Google DeepMind 为 Antigravity 推出化学信息学技能,一小时演示小分子候选流程
Google DeepMind 于11月3日介绍面向 Antigravity 的 Cheminformatics Skills,将语言模型的流程编排与 RDKit 等化学工具及 ChEMBL、PubChem 数据资源结合,用克唑替尼、洛拉替尼及相关化合物演示多步骤工作流。
推荐理由:Google 用克唑替尼等小分子案例演示智能体串联检索、建模与候选提出,可看流程编排与计算边界。
Google DeepMind 于11月3日介绍面向 Antigravity 的 Cheminformatics Skills,将语言模型的流程编排与 RDKit 等化学工具及 ChEMBL、PubChem 数据资源结合,用克唑替尼、洛拉替尼及相关化合物演示多步骤工作流。
推荐理由:Google 用克唑替尼等小分子案例演示智能体串联检索、建模与候选提出,可看流程编排与计算边界。
Google 于 10 月 16 日发布技术博客,介绍其搭建自主湿实验室的进展:团队希望让 AI 智能体设计分子、安排实验、分析结果并据此调整下一轮方案,其中一项研究已找到能紧密结合实体瘤相关靶点的蛋白质分子,但机器人操作、分子筛选和蛋白质设计三项研究尚未全部打通。
推荐理由:Google 公布自主湿实验室进展,可与 Anthropic、OpenAI 的同类布局对照,看清 AI 进入实验台的不同路径。
Google 发布智能体科研工作台 Google Antigravity,并用它从 Streptococcus pseudopneumoniae 中找到一个预测对呼吸道感染病原体有活性的新型抗菌肽候选,该先导物正在接受湿实验验证。
推荐理由:展示智能体工作台如何把跨库检索、功能注释与结构查看串成一次会话,为抗菌肽早期发现提供可迁移流程。
Google Research 于 2026 年 10 月 16 日公布三项研究,分别用智能体闭环设计 DNA 适配体、设计蛋白结合物,以及用 VERID 数字孪生约束实验机器人操作。
推荐理由:梳理 Google 三项研究如何让智能体接受实验反馈与物理约束检验,并划清已验证与未整合的边界。
Google Research 报告三项研究:VERID 用语义数字孪生约束机器人实验;AI 智能体根据三轮湿实验反馈改进 DNA 适配体;人机协作进行 FAP 蛋白结合物设计并获得纳摩尔级结合验证。三条研究线的整合仍是下一步,尚非统一、全流程自主的生物实验室。
推荐理由:Google Research 用三个项目说明智能体如何接入湿实验室,其中适配体闭环的失败模式复盘对做自动化实验的人有参照。