内部简报 · 勿外传 距提交截止 —

长江杯 2026 备赛简报

全球 AI 蛋白质设计挑战赛。这不是算法竞赛——交 20 条蛋白序列,等真实湿实验结果定胜负,没有排行榜可以试错。

整理 2026-11-05 · 官网 aiprotein.sjtu.edu.cn 逐条核实 · 截止 2026-11-30 23:59:59 (UTC+8)

今天就要做的三件事

  1. 报名(官网"免费报名"→飞书表单,需队长身份证/护照号)。报名后要等一个工作日才能登录官网。官网 /register 不开放自助注册。
  2. 加官方微信群和客服,进群立刻问 ESMFold2 与 ipSAE 的具体配置。
  3. 定队员名单。11/30 锁定后不能增补,一人只能进一个队——导师若实质参与也占名额。

01 / 速览

赛事是什么

围绕 7 个真实靶点从头设计纳米抗体(VHH)或迷你结合蛋白(minibinder),提交序列后由主办方免费做表达纯化和亲和力检测,完全按实测 KD 排名,不设主观评审、不设答辩。

¥140万
总奖金(税前)
7
独立赛道
7000
免费实测序列
20
每队每赛道条数
1900+
已报名队伍

主办及发起共 9 家:上海交通大学、上海人工智能实验室、临港实验室、昌平实验室、香港大学、香港中文大学、浙江大学、上海科学智能研究院、未来启点社区。承办为上海交大自然科学研究院,指导单位为上海市经信委与科委。不收报名费。

网上的信息大半是过时的

赛事在 10 月底延期并加码过一次,媒体报道普遍停留在 9 月首发版。看到下面左列数字的文章,别再引用。

项目9 月首发版(已失效)现行版
奖金100 万140 万
湿实验条数不少于 50007000
报名截止2026-10-312026-11-30
提交截止2026-11-152026-11-30
结果公布2027-012027-02

延期有官方旁证:香港中文大学(主办方之一)活动页标题直接写 "Extended Deadline: 30 November 2026"。

但别赌 11/30

官网自己的后台接口(/api/public/meta、/api/home-sections)至今仍返回旧时间线(11/15 提交截止)。页面正文是新的,接口是旧的。万一后台按 11/15 关闸就会出事——按 11/27 完成提交来排期。

02 / 赛题

七个赛道

每个赛道只接受一种指定分子类型,可参加一个或多个,各赛道独立筛选、独立排名评奖,不跨靶点比较 KD,无总榜。

赛道靶点类型额外要求UniProt序列范围参考结构实际是什么
1EGFRVHH测 pH=6.0 亲和力P00533-1Met1–Ser6456ARU-A · 西妥昔单抗 Fab 复合物,3.2 Å,非 apo不做
2TNF-αVHH—P01375Val77–Leu2331TNF · apo 三聚体,2.6 Å,1989 年老结构不做
3GLP-1RVHH激动剂P43220Arg24–Ser4326X18-R · GLP-1 配体结合态,cryo-EM不做
4TfR1 (CD71)VHH—P02786Cys89–Phe76011QC-AB · 干净 apo 二聚体,2026 年新结构不做
5TL1Aminibinder—O95150Leu72–Leu2512RE9 · 干净 apo 三聚体,2.1 Å主攻
6TNFR1VHH—P19438-1Leu30–Thr2119S3I-A · 干净 apo 单体,1.64 Å备选
7IL-7Rα (CD127)minibinder—P16871-1Glu21–Asp2393DI3-B · IL-7 配体结合态,非 apo主攻

官网声明:以 UniProt 编号和序列范围为准,参考结构仅作展示。"参考结构实际是什么"这一列官网没给,是我们自己查 PDBe/RCSB 补的——它决定你能不能直接拿它做设计。

