# Research Pulse — 2026-10-28 _Generated 2026-10-28 08:10 KST · AI × Bioresearch Daily synthesis_ Brown Biotech daily research pulse — multi-front synthesis across CRISPR / gene editing, AI drug discovery, protein AI, single-cell foundation models, FDA/regulatory, and spatial transcriptomics. Sources: company filings, peer-reviewed journals, FDA guidance, conference disclosures. --- ### Post 1: 오늘의 전체 흐름 🧬 **AI × Bioresearch Daily — 10월 28일 (수요일) · 정밀함(precision) Day** 오늘의 축은 '정밀함'이다. 이번 주에 다룬 결과들을 나란히 놓으면, 각 전선이 다른 말로 같은 문제를 던지고 있다는 게 드러난다. 유전자 편집은 편집 도구가 아니라 편집이 일어나는 자리를 측정해야 한다는 문제를, 딜은 계약이 아닌 실패 비용을 계산해야 한다는 문제를, 단백질은 AI 설계가 진짜 생존 여부를 바꾸는지 대조군이 필요하다는 문제를, 규제는 서류 한 장이 실질 현금 가치를 갖는다는 문제를, 공간 분석은 표본 1,000건이 평균이 아니라 분기로 쪼개진다는 문제를 던지고 있다. 이번에 다룬 사전-print 18건과 산업·규제 발표 10건은 10월 19일부터 27일 사이 게재·발표된 것이며, 게재 시점 보고된 수치를 그대로 옮겼다. 유전자 편집 전선에서 정밀함은 '편집 부위 주변을 재는 것'이었다. 10월 26일 게재된 Peking University의 Xi·Kong·Chen 그룹은 Cas9와 Cas9(D10A)에 TurboID를 융합해 HEK293T 세포에서 편집 부위 주변 단백질을 근접 표지하고, SSB 수선 단계에서는 PARP2와 PNKP가 12시간에, DSB 수선 단계에서는 EXO1과 PRKDC가 24시간에 정점임을 찾아냈다. 같은 기간 University of Michigan의 Vyas·Emmer 그룹은 LDLR 비암코딩 영역을 16,624개 gRNA 포화 스크리닝과 MPRA로 정밀히 쪼갰고, 10월 27일 게재된 Charité의 Launspach·Kuenkele 그룹은 knock-in을 계측하는 5채널 dPCR 프레임워크를 제시했다. AI 신약 전선에서 정밀함은 '실패의 단가'였다. 10월 27일 Novartis는 120억 달러로 인수한 Avidity의 del-desiran이 3상 HARBOR에서 디스트로피omyotonic dystrophy type 1 환자 159명을 대상으로 1차 평가지표를 넘지 못한 데 대해 19억 달러의 부분 손상충격을 기록했다. 같은 주에는 Artiva Biotherapeutics가 AlloNK 세포 치료의 3상을 계획했다던 결정을 뒤집어 개발을 중단하고 인력 94%를 감축했으며, Oracle과 AstraZeneca는 금액 없는 구속력 없는 논문협약을 통해 임상시험 대상자 식별 문제를 다루기로 했다. Calico는 MMP12 억제 펩타이드를 확산 모델로 설계해 최종 리드의 IC50을 0.349 nM까지 내렸다. 단백질 전선에서 정밀함은 '기준선'이었다. 10월 22일 게재된 Auburn University의 Ramamoorthy·Beckmann 그룹은 분홍 형광단백질 Magenta에서 무작위 돌연변이의 80%가 해롭고 20%가 중립이며 0.8%만이 형광을 개선한다는 기준선을 직접 쟀다. 그리고 10월 26일 게재된 Pythia Labs의 Aglietti·Laniado·Yeates 그룹은 de novo 설계한 full-length IgG로 GPCR을 활성화한 첫 사례를 보고하면서 설계와 실측의 간격을 좁혔다. 규제 전선에서 정밀함은 '명부의 힘'이었다. 10월 26일 Federal Register 91 FR 67321에 게재된 공고는 FDA가 Scholar Rock의 ISEMBYLD(apitegromab-mstn)에 희소 소아질환 우선심사보틀을 부여했다고 못박았고, 같은 날 FDA는 Pfizer의 talazoparib을 enzalutamide와 함께 HRR 유전자 변이 전이성 호르몬민성 전선암에 승인했다. 공간 전사체·암 아틀라스 전선에서 정밀함은 '군집의 분해'였다. 10월 21일 게재된 Göttingen University Medical Center의 Qoku·Buettner·Bohnenberger 그룹은 치료-naive 대장암 1,000건을 프로토믹스·전반사·병리·임상 추적로 묶어 여섯 하위군을 분리했다. 10월 22일 게재된 Japan National Cancer Center의 Sakai·Yamashita 그룹의 SPATNIC은 병리사가 판독한 H&E로 학습한 분류기가 기존 주석이 놓친 POU2F3 tuft 유사 암줄기세포군을 찾아냈다. *출처: [Xi et al. — Spatiotemporal proteomic profiling of genome editing-associated microenvironment, bioRxiv 2026-10-26 (Peking University)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.23.760596v1), [BioSpace — Novartis faces $1.9B hit from Avidity fail but maintains confidence in $12B buy, 2026-10-27](https://www.biospace.com/business/novartis-faces-1-9b-hit-from-avidity-fail-but-maintains-confidence-in-12b-buy), [Ramamoorthy et al. — Benchmarking Molecular Methods of Protein Engineering, bioRxiv 2026-10-22 (Auburn University)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.16.759664v1), [Federal Register — Issuance of Priority Review Voucher; ISEMBYLD (apitegromab-mstn), 91 FR 67321, published 2026-10-26](https://www.federalregister.gov/documents/2026/10/26/2026-21718/issuance-of-priority-review-voucher-rare-pediatric-disease-product-isembyld-apitegromab-mstn), [Qoku et al. — A clinically annotated proteomic and histological resource of 1,000 colorectal cancers, bioRxiv 2026-10-21](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.20.757714v1)* *#AI_bioresearch #Precision #정밀 #CRISPR #BaseEditing #AIDrugDiscovery #BigPharma #ProteinDesign #SingleCell #MultiOmics #FoundationModel #FDA #PriorityReviewVoucher #SpatialOmics #암아틀라스 #연구동향* --- ### Post 2: CRISPR & Gene Editing — 편집을 재려면 그 자리를 재야 한다 🧫 **CRISPR & Gene Editing — 10월 28일 · 도구보다 microenvironment** 오늘의 유전자 편집 네 결과는 편집 도구의 성능을 이야기하지 않는다. 대신 편집이 일어나는 자리에서 무엇이 모이고, 편집이 무엇을 남기고, 무엇이 되돌아오는지를 재는 쪽으로 수렴한다. 