为内部膜结构提供支架。
AlphaFold 3：GitHub ReleasesAI 评分3030 AlphaFold v3.0.2 发布：支持 NVIDIA Blackwell GPU 并提升 MSA 搜索性能
AlphaFold v3.0.2 发布，开箱支持 NVIDIA Blackwell GPU，并借助 Tokamax 实现 flash attention 与 SwiGLU。
Gunnar RätschAI 评分4242 基于GAN从H&E切片预测蛋白标志物表达
Gunnar Rätsch 分享了利用基于 GAN 的技术，在半对齐的成像质谱流式（IMC）标签与全切片图像上训练，从 H&E 病理切片预测蛋白标志物表达的最新工作，预印本发布于 medRxiv。
Ed BoydenAI 评分5050 ExR 20倍膨胀显微技术发表
Ed Boyden 表示，一种名为 expansion revealing（ExR）的 20 倍膨胀显微方法已发表于 Nature Biomedical Engineering，该方法可均匀分离蛋白以改善抗体标记，并在普通显微镜上实现纳米级精准成像。
Ed BoydenAI 评分5555 Ed Boyden 转发 ONE 显微成像预印本，用普通光学显微镜观察 GABA 受体等蛋白
Ed Boyden 转发并评论一项 bioRxiv 预印本，该工作用 ONE（one nanometer expansion microscopy）在普通光学显微镜下拍摄 GABA 受体、otoferlin 和 calmodulin 的图像。被引帖子称该工作由 Ali H. Shaib 与 Rizzoli 实验室完成，基于 Ed Boyden 和 Henriques 实验室的概念，并附有 GABAA 受体的示例图像。
Ed BoydenAI 评分5050 Ed Boyden 展示 1 纳米分辨率膨胀显微镜
Ed Boyden 表示，在普通光学显微镜上就能看到蛋白质的形状，并称这是 1 纳米分辨率的膨胀显微镜。