11QC 看着像笔误(我最初也这么判断),但它是真实条目,PDBe 可查:人转铁蛋白受体胞外域,cryo-EM,2026-03-10 沉积。不用问组委会。

仍需向组委会确认

赛道 3、6、7 的序列范围有两套说法。11 月 1 日官方推文写 GLP-1R 为 Ala21-Glu139、TNFR1 为 Met1-Thr211、IL-7Rα 为 Met1-Gly236,与官网现行值不同。GLP-1R 差别尤其大(近全长受体 vs 仅胞外域),设计对象完全不是一回事。我们主攻赛道含 IL-7Rα,要问。

03 / 机制

有两道门,目标函数不一样

这是本届赛事最重要的结构性特征。

Gate 1 · 计算门

ESMFold2 + ipSAE 打分排序

我们属于"公开报名团队",序列要先被官方打分排序,每赛道只有约 1000 条能进湿实验。考的是一个结构预测器对你的复合物有多自信。

Gate 2 · 实验门

实测 KD 排名

进了实验按 BLI/SPR 实测 KD 排名,每赛道前 6 名获奖。考的是它在试管里真的结合得多紧。

只优化第二道会卡在门外;只刷第一道会测不出结合。顺序必须是:先确保过第一道门,再在能过门的候选里挑真实结合概率最高的。

另外注意:20 支种子团队(组委会定向邀请)的序列全部直接进实验,不参与打分排序。我们和他们在同一个 KD 榜上竞争,但要先过筛选门。

本次调研最有价值的发现

ESMFold2 不是老的 ESMFold

它是 ESM 团队 2026 年 5 月底才发布的新模型,和 2022 年基于 ESM-2 的 ESMFold 是两回事:

  • 同时支持单序列和 MSA 输入 → 官网"仅靶点序列使用 MSA、所设计蛋白不使用 MSA"是完全自洽的配置,不是笔误(老 ESMFold 完全不用 MSA,所以这句话一度看起来矛盾——排除了)
  • 基于 ESM Cambrian 表征 + 循环架构
  • 在蛋白-蛋白、特别是抗体-抗原复合物预测上是目前最强的。给同样 MSA 时官方报告强于 AlphaFold

组委会选它做初筛是有道理的,我们不是在被一个弱预测器卡门。

更重要的是,ESM 团队放出了官方的 binder design 流程并做了湿实验验证:覆盖 5 个癌症/免疫靶点(含 EGFR、PD-L1、CTLA-4 等),miniprotein 和单链抗体两种模态都做,每靶点每模态只测 84 条设计,全部拿到纳摩尔级亲和力,部分达皮摩尔级;其中一个 EGFR minibinder 复合物的 cryo-EM 结构与预测吻合到 1.204 Å RMSD。以上为作者自报,尚无独立复现。

战术结论

用 ESMFold2 官方 binder design 流程作为主 pipeline,再用与官方初筛完全相同的配置(1 seed、1 sample、无模板、仅靶点用 MSA)跑 ESMFold2 + ipSAE 给自己的候选复算排序。

生成端和筛选端用同一个模型,两道门的目标函数天然对齐——比用 AF2 系工具生成、再去猜 ESMFold2 怎么打分要稳得多。这是本届最大的方法学杠杆。

仍要问组委会三件事(影响我们能否精确复现打分):① ESMFold2 具体版本/checkpoint ② 复合物怎么构建、靶点 MSA 怎么生成 ③ ipSAE 版本与 PAE cutoff(官方实现对 AF2 默认 15、对 AF3/Boltz1 默认 10,差别很大)。

