Baker实验室联手NVIDIA发布RFD4-Proteina，结合剂实验命中率84%
华盛顿大学蛋白质设计研究所（IPD）/Baker 实验室与 NVIDIA（GenAIR 团队）合作一年发布蛋白质设计模型 RFD4-Proteina（RFdiffusion 4），采用潜空间推理（latent reasoning）方式进行生物分子设计，论文作者包括 David Baker、Frank DiMaio、Hannes Staerk 等。模型还展示了 Agent 式工具调用能力，可完成多种蛋白设计任务。这是 AI 蛋白质设计在实验验证层面的一次显著突破。
已确认
- 模型由 Baker 实验室/IPD 与 NVIDIA（GenAIR 团队）合作一年完成，作者阵容包括 David Baker、Frank DiMaio、Hannes Staerk 等，论文已发布。
- 核心方法为通过潜空间推理进行分子设计。
- 据 Hannes Staerk 读书会预告披露的实验数据：针对 TrkA 靶点设计的 188 个蛋白结合剂中，158 个在 1 µM 浓度以下成功结合；对比次优方法 60 个设计中仅 18 个成功，帖中称约 84% 命中率，差距显著。
- 据 JacobMolBio 展示的实例，模型支持 tool calling，以 GFP 为模板可完成插入 ALFA tag、迭代设计等多种任务。
为什么重要
- 该结果在实验验证层面大幅超越现有蛋白结合剂设计方法的成功率，标志着 AI 蛋白质设计向实用化迈出重要一步。
- 潜空间推理与 Agent 工具调用的引入，使模型能以对话式、多步骤方式完成复杂设计任务，扩展了蛋白质设计模型的交互范式。
2026-11-06 ~ 2026-11-07 · 5 条相关
一手来源
- RFD4-Proteina 蛋白结合剂实验命中率 84%,碾压现有方法 — HannesStaerk ·
- AI 设计蛋白结合剂 188 个中 158 个结合 TrkA,远超基线方法 — HannesStaerk ·
- Baker 实验室联手 NVIDIA 推出 RFD4-Proteina，Agent 调用完成蛋白质设计 — AllThingsApx · 2026-11-06
- 【源头】RFD4-Proteina 蛋白结合剂实验命中率 84%,碾压现有方法 — HannesStaerk · 2026-11-06
- RFD4-Proteina 蛋白结合剂实验:188 个设计中 158 个成功结合 TrkA — AllThingsApx · 2026-11-06
- 【源头】AI 设计蛋白结合剂 188 个中 158 个结合 TrkA,远超基线方法 — HannesStaerk · 2026-11-07
- Baker 实室联合 NVIDIA 发布 RFD4-Proteina 蛋白质设计模型 — AllThingsApx · 2026-11-07