Nature Nanotechnology 报道一种完全从头设计的螺旋蛋白丝，可在不同 pH 条件下实现可逆自组装与解聚，并通过 cryo-EM 精确解析其原子结构，展示了蛋白质作为“可编程纳米材料”的巨大潜力。

西湖大学原发杰团队提出三模态蛋白语言模型 ProTrek，通过联合对齐序列、结构与功能文本三种模态，在统一语义空间中实现跨模态蛋白搜索。该模型在多项检索基准上相较现有方法提升一个数量级，并成功指导发现并改造新型 UDG 变体，实现高效碱基编辑的真实实验验证。

我愿称这篇文章为“人类互作组”的开山之作！

苹果发布蛋白结构预测模型 SimpleFold，完全抛弃 MSA、pair 表示与 triangle updates，仅依赖通用 Transformer 与 flow-matching 生成式训练目标，在 CASP14 与 CAMEO 等基准上达到接近 AlphaFold2 的精度，同时具备多构象生成能力，并可在消费级硬件上运行。

DeepMind 推出 AlphaProteo，将能力从结构预测推进到高亲和力蛋白结合物设计，并在 SARS-CoV-2、VEGF-A 等真实体系中实现功能级验证，标志着蛋白设计迈入可直接应用阶段。

Arc Institute 团队利用基因组语言模型 Evo 首次实现完整噬菌体基因组的生成、合成与复活，标志着 AI 从蛋白质设计迈入生命系统整体设计阶段。

RFdiffusion3 将扩散建模从残基级提升到原子级，标志着蛋白设计真正进入全原子分辨率时代。

腾讯 AI for Life Sciences Lab 提出生成式抗体基础模型 IgGM，首次将结构预测、逆向设计、亲和力成熟、人源化、框架区优化与 de novo 设计统一进单一模型框架。在 PD-L1、新冠 RBD、IL-33 等多个真实体系中完成体外实验验证，并成功设计出具备 nM–pM 级亲和力的全新抗体分子。

分子动力学模拟（MD）提供了比对接更接近真实生物环境的“分子电影”，能够刻画蛋白与配体的动态行为、构象变化与热力学本质，是连接计算预测与湿实验之间最关键的桥梁之一。

一篇来自 Cell 旗下 Structure 杂志的高质量综述，系统梳理了蛋白质设计从理性设计、能量优化到 AI 生成模型的完整演化路径，深入解析 hallucination、RFdiffusion、BindCraft 等关键技术，并展示 de novo binder 在免疫、抗毒、诊断等真实应用场景中的突破。