04 / 决策

主攻赛道 5 和 7,都是 minibinder

7 个赛道可以都报,但我们不该都报。每赛道 20 条额度、只取最好 1 条计名次,分散精力等于每个赛道都做不好。

四条理由

  1. 方法学成熟度仍有差距,但没有一开始判断的那么大。minibinder 从头设计被验证最充分——BindCraft 原文按靶点报告 10–100% 实验成功率(平均 46.3%)。这个数字要读准:它是经计算筛选后送测候选的成功率,不是所有生成序列的成功概率,也不能外推到 VHH。而 ESMFold2 官方流程把单链抗体和 minibinder 一起做了,所以 VHH 赛道不是死路;但 minibinder 长度更短、不用处理框架/CDR 结构约束、新颖性审查也更简单,对零基础团队仍是更低风险的起点。
  2. 两个 minibinder 赛道共用一套工具链。做完赛道 5,赛道 7 基本只换靶点结构重跑——一份工作量买两张彩票。
  3. IL-7Rα 有公开先验。官网细则自述靶点"涵盖 Anthropic × Adaptyv 蛋白设计挑战赛公布的部分靶点",而 Adaptyv 复盘论文提出的 BenchBB 标准靶点就含 PD-L1、EGFR、IL7Rα。该靶点上有公开的设计、实验结果和失败数据可学——学方法和表位知识,不是抄序列。
  4. 避开最拥挤的赛道。排名是赛道内的。EGFR、TNF-α 名气最大会吸走最多队伍;minibinder 只有 2 个赛道且方法栈更专。同样实力,在不拥挤的赛道里排名更靠前。

赛道 3(GLP-1R)要求激动剂活性——GPCR 膜蛋白,不只要结合还要有功能性激动,是另一个量级的问题。后期有余力再加赛道 6(TNFR1)试水 VHH,但在 5/7 做扎实之前不要碰。

关于赛道 1 的一个认知纠正

官网只说"测定在 pH=6.0 时的亲和力",这可能只是规定了测量条件,并不等于主办方奖励"酸性选择性"。真要做 EGFR 必须先问清排名是只看 KD(6.0),还是同时看 KD(7.4)/KD(6.0) 的比值——前者只需酸性下强结合,后者需要做组氨酸开关。别自己假设。

05 / 规则

硬约束,踩了直接无效

项目minibinderVHH
氨基酸长度40–100 aa100–150 aa
分子形式单条链、单个结合模块单个可变域,含完整框架和 CDR
新颖性与已知 minibinder 比对覆盖 ≥80% 时,一致性须 ≤70%与已知 VHH 比对覆盖 CDR ≥80% 时,CDR 一致性须 ≤70%
  • 每队每赛道最多 20 条,互不相同,设计 ID 唯一
  • 只能用 20 种标准天然氨基酸;不得自带信号肽、纯化标签、Fc、白蛋白结合域、跨膜段、串联多价模块(官方统一加标签);不得依赖非天然氨基酸、化学环化、外源偶联、特定糖基化。天然二硫键可保留但须披露
  • 提交格式 CSV(也接受 XLSX/XLS,≤10MB),表头至少含 name 和 sequence;序列名 1–64 字符、同靶点内不重名
  • 另需设计摘要(最多 4000 字),不要求公开权重、训练集或源代码。不需要提交结构文件
  • VHH 的 CDR 用 ANARCII 按 IMGT 编号界定
原创性红线

禁止提交开赛前已对本靶点有阳性湿实验验证的序列;禁止把已知同靶点结合蛋白改名或轻微改造充作从头设计;禁止以既有同靶点阳性序列作为亲和力优化起点。参考库包含该靶点已发表论文与公开专利中的序列——拿 7D12、EgA1 这类已知抗 EGFR 纳米抗体改几个残基,会被判违规。

一人只能进一个队,导师也算

  • 每名自然人只能加入一个团队,不得多账户/多身份跨队
  • "实质参与设计、筛选或分析的导师、顾问及外部协作者均按成员管理"——想请老师指导必须登记为队员,他/她因此不能再进别的队。找之前先说清楚
  • 全部成员须实名登记(要身份证/护照号),队长须成年。11/30 锁定后不得增补,只能退出或在已登记成员中换队长
  • 官网未设学生组,学生与企业同榜竞争。飞书报名表"其他队员人数"下拉只到 12(含队长最多 13 人),与规则"不设人数上限"冲突,超大队要走客服
提交操作有个坑

