在2025年re:Invent大会上，亚马逊云科技宣布Proteintech选择其为云服务商，成功开发AI抗体助手Able，该助手通过对话形式提供产品推荐和实验设计支持，优化科研流程，缩短项目上线周期50%。目前，Proteintech已将85%的工作负载迁移至亚马逊云，以推动全球化业务扩展。

麻省理工学院的法坎多·巴蒂斯塔和迪娜·卡塔比教授被选为国家医学科学院新成员，以表彰他们在健康和医学领域的杰出成就。巴蒂斯塔专注于抗体产生B细胞的研究，推动疫苗开发；卡塔比在数字健康技术方面取得突破，开发非侵入性健康监测技术。

晚期肝癌一线治疗主要采用靶向联合免疫或双免疫疗法。研究表明，新药tiragolumab未能改善疗效，且不良反应增加。目前的研究结果显示，晚期肝癌的治疗效果提升有限，患者生存期难以超过2年。

在48名患者中，4名（8%）出现3-4级不良事件，主要为丙氨酸转氨酶升高和药物超敏反应。尽管未能证明pCR率显著高于40%，但帕博利珠单抗联合双重抗HER2治疗显示出潜力，支持进一步研究。同时，增强型CAR T细胞疗法的安全性和初步疗效也显示出良好的抗肿瘤活性。

华盛顿大学研究团队开发了一种新方法，结合RFdiffusion网络和酵母展示，能够从头设计特定表位结合的抗体。实验验证表明，设计的抗体在结构和结合精度上达到了原子级别，且具有良好的亲和力。这一方法有望加速抗体的发现与开发，超越传统的动物免疫和随机筛选。

德克萨斯大学推出DrBioRight 2.0，这是一个基于大型语言模型的生物信息学平台，旨在简化癌症功能蛋白质组学分析。该平台整合约500种高质量抗体，支持自然语言查询，提高数据分析的灵活性和可访问性，帮助研究人员更有效地探索癌症机制和生物标志物。

上海交通大学医学院研究团队提出了一种新型AbNovo抗体设计方法，结合强化学习与深度扩散模型，实现多目标和多约束的抗体设计，显著提升了抗体的亲和力和生物物理特性，优化了药物研发流程。研究成果已在国际会议上发表，具有广泛应用潜力。

百奥几何与上海交通大学合作，利用生成式AI优化8G3抗体，使其对病毒变异株JN.1的中和活性提升1000-1500倍。研究成果发表在《美国国家科学院院刊》，展示了生成式AI在抗体工程中的应用潜力。

麻省理工学院研究人员开发了一种新技术，利用大型语言模型更准确地预测抗体结构。这项技术有助于筛选有效治疗SARS-CoV-2等疾病的抗体，降低药企研发成本，并揭示不同个体抗体结构的相似性，促进对免疫反应的理解。

本文探讨了伤口愈合对癌症、炎症和纤维化等疾病的影响，强调环境因素的重要性。研究表明，错误的伤口反应可能促进多种疾病的发展，理解这一过程有助于疾病的预防。

本文介绍了晚期肝癌的标准治疗手段，包括靶向联合免疫治疗和双特异性抗体。研究结果显示，QL1706联合贝伐珠单抗和化疗的治疗方案在疗效和安全性方面与其他方案相当。然而，是否需要全身化疗以及双特异性抗体的使用仍需进一步研究。

腾讯AI Lab与北京大学深圳研究生院和西京消化病医院研究团队合作，提出了一种预训练抗体生成大语言模型（PALM-H3），用于从头生成具有所需抗原结合特异性的人工抗体CDRH3，减少对天然抗体的依赖。同时，还设计了一个高精度的抗原-抗体结合预测模型A2binder。该研究建立了一个用于抗体生成和评估的人工智能框架，有望加速抗体药物的开发。

斯坦福大学科学家开发了一种基于机器学习的新方法，能够更快、更准确地预测导致更好抗体药物的分子变化。他们结合了蛋白质骨架的3D结构和基于氨基酸序列的大型语言模型，在几分钟内找到罕见且理想的突变。这种方法有助于应对新出现或正在发展的疾病，并降低了制造更有效药物的门槛。