pMHC

研究团队提出 MolRSI，一个面向分子发现的递归自我改进智能体，把模型选择、筛选条件组合与候选优先级纳入搜索空间，并利用历史任务经验迭代优化工作流。在约 1210 万化合物的抗菌分子筛选中，湿实验命中率达 15.9%，较人类专家设计的非智能体工作流 8.7% 相对提升约 82%；在 pMHC 结合蛋白从头设计任务上取得 8 个满足特异性判据的命中，Claude Science 对照为 0。该工作首次将递归自我改进（RSI）闭环延伸到需要湿实验验证的分子发现场景。