首页 Q3 说可以反复编辑,但提交页点"确认提交"后显示"该赛题已确认提交,不能再修改",重新上传要填说明。规则第四节是允许截止前多次更新的。先存草稿,不要过早点"确认提交";真要改时预留和客服沟通的时间。

06 / 奖项

排名方式决定了下注策略

排名三步:① 按实测 KD 从小到大排 → ② 同赛道每队只保留自己最好的 1 条 → ③ 取前 6 名。所以每赛道 6 个奖必属 6 个不同团队。

这条改变了最优策略

既然只有最好的 1 条算分,我们要最大化的是 P(20 条里至少 1 条 KD 极小),不是 20 条的平均质量。

→ 要分散下注(不同表位、不同骨架),不要交 20 个同一设计的近亲变体。但每条又都要独立过第一道门,所以也不能为多样性塞明显低分的设计。务实切法:12–14 条押主力表位簇,6–8 条铺多样性对冲。

奖项名次名额金额(税前)
一等奖第 11¥60,000
二等奖第 2–32¥25,000 / 名
三等奖第 4–63¥10,000 / 名

附加奖仅在 6 个获奖设计中评定,可叠加,单个最多再加 1 万,不影响主奖排名:成药性合格(AC-SINS / BVP / Tm / Tonset / Tagg 五项过 ≥3 项)+5000;细胞活性阳性(EC50 或 IC50 显著强于阴性对照)+5000。

140 万的构成可反推验证:基础 7×14 万 = 98 万,附加满额 7×6×1 万 = 42 万,合计 140 万。即140 万是含附加奖的上限口径,不是保底发放额,媒体报的"100 万"约等于基础部分。

要申请专利的必须赶在提交前——入围后序列与结果会按 CC BY 4.0 公开,赛事不提供专属延后公开权。官网未承诺论文署名。

表达失败不扣分,但也不给名次

规则明确"不得将'未测'视为'未结合'",平台原因导致的问题由组委会补做、不计为设计失败。但没有有效 KD 就进不了排序——所以"能表达、能纯化"是一道隐形门槛。

跨队重复先到先得

覆盖 >90% 且一致性 =100% 视为重复,跨队重复只保留首次有效提交。我们用默认参数跑公开靶点,撞序列的风险是真实的——别队也在跑同样的工具、同样的靶点。对策:早交占时间戳 + 刻意偏离默认种子/参数。

07 / 预期

对结果要有现实预期

Adaptyv 的 2024 EGFR 赛是目前最接近本赛事形态的公开先例:

82 nM
de novo 设计最佳亲和力
1.21 nM
允许从已知序列优化的最佳
2.5%
主流策略总命中率 (5/201)
2 / 400
超过已上市抗体 Cetuximab

数字来自 Adaptyv 复盘论文与 Cradle 博客,不同来源的参赛规模口径有冲突,原文尚未逐一核对到底,先作量级参考。

但 ESMFold2 的官方结果给出了一个高得多的上限(84 条设计全达纳摩尔级)。这两个数字差了一个量级,差别在于方法代差 + 做的人是不是模型作者本人。真实的我们大概落在两者之间,但这说明 2024 年的 2.5% 命中率已经不是今天的天花板——用对工具很可能是决定性的。

分层目标

  • 底线(必须达到):有序列通过第一道门进入湿实验,拿到真实实验数据,且这批数据会公开署名发布。这本身就是可写进简历的产出。
  • 合理目标:至少 1 条测出可拟合的 KD(真的有结合)。
  • 冲击目标:某赛道进前 6。