먼저 10월 26일 게재된 'Spatiotemporal proteomic profiling of genome editing-associated microenvironment'다. Peking University의 Xi·Kong·Zhou·Liang·Chen·Fan 그룹은 Cas9와 Cas9(D10A)를 각각 TurboID에 융합해, HEK293T 세포에서 500 µM 비오틴 조건으로 12시간·24시간·36시간 시점별 근접 표지를 수행했다. 단일가strand break 수선에서는 PARP2와 PNKP가 12시간에 우선 축적됐고, double-strand break 수선에서는 5′→3′ 절단 담당인 EXO1과 NHEJ 핵심인 PRKDC가 24시간에 정점을 이뤘다. 이 프로파일을 편집 효율과 연결한 결과가 더 흥미롭다. Cas9-ACTL6A와 Cas9-H2A.Z 융합이 Cas9-H2A 대비 EMX1 locus뿐 아니라 4번·17번 염색체의 서로 다른 두 H3K9me3 heterochromatin locus에서 indel 빈도를 높였고, WRN knockout은 RNF2 표적에서 PE2 편집 효율을 20%에서 27%로 끌어올렸다. 편집이 잘 안 되는 heterochromatin을 여는 스위치가 있다는 뜻이다. 두 번째는 10월 25일 게재된 University of Michigan의 'Multimodal functional characterization of the LDLR noncoding landscape'다. Vyas·Leix·Burugula·Paye·Raut·Speliotes·Emmer 그룹은 GRCh38 chr19의 124 kb 영역에 걸친 모든 SpCas9 PAM 모티프를 겨냥하는 16,624개 gRNA 포화 라이브러리를 만들었다. CRISPRn 스크리닝에서는 38개 영역의 교란이 LDLR 발현을 낮췄고 높인 것은 1개뿐이었고, 이전 스크리닝과의 재현성은 Pearson r = 0.67(p < 0.001)이었다. CRISPRi에서는 34개의 CRE가 발현을 낮췄고 0개가 높였으며, CRISPRa에서는 19개 영역이 높이고 3개가 낮췄다. MPRA는 43 bp 간격으로 겹친 2,899개 129 bp tile을 돌렸고, FDR < 0.01에서 118개 tile이 71개의 서로 다른 peak를 만들었다. 결정적인 숫자는 CRE 발견 방식끼리도 다르다는 점이다. 기존 핵산 편집 스크리닝의 CRE가 이 연구에서 odds ratio = 89로 재현됐지만, MPRA 활성 tile은 CRISPRn과 OR = 10.0, DHS-seq와 OR = 8.3으로 맞았고 CRISPRa 스크리닝 peak는 OR = 1.0이었다. 어떤 모달리티를 썼느냐가 CRE 목록을 결정한다. 세 번째는 10월 27일 게재된 University of Technology Sydney의 'A light-responsive lipid nanoparticle platform delivering Cas9 RNP for VEGFA editing suppresses choroidal neovascularisation'다. Sang·Yang·Goldys·Aksoy·Liew·Deng 그룹은 광원에서만 Cas9/sgRNA RNP를 방출하는 지질 나노입자를 만들었다. 유체역학적 지름은 132.3 ± 1.04 nm, 다분산도 0.296 ± 0.032, 제타 전위 +21.10 ± 1.04 mV였고 sgRNA 봉입효율은 90.33 ± 0.15%였다. ARPE19 세포에서 sgRNA002가 T7E1 편집률 53.89 ± 1.18%를 냈고 3 mismatch 이하 Cas-OFFinder 오프타깃은 0개였다. 타깃 증폭 NGS로는 광조명 조건 13.67% 편집률, 무조명 0.33%였고 VEGFA 단백질은 48.18 ± 10.94 pg/mL에서 12.60 ± 1.10 pg/mL로 떨어졌다. 쥐 CNV 모델에서 1회 정주 내시경 주입(1 µg/eye)만으로 Day-8 FFA 누출 점수가 광조명 1.25 ± 0.27, 무조명 1.72 ± 0.33, vehicle 1.90 ± 0.37이었고 vehicle 대비 P = 0.025였다. 조명 조건은 0.15 mW/cm², 0.036 J/cm²로 4분, 임상용 verteporfin PDT 노출량 50 J/cm²보다 약 1,400배 낮았다. VEGFA를 완전히 없애지 않으면서 공간적으로 제한하는 쪽이다. 네 번째는 같은 날 게재된 Charité – Universitätsmedizin Berlin의 'CRISPR-dPCR: A unified multiplex digital PCR framework for quantitative characterization of targeted knock-in'다. Launspach·Raab·Glaser·Hartmann·Deubzer·Wagner·Kuenkele 그룹은 LNA 보강 절단점 검사, junction 기반 검출, Poisson linkage와 homology-arm subtraction이라는 두 개의 직교 단일 증폭파 전략을 하나의 모듈 프레임워크로 묶었다. 신경모세포종 모델과 사람 원시 T세포에서 평가했고, 유전자형이 정의된 클론과 잔류 donor가 적은 혼합물에서 homology-arm subtraction이 기대 knock-in 양을 가장 잘 복원했다. 5채널 패널이 절단점 편집·donor 부피·copy number 정규화·표적 knock-in을 한 반응에 담았다. 잔류 donor DNA이 정량 해석을 제한한다는 점도 명시했다. 편집이 됐는지가 아니라 얼마가 정확히 삽입됐는지를 재는 문제다. *출처: [Xi, S.; Kong, L.; Zhou, W.; Liang, X.; Chen, P. R.; Fan, X. — Spatiotemporal proteomic profiling of genome editing-associated microenvironment, bioRxiv 2026-10-26 (Peking University)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.23.760596v1), [Vyas, H. S.; Leix, K.; Burugula, B. B.; Paye, S. M.; Raut, C.; Speliotes, E. K.; Emmer, B. T. — Multimodal functional characterization of the LDLR noncoding landscape, bioRxiv 2026-10-25 (University of Michigan)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.22.761041v1), [Sang, R.; Yang, X.; Goldys, E.; Aksoy, Y. A.; Liew, G.; Deng, W. — A light-responsive lipid nanoparticle platform delivering Cas9 RNP for VEGFA editing suppresses choroidal neovascularisation, bioRxiv 2026-10-27 (University of Technology Sydney)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.24.761602v1), [Launspach, M.; Raab, L. O.; Glaser, V.; … Deubzer, H. E.; Wagner, D. L.; Kuenkele, A. — CRISPR-dPCR: A unified multiplex digital PCR framework for quantitative characterization of targeted knock-in, bioRxiv 2026-10-27 (Charité – Universitätsmedizin Berlin)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.25.761665v1)* *#CRISPR #TurboID #ProximityLabeling #PrimeEditing #WRN #Chromatin #NoncodingRegulatory #LNP #CRISPRdPCR #유전자편집 #정밀측정* --- ### Post 3: AI Drug Discovery & Big Pharma — 실패의 단가와 설계의 단가 💊 **AI Drug Discovery & Big Pharma — 10월 28일 · 두 종류의 가격표** 오늘의 딜과 설계 뉴스는 성패가 아니라 '얼마를 냈는가'로 읽는 게 정확하다. 