2024诺奖得主David Baker创立新公司，AI设计全新药物形式——抗体笼，源自Science论文
诺奖得主、蛋白质设计先驱 David Baker 教授设计了全新的生物药物类型——抗体笼（Antibody cage，AbC），将抗体定位到由人工智能（AI）精确设计的自然界中不存在的新型几何构型中。
关于举办“第二期基于AI的蛋白质结构解析与设计专题（线上）培训班”的通知
为了进一步挖掘蛋白质新功能与充分发挥人工智能在医药及生物领域的快速发展，协会决定于2024年12月27-29日在线上（小鹅通平台）举办“第二期基于AI的蛋白质结构解析与智能设计专题培训班。”
Science：利用人工智能设计隐秘剪接，治疗渐冻症等神经退行性疾病
该研究开发了一种针对肌萎缩侧索硬化症（ALS）和额颞痴呆症（FTD）的精准医学方法——TDP-REG，利用细胞中TDP-43功能丧失（TDP-LOF）时发生的隐秘剪接事件，以在病变细胞中特异性表达。
Cell：开发出一种基于机器学习的成像方法，可用于评估头颈癌患者的预后和治疗反应
这项研究最重要的成果是开发出了一种新的成像方法，它将细胞行为生物标志物分析与单个细胞形状和整个肿瘤组织结构的形态学分析相结合。
诺奖技术新应用：西湖大学谢琦/曹龙兴团队利用蛋白从头设计增强CAR-T疗法，已开展临床研究
该研究开发了一种策略，利用从头设计的结合蛋白（de novo-designed binder，DNDB）代替典型的scFv作为肿瘤表面抗原结合域，以增强CAR-T细胞的抗肿瘤潜力。
AI技术辅助蛋白高效设计， 普言生物实现蛋白功能提升10倍以上
普言生物将继续致力于人工智能(AI)技术在合成生物领域的应用发展,推动算法模型与工程进一步融合,并探索更多蛋白设计的可能性与应用场景,从而满足更广泛的个性化产业应用需求,为合成生物产业挖掘新的价值点。
浙大校友发表Nature论文：从头设计蛋白质，实现蛋白靶向降解，创立AI制药公司，种子轮即获10亿美元融资
这项工作代表了靶向蛋白质降解领域的一大重要进展，开发出了一种多功能、可基因编码的蛋白质降解技术，为多种难治性疾病的精准治疗提供了新的可能性。
Cell：运用计算机设计的蛋白，科学家成功在实验室环境下引导人类干细胞分化，催生出全新的血管网络
借助计算机辅助设计，研究团队成功构建了一系列环形蛋白，每一种都能特异性地与多达八种成纤维细胞生长因子受体结合。
上海交大洪亮团队开发扩散概率模型——CPDiffusion，设计生成高活性的人工内切核酸酶
CPDiffusion作为一种强大的全新蛋白质序列设计工具，为生物学家和蛋白质工程设计者提供了全新的可能性，用于设计功能更强大的蛋白质、研究蛋白质功能的逐渐演化过程、丰富现有蛋白质的数据库等。