把底线定在"进湿实验"不是降低标准——进不了湿实验,后面全是零。而且 20 支种子团队大概率都在用最好的方法,前 6 名的竞争很可能主要发生在他们之间。

08 / 排期

25 天怎么排

最硬的约束不是算力,是"等一个工作日才能登录"和"成员 11/30 锁定"。这两件今天就能做掉,拖一天是纯损失。

  1. 今天–11/07报名 · 加群 · 发邮件问打分器 · 定队员报名后要等一个工作日才能登录;成员 11/30 锁定;打分器问题越早问越好
  2. 11/07–11/12搭环境,跑通 ESMFold2 官方 binder design notebook 示例先不碰赛题靶点。BindCraft 作为第二条备用 pipeline。环境和 GPU 问题一定会出,必须提前踩完
  3. 11/12–11/14建本地打分链路:ESMFold2 + ipSAE配置严格对齐官方初筛口径,先用公开复合物校准。这是第一道门的代理指标,没有它我们是盲的
  4. 11/14–11/22正式生成:赛道 5 + 赛道 7,大批量采样算力密集,留足缓冲
  5. 11/22–11/25筛选、新颖性自查、定下 20 条自己先做一遍比对自查,别等被判无效
  6. 11/26–11/27先交一版完整 20 条,占时间戳先存草稿不确认。跨队重复先到先得;避免最后系统拥堵
  7. 11/27–11/29迭代优化、覆盖提交截止前可多次更新,以最后一次成功确认版本为准
  8. 11/30留整天缓冲,不要卡最后一小时截止以官方服务器时间为准

09 / 分工

宿舍怎么分

零基础团队的典型死法:所有人一起读论文,没人碰环境,第 20 天才发现 GPU 跑不起来。按角色切开并行,不是串行。

牵头人报名、对接组委会、盯时间线、做赛道与提交决策。不要去跑模型——你的瓶颈作用在协调和决策
环境 / 算力第一周唯一任务:把 ESMFold2 官方 binder design notebook 跑通示例。这是关键路径,专人负责
打分链路ESMFold2 + ipSAE 本地复现,产出"给一条序列打分"的脚本,配置严格对齐官方口径
靶点 / 生物读懂 UniProt 序列范围、参考结构、已知结合界面在哪、哪些表位值得打。这个人决定我们的多样性押注分布
全体第一周每人读完 primer.md 统一术语,再按 papers.md 的角色表各领必读,别所有人读同样的东西

算力要早确认

官方比赛期间免费开放部分工具与算力:元生·开物(OriBench)、书生·端砚、Matwings Venus®(晓鹜®)、SPONGE Mokda™、AsterFire™ 智算平台,未公布具体额度。对宿舍队这可能是能不能跑出量的决定性因素——第一周就去走通申请流程,别等要跑大批量时才发现要审批。

GPT 的算力估算:一轮 RFdiffusion + ProteinMPNN + AF2(100 骨架 / 400 序列)约需 20–80 GPU 小时,单卡连续 1–4 天。24GB 卡能跑裁剪体系但不保证够,多张 24GB 不等于一张 48GB。官网未提供 baseline 代码、训练数据、技术文档、讲座——别等官方教程。

10 / 清单

仍然悬着的

  • 组委会对 ESMFold2 版本、复合物构建方式、ipSAE 参数三个问题的答复
  • 赛道 3 / 6 / 7 序列范围的官方确认(两套说法)
  • EGFR 赛道 pH=6.0 的排名口径:只看 KD(6.0) 还是看比值
  • 每赛道留给公开团队的具体名额(种子队占多少未公布)
  • 湿实验承接单位未点名(赞助商里有 Biointron、近岸蛋白、百英生物等,官网未确认由谁执行)

知识库文件

完整材料在项目目录 Desktop\长江杯\:

  • 简报.md — 本页的完整文字版
  • knowledge/claude/ — 官网原文逐条清单、打法分析
  • knowledge/dsh/ — 独立核查与 16 条来源清单、7 个参考结构实际内容、Adaptyv 复盘、pH 开关文献
  • knowledge/gpt/ — primer.md 零基础入门与术语表 · papers.md 50 篇论文含必读优先级 · toolchain.md 工具链与算力预算