실패한 프로그램과 살아남은 프로그램이 각각 다른 종류의 가격표를 남겼다. 먼저 10월 27일 Novartis의 3분기 실적발표 콜이다. 120억 달러에 인수한 Avidity Biosciences의 del-desiran은 항체-올리고뉴클레오티드 컨jugate로, TfR1을 통한 흡수가 DMPK mRNA를 분해하는 방식이다. 9월 데이터로 진행된 3상 HARBOR 연구는 디스트로피omyotonic dystrophy type 1 환자 159명을 대상으로 손 기능이라는 1차 평가지표를 잡았는데, 이 지표를 넘지 못했다. Novartis는 19억 달러의 부분 손상충격을 회계에 반영했고, CEO Vas Narasimhan은 자기가 가진 가정의 수학적 이동을 바꿨기 때문이라고 표현했다. 그러면서도 피험자 3상 프로그램을 하나 더 준비할 계획이라고 밝혔다. 120억이 묶인 뒤에 19억이 빠지는 계산이 인수 대가의 실제 구조를 보여준다. 두 번째는 10월 27일 발표된 Artiva Biotherapeutics의 AlloNK(AB-101) 개발 중단이다. 회사는 이사회가 10월 22일 결정하고 10월 27일에 공개했다. 중단 사유는 두 가지였다. 장기 추적 데이터에서 임상 반응의 지속성이 회사가 요구한 기준에 미달했고, Grade 5 안전 사건이 2건 발생했다. 두 사례는 각각 백질뇌병증으로 평가되어 fludarabine 독성 가능성이 높았던 사례와 연구 치료제의 어떤 구성요소와도 무관하다고 평가된 사례였다. 회사는 Leerink Partners를 재무 자문으로 세워 인력 약 94%를 감축하고, 합병·사업 결합·자산 매각·라이선스·청산까지 포함한 전략적 대안을 평가 중이다. 2026년 9월 30일 기준 현금·현금성자산·투자액은 약 3억 1,910만 달러였다. 9월 8일에는 FDA 정렬 3상 시작을 목표로 했던 시점이었고, 결정을 뒤집는 데는 다섯 달이 걸렸다. 세 번째는 10월 20일 발표된 Oracle와 AstraZeneca의 협약이다. 양사는 구속력 없는 논문협약으로, Oracle의 실세계 데이터·클라우드·AI·임상 워크플로우 역량과 AstraZeneca의 과학·치료 역량을 결합해 임상시험 대상자 식별과 증거 생성 속도를 높이려 한다. 초기 탐색 영역은 종양, 심혈관·신장·대사 질환, 호흡기·면역학, 희소질환이다. Pascal Soriot(CEO)과 Mike Sicilia(Oracle CEO)가 직접 인용되고 Anne-Claire Gerbaldi(AZ Chief Digital/Data/AI Officer)와 Seema Verma(Oracle Health & Life Sciences 총괄)가 참여했다. 금액이 없는 계약이라는 점이 핵심이다. 최근 딜들이 조건부 대가를 숫자로 표시하는 것과 정반대다. 네 번째는 10월 23일 게재된 CUHK의 'Expanding Therapeutic Target Space from Genes to Disease-Relevant Molecular Forms with Agent3Diso'다. F. T. Jiang와 R. Zhao는 유전자 하나가 아니라 질병 관련 분자 형태 자체를 표적으로 삼는 프레임워크를 제안했다. 결정론적 제약과 특화 에이전트 추론이 결합해 전사체 아이덴티티에서 번역, 구조, 기능, 질병 맥락으로 이어지는 층간 일관성을 유지한다. 증거 통합·기작 해석·충돌 해소·가설 비판·실험 설계가 각각 별도 에이전트 역할로 분리되는 구조다. 다섯 번째는 10월 23일 게재된 Westlake University의 'AI-driven phenotypic profiling of organoids'다. Y. Wang·Y. Sun·X. Jin 그룹은 Morphi라는 프레임워크로 명암(brightfield) 이미지에서 배양기 viability와 표현형을 추론했다. 형광 기반 viability 신호를 약한 감독 신호로 삼아 픽셀 단위 viability 모델을 학습시키고, 배양기별 생존율과 죽은 부위 공간 지도를 동시에 산출했다. 여기에 비감독 형태·텍스처 특징을 더해 각 배양기를 고차원 표현형 공간에 넣고, 그 지문이 약제를 기전별로 군집화했다. 라벨 없는 이미지와 기전 군집화라는 두 축을 동시에 놓은 시도다. *출처: [BioSpace — Novartis faces $1.9B hit from Avidity fail but maintains confidence in $12B buy, 2026-10-27](https://www.biospace.com/business/novartis-faces-1-9b-hit-from-avidity-fail-but-maintains-confidence-in-12b-buy), [BioSpace — Artiva Biotherapeutics Announces Strategic Update and Discontinues Development of AlloNK, 2026-10-27](https://www.biospace.com/press-releases/artiva-biotherapeutics-announces-strategic-update-and-discontinues-development-of-allonk), [Oracle — Oracle and AstraZeneca Partner to Advance AI-enabled Healthcare Innovation, 2026-10-20](https://www.oracle.com/news/announcement/oracle-and-astrazeneca-partner-to-advance-ai-enabled-healthcare-2026-10-20/), [JIANG, F. T.; Zhao, R. — Expanding Therapeutic Target Space from Genes to Disease-Relevant Molecular Forms with Agent3Diso, bioRxiv 2026-10-23 (The Chinese University of Hong Kong)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.21.760710v1), [Wang, Y.; Sun, Y.; Jin, X. — AI-driven phenotypic profiling of organoids, bioRxiv 2026-10-23 (Westlake University)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.21.760628v1)* *#AIDrugDiscovery #BigPharma #M&A #ClinicalTrial #AOC #Organoid #PhenotypicProfiling #AgenticAI #신약개발 #인수합병* --- ### Post 4: Protein Structure AI — 무작위라는 기준선을 직접 재는 것 🧬 **Protein Structure AI — 10월 28일 · 생존 여부를 통제하면 생기는 논쟁** 오늘 단백질 전선의 논문들은 설계의 성취를 이야기하지 않는다. 대신 'AI 설계가 잘한다'는 주장에서 빼앗기 어려운 ground truth를 직접 만들어 낸다. 먼저 10월 22일 게재된 'Benchmarking Molecular Methods of Protein Engineering and Surveying Protein Search Space to Bolster Artificial Intelligence-Based Designs'다. Auburn University의 Ramamoorthy·Browning·Brandt·Tisdale·Schultz·Dalinger·Hengartner·Tauritz·Beckmann 그룹은 분홍 형광단백질 Magenta를 모델로 삼아 돌연변이 구간을 중립·유해·치명적 세 부류로 나눴고 상대 형광 단위(RFU)로 적합도를 측정했다. 결과는 선명했다. 무작위 돌연변이 중 약 80%가 해롭고 20%가 중립이며 0.8%만이 형광을 개선했다. 