Google DeepMind 为 Antigravity 推出化学信息学技能，智能体一小时完成大环设计与合成路线
Google DeepMind 为 Google Antigravity 发布 Cheminformatics Skills，基于 RDKit 并接入 ChEMBL 与 PubChem，让语言模型负责流程编排、确定性化学工具执行分子计算。
推荐理由：官方演示了智能体在真实肺癌药物数据上完成检索、配对分析与大环设计，可观察化学工作流的自动化边界。
#结合亲和力
Google DeepMind / Isomorphic精选AI 评分6363
Corin Wagen精选AI 评分5858 Corin Wagen 评 Rowan 自动生成合成中间体对 FEP 的改进
Corin Wagen 表示，自动生成合成中间体是 Rowan 已加入的体验改进之一，与自动扭转角重拟合、收敛检测等功能并列。他引用的 @manntis4 内容称，在测试小分子辅因子支持 FEP 时发现，把合成中间体配体加入 RBFE 图可改善与实验结合亲和力的相关性，示例为 KRAS-G12D。Wagen 认为稳健的智能体驱动 FEP 还需要更多此类能力。
推荐理由：Rowan 团队以 KRAS-G12D 为例说明合成中间体配体如何改善 RBFE 与实验亲和力的相关性，并列出自动化改进方向。
AI药物设计实验室精选AI 评分7373 上海人工智能实验室等提出 DrugHarness：亲和力比较准确率从 62.2% 升至 81.1%
上海人工智能实验室、中国药科大学等机构发布预印本 DrugHarness，将 80 多项科学工具的执行与带条件的技能学习整合到同一智能体系统中。加入冻结领域技能后，Qwen3.7-Max 在 MolBench 的亲和力比较准确率从 62.2% 升至 81.1%，优化成功率从 79.5% 升至 87.2%，但虚拟筛选 Hit@3 从 60% 降至 48%。
推荐理由：该预印本把智能体的工具执行与条件式技能学习结合，并给出基准与细胞实验的对照结果。
BioTender精选AI 评分7474 Baker 团队开源 Chaperone：面向 Agent 的蛋白质设计工作流框架
华盛顿大学蛋白质设计研究所等机构发布技术报告，开源 Chaperone 轻量工具框架与 Agent harness，把生成、序列设计、结构预测等工具封装为统一表格接口的 Block，由 ExecutionEngine 分块调度并支持断点恢复。
推荐理由：拆解 Chaperone 的工具编排层与评测条件差异，并保留湿实验成功分母与许可边界。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分6262 Inductive Bio 推出药化智能体 Indy，称数据质控准确率 89% 高于 Claude 与 GPT
Inductive Bio 发布小分子药化助手 Indy，内嵌于其 Compass 平台，可做剂量响应数据质控、FEP 提交、人体剂量预测与 SAR 幻灯片生成。
推荐理由：Inductive 公开其药化智能体 Indy 与 Claude、GPT 在数据质控和常规设计动作上的对照评测，可看判断力差距落在哪。
Terray Therapeutics精选AI 评分5858 Terray 在 H100 上实测 NVIDIA BioNeMo 推理内核，TerraBind 三角注意力最高提速 7.1 倍
Terray Therapeutics 在 H100 GPU 上以自有生产架构 TerraBind 为基准，测试 NVIDIA 新发布的 BioNeMo Inference Runtime 内核（CuTeDSL），结果显示其比标准 PyTorch 注意力最高快 7.1 倍，比其现有优化内核栈 cuEquivariance 最高快 1.8 倍。
推荐理由：Terray 在自有生产架构上实测 NVIDIA 新推理内核，给出相对 PyTorch 与现有内核的加速幅度及适用规模。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分6868 A-Alpha Bio 推出 Atlas 平台，以实验结合数据缓解 AI 蛋白设计的数据瓶颈
A-Alpha Bio 推出名为 Atlas 的网页平台，提供可授权的机器学习就绪蛋白相互作用数据，并支持按需生成新的结合数据。平台由高通量平台 AlphaSeq 产生数据，采用统一实验条件与标准化对照，使不同实验的数据集可合并用于模型训练与基准评测。
推荐理由：该平台把标准化实验产生的结合数据组织成可授权数据集，为抗体设计模型的训练与基准评测提供数据来源。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分5858 A-Alpha Bio 推出 AlphaSeq 3D，构建分子胶系统性发现平台
A-Alpha Bio 宣布在其 AlphaSeq 平台上新增 AlphaSeq 3D，可在单次实验中用数百个预验证效应蛋白和靶点筛选数千个小分子，覆盖数千万种潜在三元复合物。
推荐理由：A-Alpha Bio 系统介绍了其分子胶发现平台的工作流，从扩展效应蛋白库到 AlphaSeq 3D 多重筛选，为理解诱导邻近药物的发现路径提供了具体参照。
已经到底了