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。
#Recursion
智药邦精选AI 评分5858
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 谈模拟时代如何守住数据可靠性：DFT 与 FEP 的静默失效与自动检查
Valence Labs 的 Ihor Neporozhnii 撰文指出，DFT 与 FEP 等物理模拟输出正被当作训练与验证的基准真值，但这些工具原本面向专家逐条人工检查，规模化后会出现静默失效。
推荐理由：文章梳理 DFT 与 FEP 在规模化自动流程中的静默失效模式，并给出可内置管线的物理不变量与收敛检查。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 谈虚拟细胞在药物研发管线中最该发力之处
Valence Labs 发文认为，虚拟细胞最有价值的定位不是加速临床前流程，而是提升进入临床的候选质量，即做转化靶点验证。文章提出三个问题：靶点扰动是否在人类疾病生物学中产生预期效应、效应能否在患者生物变异中保持稳健、以及能否对疾病情境形成足够选择性；并建议在现有分子测量基准之外增加决策层评估，例如回溯识别后来因人类生物学不符预期而失败的假设。
推荐理由：Valence Labs 提出虚拟细胞应聚焦转化靶点验证，而非仅加速临床前流程，并给出可操作的评估维度。
已经到底了