그리고 error-prone PCR으로 1라운드에 4개, 2라운드에 1개의 후보를 찾아 두 라운드 누적 RFU를 35% 높였는데, 이 진짜 양성 증가율은 생물학적 연산이 현 상태에서 최선의 진화 알고리즘을 이겼다. 두 번째는 10월 26일 게재된 Pythia Labs의 'Design of full-length agonist and antagonist antibodies for hard targets'다. Aglietti·Ansari·Bowers·Chauvin·Duplay·Laniado·Malago·Meador·Polyak·Sosna·Tacke·Yeates·Zanini 그룹은 아미산 서열과 3차원 원자 구조를 동시에 다루는 전원자 생성 모델 Pythia-1을 기반으로 end-to-end 설계 파이프라인을 만들었다. 수용체 ectodomain·사이토카인·성장인자·GPCR를 포함한 22개 치료 표적에 대해 full-length human IgG1 형식으로 설계했고, 용액 표적에는 표적당 최대 1,440개, GPCR에는 최대 2,880개의 고유 서열을 생성한 뒤 표적당 최대 48개를 스크리닝에 올렸다. IL11_04는 KD 2.53 nM로 기준 항체 3C6의 9.4 nM보다 낮았고 세포 IC50은 5.6 nM으로 3C6의 24.6 nM보다 낮았다. CCR8_38의 세포 EC50는 3 nM이었고, β-NGF_18은 KD 7.6 nM·보고자 IC50 6.7 nM·TF-1 증식 IC50 28 nM이었다. 그리고 결정적인 기록이 있다. MRGPRX2_15는 세포 결합 EC50 84.5 nM, β-arrestin 활성화 EC50 213.5 nM으로 자연 리간드인 cortistatin-14의 109 nM과 비교되는 수준에서 GPCR을 활성화했다. de novo 설계 full-length IgG가 GPCR을 활성화한 첫 사례로 보고된 결과다. 후보 생성에는 약 1일, DNA 합성부터 스크리닝 상등액까지 3주 미만이 걸렸다. 세 번째는 10월 26일 게재된 Calico Life Sciences의 'Accelerated discovery and optimization of a potent and selective MMP12 inhibitor with the machine learning platform CAMOLE-1'다. Lin·Bratkowski 그룹은 전원자 확산 모델로 비정형 펩타이드를 설계하는 CAMOLE-1을 만들어 matrix metalloproteinase, 즉 치료 개발이 거의 포기된 표적 계열에 적용했다. MMP12 펩타이드 억제제 2번은 IC50 154 nM에서 MMP2에 대해서는 IC50 > 100 µM였고, 펩타이드 13은 약 10 nM으로 나아갔다. 결정 구조는 MMP12 catalytic domain에 결합한 펩타이드 13이 1.86 Å, 펩타이드 51이 2.59 Å였다. 확산 모델 예측과 결정 구조의 RMSD는 펩타이드 13에서 0.664 Å(backbone), 0.343 Å(전체 복합체)였고 ML 최적화 펩타이드 51에서는 2.512 Å(펩타이드), 0.496 Å(복합체)였다. D-아미노산 선호가 모델에서 자생적으로 도출됐다. 위치 8의 dP가 77%의 potent 펩타이드에서 나타났고 XXGACGP(dP)WC(Thx) 모티프가 36%였으며, 펩타이드 33과 38은 IC50 1.19 nM과 2.52 nM, 6개가 3 nM 미만이었다. 지질화(PEG2-PEG2-gE-C16DA)를 3번 위치에 붙이자 효능이 0.194–0.412 nM으로 올라갔고 최종 리드는 IC50 0.349 nM, 다른 MMP에 대해 165배 이상 선택성을 얻었다. 약 1년 동안 총 270개 펩타이드를 합성한 과정이다. 네 번째는 10월 23일 게재된 National Institute of Biological Sciences의 'Astrolabe: Programmable all-atom biomolecular design through cross-context coordination and structural intervention'다. Zeng·Xu 그룹은 분자 상태·결합 파트너·조립 맥락을 동시에 조율하는 폐루프 프레임워크 Astrolabe를 제안했다. 단백질 13개 표적과 저분자 4개 표적 벤치마크에서 Astrolabe-AF3의 target-balanced 단백질 결합자 통과율이 73.4%로 평가 방법 중 가장 높았고, 저분자 표적 성공률은 76.0%였다. 유연·무질서 표적에서는 120개 중 77개(64.2%)가 ipTM > 0.7에 도달해 다른 방식의 33.3–45.0%를 크게 웃돌았다. 공변·순환 펩타이드 설계에서는 2,720개 디자인 중 60.6%가 결합 폐쇄 기준과 ipTM 기준을 함께 만족했고, 200개 중 168개(84.0%)가 지정된 결합을 모두 닫았으며 152개(76.0%)는 pLDDT > 80을 함께 얻었다. 단일 표적 컨트롤에서 1.0–2.5%였던 이중 표적 통과율이 joint protocol에서 전부 올라갔고 32.0%의 VHH가 두 표적 모두에서 ipTM ≥ 0.8에 도달했다. 점수만으로는 놓치는 기하를 중간 구조를 직접 고쳐 잡는다는 것이 이 연구의 방법론이다. *출처: [Ramamoorthy, S.; Browning, R.; Brandt, J.; Tisdale, K.; Schultz, A.; Dalinger, M. V. L.; Hengartner, N.; Tauritz, D. R.; Beckmann, J. F. — Benchmarking Molecular Methods of Protein Engineering and Surveying Protein Search Space to Bolster Artificial Intelligence-Based Designs, bioRxiv 2026-10-22 (Auburn University)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.16.759664v1), [Pythia Labs Team; Aglietti, R. A.; Ansari, R.; Bowers, P. M.; Buelles, T.-H.; Chauvin, H.; Duplay, T. M.; … Laniado, J.; … Yeates, T. O.; Zanini, L. — Design of full-length agonist and antagonist antibodies for hard targets, bioRxiv 2026-10-26 (Pythia Labs)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.21.760573v1), [Calico Life Sciences LLC; Lin, J.; Bratkowski, M. A. — Accelerated discovery and optimization of a potent and selective MMP12 inhibitor with the machine learning platform CAMOLE-1, bioRxiv 2026-10-26 (Calico Life Sciences LLC)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.21.755545v1), [Zeng, Z.; Xu, C. — Astrolabe: Programmable all-atom biomolecular design through cross-context coordination and structural intervention, bioRxiv 2026-10-23 (National Institute of Biological Sciences, Beijing)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.19.760047v1)* *#ProteinDesign #AntibodyDesign #GPCR #AllAtomDiffusion #Peptide #MMP12 #AlphaFold3 #단백질설계 #기준선 #정밀측정* --- ### Post 5: Single-Cell & Multi-Omics Foundation Model — 무엇을 재고 무엇을 빼는가 🧫 **Single-Cell & Multi-Omics Foundation Model — 10월 28일 · 계측의 선택이 결과를 만든다** 오늘 단일세포 전선의 결과들은 모두 '무엇을 재느냐'가 결론을 바꾸는다는 것에서 만난다. 