哈佛教授 Gregory Verdine 谈 AI 制药：药企靠什么竞争
哈佛化学荣休教授、连续创业者 Gregory Verdine 在 DeepTech 访谈中表示，AI 目前最明确的价值是优化已有候选分子，而非从零设计全新小分子，后者受限于复杂结构的合成周期与水分子的物理计算难题。
推荐理由：连续创业者从分子设计、合成瓶颈与组织分工三层谈 AI 在药研中的实际边界，并以与晶泰的合作作为观察样本。
#干湿闭环/自动化
DeepTech深科技精选AI 评分6060
木可AI探索笔记精选AI 评分5858 17亿次实测 vs 一次造出10¹⁶个抗体：Terray与Jura Bio两种自产数据路线对比
文章对比Terray与Jura Bio两条自产数据路线：Terray用自研高通量硬件累计超过4200亿次测量、折算逾170亿个靶标-分子互作数据点，Jura Bio则用变分合成一次造出10¹⁶个抗体序列。作者认为两者分别拆解干湿循环的合成端与筛选端，Terray已签吉利德、BMS、Odyssey合作并预计2026年有内部药物进入临床试验，但数据规模本身不等于成药。
推荐理由：文章把Terray与Jura Bio两种自产数据路线放在干湿循环两端对照，便于理解数据瓶颈的不同解法。
LeapFun精选AI 评分5858 一人AI药企能否复制：Anthropic收购的Mithril Medicine案例拆解
文章复盘Anthropic于2026年7月收购的Mithril Medicine：公司仅1名全职创始人，另有8名付费顾问和11家外部实验室，不到18个月将一款靶向laminin-α4与β-dystroglycan的双特异桥接抗体推进到LAMA2-CMD小鼠模型药效验证，2+2 IgG-scFv格式峰值肌力约为对照组1.95倍、体重标准化握力约1.94倍，1+1格式未见明确获益。
推荐理由：借一名全职员工推进双特异抗体至小鼠药效的案例，拆解AI承担协调工作与按里程碑配置资金的早期研发组织方式。
智药邦精选AI 评分5858 罗氏提出“AI自主”：药企内部需要保留哪些研发能力
罗氏在2026年9月28日制药业务日上提出“AI自主”，主张药企用实验检验模型判断，再据实验结果改进模型与实验方法。文章以Genentech与Recursion的神经科学靶点发现合作为例，说明AI可缩小靶点与候选分子范围，而疾病认识转化为筛选标准、理解实验条件、依据验证结果决定下一步仍需药企内部人员掌握。
推荐理由：借罗氏提出的AI自主概念与Genentech同Recursion的合作，梳理药企在靶点验证和分子筛选上需自留的判断能力。
LeapFun精选AI 评分6363 12篇论文解码Orbis：AI环肽平台与诺和诺德14亿美元合作
作者梳理12篇论文，拆解Orbis如何用非天然构件大环、ⁿCycle-Forge计算搜索与自动化合成构成环肽发现体系。ⁿCycle-Forge以Boltz共折叠评分为代理目标，对两个靶点做约12万次共折叠评价并合成1472个设计，凝血酶初筛命中35/736，约为历史库的24倍，MDM2命中率约4.6%与历史定向库相近。
推荐理由：文章逐层拆解Orbis大环肽平台的计算与实验证据，并区分技术源流与公司独占资产。
已经到底了