재고 빼는 대상이 다르면 모델이 본 신호도 다르다. 먼저 10월 27일 게재된 'Interactome-based deep learning and path-level decomposition reveal TGFβ-IFNα competition in MASH'다. MIT의 Meimetis·Matsuzaki·Mou·Foster·Griffith·Lauffenburger 그룹은 DT-LEMBAS라는 인터랙톰 기반 딥러닝 프레임워크로, 사람 원래 간세포의 약물 유도 전사체 데이터에 50개 모델의 앙상블을 학습시켰다. 이 앙상블은 시뮬레이션한 수용체-knockout 프로파일을 포착했고 TGFβ와 IFN 유도 표현형과 정합했다. 기작 추출 단계에서 순환 신호망의 Jacobian을 계산해 chain rule 분해를 적용했고, 그 결과 SMAD3·TP63·STAT2·STAT3으로 이루어진 4노드 모듈이 식별됐다. 이 가설은 원래 간세포 스페러이드에서 실험적으로 검증됐다. 50개 모델과 4개 노드라는 두 숫자가 이 논문의 뼈대다. 두 번째는 10월 23일 게재된 Mayo Clinic의 'Information contracts determine what inverse perturbation benchmarks measure'다. J. Li·L. F. Huang·W. Song·Y. Li·J. W. Jakub·H. Qin·Y. Luo·C. Tao 그룹은 역방향 perturbation 벤치마크가 무엇을 측정하는지를 정보 계약 관점으로 재정리했다. 전사체 PC 대리값에서는 Spearman 0.959를 얻지만 독립적으로 측정한 K562 성장 적합도에서는 0.445에 그쳤다. 7,354개 유전자에서 1차 컷오프를 적용해도 K562나 멜라노마 공동배양 스크린에서 순서가 뒤집히지는 않았지만, 2차 컷오프를 쓰면 K562 순서가 뒤집혔다. FSTN 방법은 3개 픽으로 측정된 2유전자 구성요소의 0.840을 회수했고, 제약 없는 greedy 방법은 0.771에 그쳤다. 벤치마크 점수라는 숫자가 무엇의 점수인지부터 정의해야 한다는 주장이다. 세 번째는 10월 23일 게재된 UC Berkeley의 'Denoising single-cell ATAC-seq data with Shannon entropy'다. S. Yang·K. An·J. J. Lee·J. Gehring·A. S. Booeshaghi·H. Huang·A. M. Streets 그룹은 read depth나 미리 정한 유전체 feature 대신 게놈 전반 접근성 복잡도를 정량화하는 Shannon entropy 기반 방법을 제시했다. 빈 드롭과 손상된 핵이 섞인 scATAC-seq 데이터에서 고품질 핵을 더 단단하게 걸러 냈고, 신호대잡음비가 개선되고 접근 가능 영역 검출 감도가 올라갔으며 희소 세포 추론이 더 신뢰성 있게 동작했다. 네 번째는 10월 21일 게재된 UW–Madison의 'PETRO enables robust estimation of on-target perturbation effects in Perturb-seq'다. Z. Sun·H. Kang·S. Keles 그룹은 Perturb-seq에서 on-target 효과를 강건하게 추정하는 방법을 제시했다. 오프타깃 편향이 여러 가이드를 풀어 합쳐도 남아 있었고, 공개된 가이드 필터를 적용한 한 CRISPRa 데이터셋에서는 거의 두 배로 늘었다. 피질 Perturb-seq에서는 가이드 풀링으로 얻은 ZNF219 경로 enrichment 대부분이 단일 가이드에 의존했고 다수 지지로 집계에서는 살아남지 못했다. 풀링이라는 흔한 관행이 여기서 어떻게 무너지는지를 정량화한 결과다. *출처: [Meimetis, N.; Matsuzaki, T.; Mou, X.; Foster, L.; Griffith, L. G.; Lauffenburger, D. A. — Interactome-based deep learning and path-level decomposition reveal TGFβ-IFNα competition in MASH, bioRxiv 2026-10-27 (Massachusetts Institute of Technology)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.24.761530v1), [Li, J.; Huang, L. F.; Song, W.; Li, Y.; Jakub, J. W.; Qin, H.; Luo, Y.; Tao, C. — Information contracts determine what inverse perturbation benchmarks measure, bioRxiv 2026-10-23 (Mayo Clinic)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.19.760271v1), [Yang, S.; An, K.; Lee, J. J.; Gehring, J.; Booeshaghi, A. S.; Huang, H.; Streets, A. M. — Denoising single-cell ATAC-seq data with Shannon entropy, bioRxiv 2026-10-23 (UC Berkeley)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.20.760589v1), [Sun, Z.; Kang, H.; Keles, S. — PETRO enables robust estimation of on-target perturbation effects in Perturb-seq, bioRxiv 2026-10-21 (University of Wisconsin–Madison)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.15.759256v1)* *#SingleCell #MultiOmics #FoundationModel #PerturbSeq #scATACseq #MASH #Interpretability #카운터매뉴얼 #단일세포 #정밀측정* --- ### Post 6: FDA & Regulation — 우선심사보틀이라는 현금 화폐 🏛️ **FDA & Regulation — 10월 28일 · 서류가 값을 만드는 구조** 오늘 규제 전선에서 가장 concrete한 건은 문서 하나에 붙은 금액 구조다. 우선심사보틀(PRV)은 FDA가 특정 조건을 충족한 희소 소아질환 신약 승인 스폰서에게 주는 재사용 가능한 심사 우선권이고, 이건 실거래에서 현금으로 취급된다. 먼저 10월 26일 Federal Register 91 FR 67321에 게재된 공고다. FDA는 Scholar Rock의 ISEMBYLD(apitegromab-mstn)가 희소 소아질환 우선심사보틀 발급 요건을 충족한다고 확정해 PRV를 부여했다. ISEMBYLD는 2026년 9월 11일 승인을 받았고, 2세 이상 성인·소아 환자 중 현재 생존 운동뉴런 2(SMN2) 표적 치료를 받고 있는 연질근이 감소(SMA) 환자를 위한 치료제다. 공고는 FDA 정책·입법·국제-affairs 부서 책임자 Grace R. Graham 명의로 나왔고 FDA-2026-N-11848 docket으로 등록됐다. 심사 기간을 줄여주는 도구가 특정 조건에서 어떻게 쓰이는지 보여주는 사례다. 두 번째는 10월 26일 FDA의 talazoparib(Talzenna, Pfizer) + enzalutamide(Xtandi) 병용 승인이다. HRR(Homologous Recombination Repair) 유전자 변이가 있는 전이성 호르몬민성 전선암(mHSPC)에서 호르몬 차단에 PARP 억제제를 더하는 조합으로, 호르몬 민감성 전선암에서 쓰이는 첫 PARP 억제제다. 근거는 3상 TALAPRO-3(NCT04821622)다. 무진행성 생존(rPFS) hazard ratio가 0.481(95% CI 0.357–0.647)로 위험 감소 약 52%에 이르고, 층별 분석 총생존(OS)은 HR 0.77(95% CI 0.56–1.04)로 아직 성숙하지 않았고 신뢰구간이 1을 가로지른다. BRCA 변이 subgroup에서는 rPFS HR이 약 0.37, BRCA도 PALB2도 아닌 HRR subgroup에서는 약 0.57이었다. OS가 아직 immature라는 점이 이 승인에서 남겨진 정밀함이다. 세 번째는 10월 16일 Federal Register에 게재된 'Fit-for-Purpose Rare Disease Framework Initiative; Public Meeting; Request for Information and Comments'다. 2026-21142 문서로, Reagan-Udall Foundation이 FDA와 협력해 convene한 공개 덱켓으로 희소질환 프레임워크 이니셔티브에 대한 의견과 질문을 받는다. 절차가 규제 속도를 정하는 쪽으로 넘어가고 있다는 신호다. 네 번째는 10월 27일 AbbVie의 etentamig BLA 제출이다. BCMA×CD3 이중특이체로 재발·불응성 다발골수종 성인 환자 대상이고, 3상 CERVINO가 investigator's choice 대비 통계적으로 유의한 ORR과 PFS를 보였다. 월 1회 투여 방식이고 지역 의료진이 처치하는 환경에 맞춘 포지셔닝이다. 같은 기간 Federal Register에는 제조·품질 쪽 공고가 이어졌다. 10월 23일에는 영·유아아 대상 가공식품의 카드뮴 action levels에 대한 industry draft guidance가, 10월 27일에는 PEPCID RPD(famotidine) 정제·분산정제 20 mg·40 mg가 안전성·유효성 사유로 판매 중단되지 않았다는 determination과 미국산 어제품 표시에 관한 draft guidance가 각각 게재됐다. 심사 우선권, 신약 승인, 제조 지침, 결정 문서까지 한 주 안에 4종류가 나란히 움직였다. *출처: [Federal Register — Issuance of Priority Review Voucher; Rare Pediatric Disease Product; ISEMBYLD (apitegromab-mstn), docket FDA-2026-N-11848, FR Doc 2026-21718, 91 FR 67321, published 2026-10-26](https://www.federalregister.gov/documents/2026/10/26/2026-21718/issuance-of-priority-review-voucher-rare-pediatric-disease-product-isembyld-apitegromab-mstn), [FDA — FDA approves talazoparib with enzalutamide for metastatic and androgen pathway inhibition naive or sensitive (mHSPC), 2026-10-26](https://www.fda.gov/drugs/resources-information-approved-drugs/fda-approves-talazoparib-enzalutamide-metastatic-androgen-pathway-modulation-naive-or-sensitive), [Federal Register — Fit-for-Purpose Rare Disease Framework Initiative; Public Meeting; Request for Information and Comments, document 2026-21142, published 2026-10-16](https://www.federalregister.gov/documents/2026/10/16/2026-21142/fit-for-purpose-rare-disease-framework-initiative-public-meeting-request-for-information-and), [BioSpace — AbbVie submits BLA for etentamig to U.S. FDA for adults living with relapsed/refractory multiple myeloma, 2026-10-27](https://www.biospace.com/press-releases/abbvie-submits-biologics-license-application-bla-for-etentamig-to-u-s-fda-for-adults-living-with-relapsed-refractory-multiple-myeloma), [Federal Register — Action Levels for Cadmium in Processed Food Intended for Babies and Young Children; Draft Guidance, document 2026-21670, published 2026-10-23](https://www.federalregister.gov/documents/2026/10/23/2026-21670/action-levels-for-cadmium-in-processed-food-intended-for-babies-and-young-children-draft)* *#FDA #Regulation #PriorityReviewVoucher #TALAPRO3 #talazoparib #RareDisease #BLA #etentamig #Abvie #규제 #우선심사보틀* --- ### Post 7: Spatial Transcriptomics & Cancer Atlas — 1,000건을 여섯으로 쪼개는 일 🗺️ **Spatial Transcriptomics & Cancer Atlas — 10월 28일 · 아틀라스가 처음으로 분기를 만든다** 오늘 공간 전사체 전선의 논문들은 모두 '하나의 코호트'로 충분하지 않다는 쪽으로 움직이고 있다. 표본 수가 커질수록 아틀라스는 평균이 아니라 분기를 만든다. 먼저 10월 21일 게재된 'A clinically annotated proteomic and histological resource of 1,000 colorectal cancers'다. University Medical Center Goettingen의 Qoku·Ullrich·Miranda·Rosenthal·Keil·Koenig·Ellenrieder·Ghadimi·Reuter-Jessen·Rinner·Grabe·Conradi·Buettner·Stroebel·Bohnenberger 그룹은 치료-naive 대장암 1,000건을 깊은 프로토믹스와 타깃드 전체 유전체, 슬라이드 전경 병리, 임상 추적으로 묶었다. 프로토믹스로 상세 분석된 대장암 코호트로는 최대 규모다. 이 코호트는 MSI와 mesenchymal 계열을 재현하면서, 염색체 불안정(chromosomally unstable) 계열을 기능적으로 세 하위군으로 쪼갰고 그중 하나는 양호한 경과를 보이는 indolent 군이었다. 그리고 이전에 인식되지 않았던 희귀 하위군 하나가 불량한 결과를 보였다. 여섯 하위군은 임상 경과, 항암치료 생존, driver 변이, 예측 약물 반응과 연동됐지만, 다중 단백 프로그램으로 정의되기 때문에 단일 표지만으로는 배정할 수 없고 독립 코호트로 전이된다. 슬라이드 이미지 전체를 함께 공개해 형태에서 프로토믹스 하위군을 추론하는 벤치마크를 세웠다. 두 번째는 10월 22일 게재된 Japan National Cancer Center의 'SPATNIC enables H&E-grounded cancer-cell identification across spatial and single-cell transcriptomic modalities in colorectal cancer'다. Sakai·Nomura·Ohira·Kurihara·Chi·Matsubara·Morinaga·Kato·Takeda-Miyata·Kojima·Sakashita·Ebi·Yamaguchi·Oki·Fujisawa·Bando·Suzuki·Tsuchihara·Kageyama·Yamashita 그룹은 매칭된 H&E 이미지를 병리사가 판독해 라벨링한 Xenium 세포로 변분 오토인코더를 학습했다. 원발 대장암과 간·폐 전이에서 기존 도구와 성능이 같거나 좋았고, Visium·Visium HD·CosMx·Xenium·MERSCOPE·scRNA-seq에 걸쳐 zero-shot으로 일반화했다. 공개 single-cell 아틀라스에서는 기존 주석이 놓친 희귀 POU2F3 tuft 유사 암줄기세포 군을 찾아 생존과 연관된 나쁜 결과를 확인했고, 화학방사선치료 전후 직장암 조직에서는 암 상피와 정상 상피를 분리해 환자별 ADC 표적 선별을 가능하게 했다. 주석을 H&E로 ground하는 쪽이 층을 넘지 않는 쪽이다. 세 번째는 10월 22일 게재된 Université de Bordeaux CNRS의 'SpacePath enables pathway and molecular-family analysis beyond annotation ambiguity in spatial metabolomics and lipidomics'다. Galvis·Moreau·Lillo·Bomont·Ledoux·Zirem·Salzet·Fournier·Desbenoit·Daubon·Nikolski 그룹은 공간 대사체·지질체 분석에서 주석 모호함을 넘어선 경로·분자군 분석을 가능하게 하는 표현을 제안했다. 정규 경로 매핑은 분자 배정 평균의 약 1%만 커버했고 SpacePath 결합 표현에서는 24%를 커버했다. 네 개 공개 공간 지질체 데이터셋(정상 마우스 뇌, 소뇌, 탈수초 모델, 사람 방광암)에서 벤치마크했고, 새로 만든 글ioblastoma xenograft 데이터에서 종양 특이적 지질 프로그램을 찾아냈으며 SpiderMass-MS/MS로 종양 연관 특징 4개를 독립 확인했다. 네 번째는 10월 24일 게재된 University of Pittsburgh의 'Overcoming segmentation bottlenecks in brain tissue for spatial proteomic inference at population scale'다. You·Durbin·Meng·Stallaert·Li·Uttam·Feng·Glausier·Wang 그룹은 사람 전두엽 피질 조직 형광현미경 이미지 120개에 손으로 표시한 세포체 5,832개를 바탕으로 워크플로를 만들고 세분화 방법 8개를 벤치마크했다. Cellpose-SAM을 적용해 F1이 0.37에서 0.84로 올라갔고, 사후 69명 기준 이미지 14,765개에서 동일한 알츠하이머병 병리 모델이 zero-shot 마스크에서는 FDR 보정 후 유의한 연관 0건, fine-tuned 마스크에서는 4건으로 갈렸다. 핵 주변 그래프 주의망은 마커 정보 없이 4개 세포형을 분류했고, OLIG2 양성 비율이 신경원판 침전과 플라크 burden와 연결된 군은 3개였다. 자동 분할의 정확도가 그대로 생물학 결론의 개수가 된다. *출처: [Qoku, A.; Ullrich, N.; Miranda, F.; … Koenig, A. O.; … Buettner, F.; Stroebel, P.; Bohnenberger, H. — A clinically annotated proteomic and histological resource of 1,000 colorectal cancers, bioRxiv 2026-10-21 (University Medical Center Goettingen)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.20.757714v1), [Sakai, S. A.; Nomura, R.; Ohira, M.; … Tsuchihara, K.; Kageyama, S.-I.; Yamashita, R. — SPATNIC enables H&E-grounded cancer-cell identification across spatial and single-cell transcriptomic modalities in colorectal cancer, bioRxiv 2026-10-22 (National Cancer Center, Kashiwa, Japan)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.21.760612v1), [Galvis, J.; Moreau, M.; Lillo, S.; … Salzet, M.; Fournier, I.; Desbenoit, N.; Daubon, T.; Nikolski, M. — SpacePath enables pathway and molecular-family analysis beyond annotation ambiguity in spatial metabolomics and lipidomics, bioRxiv 2026-10-22 (Université de Bordeaux / CNRS)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.16.759546v1), [You, L.; Durbin, J. L.; Meng, G.; … Wang, J. — Overcoming segmentation bottlenecks in brain tissue for spatial proteomic inference at population scale, bioRxiv 2026-10-24 (University of Pittsburgh)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.22.761199v1)* *#SpatialOmics #CancerAtlas #ColorectalCancer #Proteomics #H&E #SingleCell #TissueAtlas #암아틀라스 #공간전사체 #정밀측정* --- ### Post 8: 오늘의 요약 🔬 **AI × Bioresearch Daily — 10월 28일 · 한 줄로** 오늘은 '측정의 밀도가 대가를 결정한다'는 day였다. 유전자 편집은 편집 부위 주변의 단백질 환경을 시간축으로 재야 heterochromatin을 여는 스위치를 찾을 수 있었고, 딜은 120억 인수 뒤 19억 손상, 그리고 94% 인력 감축과 3억 1,910만 현금이라는 숫자가 대가의 여러 단위를 드러냈고, 단백질은 무작위 돌연변이의 80/20/0.8 분포와 확산 모델 예측-결정 구조 0.664 Å 간격이라는 기준선 위에서야 설계의 진짜 개선폭이 측정되며, 규제는 91 FR 67321 한 장이 희소 소아질환 신약 스폰서에 실질 가치를 갖는다는 게 확인되며, 공간 분석은 대장암 1,000건이 여섯 하위군으로 갈라졌다. 한 문장으로 정리하면 오늘은 '정밀함이 곧 대가'라는 하루였다. 유전자 편집은 미세 환경 계측으로, 딜은 실패 비용으로, 단백질은 설계-실측 간격으로, 규제는 서류 한 장으로, 공간 분석은 코호트 규모로 대가의 단위를 다시 정의한다. *출처: [Xi et al. — Genome editing microenvironment proteomics, bioRxiv 2026-10-26](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.23.760596v1), [BioSpace — Novartis $1.9B Avidity impairment / $12B confidence, 2026-10-27](https://www.biospace.com/business/novartis-faces-1-9b-hit-from-avidity-fail-but-maintains-confidence-in-12b-buy), [Calico Life Sciences — CAMOLE-1 MMP12 peptide inhibitor, bioRxiv 2026-10-26](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.21.755545v1), [Federal Register — PRV for ISEMBYLD, 91 FR 67321, 2026-10-26](https://www.federalregister.gov/documents/2026/10/26/2026-21718/issuance-of-priority-review-voucher-rare-pediatric-disease-product-isembyld-apitegromab-mstn), [Qoku et al. — 1,000 colorectal cancers proteomic atlas, bioRxiv 2026-10-21](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.20.757714v1)* *#Precision #정밀 #AI_bioresearch #CRISPR #AIDrugDiscovery #ProteinDesign #SingleCell #FoundationModel #FDA #SpatialOmics #연구동향* ## Sources (1차 출처 26개) 1. [Xi, S.; Kong, L.; Zhou, W.; Liang, X.; Chen, P. R.; Fan, X. — Spatiotemporal proteomic profiling of genome editing-associated microenvironment, bioRxiv 2026-10-26 (Peking University)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.23.760596v1) 2. [Vyas, H. S.; Leix, K.; Burugula, B. B.; Paye, S. M.; Raut, C.; Speliotes, E. K.; Emmer, B. T. — Multimodal functional characterization of the LDLR noncoding landscape, bioRxiv 2026-10-25 (University of Michigan)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.22.761041v1) 3. [Sang, R.; Yang, X.; Goldys, E.; Aksoy, Y. A.; Liew, G.; Deng, W. — A light-responsive lipid nanoparticle platform delivering Cas9 RNP for VEGFA editing suppresses choroidal neovascularisation, bioRxiv 2026-10-27 (University of Technology Sydney)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.24.761602v1) 4. [Launspach, M.; Raab, L. O.; Glaser, V.; Nitulescu, A.-M.; Beez, S.; Stein, M.; Hartmann, L. M.; Afzal, S.; Macos, J.; Quilalang, C. J.; Chen, J. J.; Nguyen, D. N.; Wilson, R. C.; Deubzer, H. E.; Wagner, D. L.; Kuenkele, A. — CRISPR-dPCR: A unified multiplex digital PCR framework for quantitative characterization of targeted knock-in, bioRxiv 2026-10-27 (Charité – Universitätsmedizin Berlin)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.25.761665v1) 5. [BioSpace — Novartis faces $1.9B hit from Avidity fail but maintains confidence in $12B buy, 2026-10-27](https://www.biospace.com/business/novartis-faces-1-9b-hit-from-avidity-fail-but-maintains-confidence-in-12b-buy) 6. [BioSpace — Artiva Biotherapeutics Announces Strategic Update and Discontinues Development of AlloNK, 2026-10-27](https://www.biospace.com/press-releases/artiva-biotherapeutics-announces-strategic-update-and-discontinues-development-of-allonk) 7. [Oracle — Oracle and AstraZeneca Partner to Advance AI-enabled Healthcare Innovation, 2026-10-20](https://www.oracle.com/news/announcement/oracle-and-astrazeneca-partner-to-advance-ai-enabled-healthcare-2026-10-20/) 8. [JIANG, F. T.; Zhao, R. — Expanding Therapeutic Target Space from Genes to Disease-Relevant Molecular Forms with Agent3Diso, bioRxiv 2026-10-23 (The Chinese University of Hong Kong)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.21.760710v1) 9. [Wang, Y.; Sun, Y.; Jin, X. — AI-driven phenotypic profiling of organoids, bioRxiv 2026-10-23 (Westlake University)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.21.760628v1) 10. [Ramamoorthy, S.; Browning, R.; Brandt, J.; Tisdale, K.; Schultz, A.; Dalinger, M. V. L.; Hengartner, N.; Tauritz, D. R.; Beckmann, J. 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[Zeng, Z.; Xu, C. — Astrolabe: Programmable all-atom biomolecular design through cross-context coordination and structural intervention, bioRxiv 2026-10-23 (National Institute of Biological Sciences, Beijing)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.19.760047v1) 14. [Meimetis, N.; Matsuzaki, T.; Mou, X.; Foster, L.; Griffith, L. G.; Lauffenburger, D. A. — Interactome-based deep learning and path-level decomposition reveal TGFβ-IFNα competition in MASH, bioRxiv 2026-10-27 (Massachusetts Institute of Technology)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.24.761530v1) 15. [Li, J.; Huang, L. F.; Song, W.; Li, Y.; Jakub, J. W.; Qin, H.; Luo, Y.; Tao, C. — Information contracts determine what inverse perturbation benchmarks measure, bioRxiv 2026-10-23 (Mayo Clinic)](https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.19.760271v1) 16. [Yang, S.; An, K.; Lee, J. J.; Gehring, J.; Booeshaghi, A. S.; Huang, H.; Streets, A. 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Research Pulse·2026-10-28
Research Pulse — 2026-10-28
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