Recursion 在 Q3 更新中报告，REC-4881 在 FAP 的 TUPELO 二期数据显示，治疗 12 周后 87% 患者总息肉负荷下降，85% 可评估患者在停药 12 周后仍低于基线，两名患者较大息肉数量从 90 个以上降至 1 个。
推荐理由：Recursion 季度更新同时披露 REC-4881 的 FAP 二期数据、赛诺菲与基因泰克合作里程碑及现金跑道，可对照其平台兑现节奏。
Anthropic于10月27日披露已收购由Cody Tranbarger一人运营的Mithril Medicine，交易实际于2026年7月完成，金额未披露。
推荐理由：文章拆解了Anthropic收购一人药企的交易细节与小鼠数据统计边界，区分模式验证与效率验证。
OpenAI于2026年10月20日宣布收购Orchestra Bio，并将其团队与技术并入生命科学工具品牌Rosalind。Orchestra Bio的能力是让科学家与AI智能体协作监测和跟踪药物开发项目，识别生产批次失败等事件影响的工作与时间线，而非靶点发现或分子生成。此次交易未披露收购金额、支付方式、客户名单与整合上线时间，公告中的场景属功能描述，没有对照数据。
推荐理由：收购把竞争焦点从科研推理推向药物项目协调与执行层，但金额、客户与成效均未披露。
Pathos AI 宣布与 Bristol Myers Squibb 和 Tempus AI 达成多年战略合作，为阿尔茨海默病及其他神经疾病构建专用数据集与智能体 AI 能力。
推荐理由：Pathos 与 BMS、Tempus 围绕神经疾病数据与 AI 平台达成合作，可观察 AI 平台如何介入临床开发决策。
英矽智能宣布在与施维雅的多年AI药物研发合作中达成首个早期药物发现里程碑，将获得里程碑付款，金额未披露。双方自2026年初合作以来针对肿瘤领域高难度靶点启动两个项目，均已完成靶点提名，合作总金额最高8.88亿美元，含3200万美元首付款及近期研发付款。英矽智能称合作在不到十个月内推进两个项目，其Pharma.AI平台负责AI驱动发现及早期开发，施维雅共同承担研发成本并主导后续临床与商业化。
推荐理由：英矽智能与施维雅合作不到十个月即完成两个肿瘤项目靶点提名并触发首个里程碑付款，可观察AI驱动早期发现的合作节奏。
BioAge 宣布与 Deep Origin 的多靶点 AI 药物发现合作已产出针对其人类衰老数据中新靶点的候选化学物质，初始命中化合物已在实验室获得验证，项目进入 hit-to-lead 优化阶段。BioAge 表示希望将合作扩展至更多靶点，并附上 Deep Origin 关于该多靶点合作的新闻稿链接。
推荐理由：合作方披露从人类衰老数据靶点获得经实验验证的初始命中，并进入先导优化阶段。
10月14日，Vir Biotechnology宣布与吉利德达成合作和许可协议，共同发现和开发3款针对实体瘤相关抗原的双掩蔽T细胞衔接器（TCE）。Vir将用其dAIsY平台和PRO-XTEN掩蔽技术负责发现、设计和优化候选物，吉利德拥有独家许可并负责后续开发、制造和商业化。
推荐理由：协议把前期对价、临床前里程碑与后续开发里程碑分开列出，可看清TCE平台合作的付款结构。
insitro宣布与阿斯利康达成全球独家研究合作，针对MASH和心肌病发现新靶点与疗法，将获得4000万美元首付款，并有资格获得最高约14.6亿美元潜在发现、开发与商业里程碑付款及个位数分级销售提成。insitro将用其Virtual Human平台识别两个适应证的因果疾病生物学，并把阿斯利康提名的靶点推进至开发候选化合物，阿斯利康负责全部临床开发、监管与商业化。
推荐理由：交易把insitro的Virtual Human平台用于MASH与心肌病两个异质性适应证，并明确划分发现与临床分工。
Generate:Biomedicines 宣布与 Zealand Pharma 达成合作及许可协议，针对肥胖及其他代谢疾病设计多特异性候选药物，初始启动两个项目并保留第三个项目的选择权。公司称将先从患者所需的药物作用特征出发，再结合 Zealand Pharma 数十年数据与自身生成模型及高通量实验测量，设计具备目标生物学功能的多特异性候选药物。
推荐理由：该合作披露了双方在代谢疾病多特异性候选药物上的分工与初始项目数量，可了解生成式模型如何介入早期设计。
BioAge与诺华在2026年ARDD会议上公布靶点发现合作Project APEx的首批结果，该合作聚焦运动与衰老。报告内容包括心衰诊断前近二十年的血液分子信号、阿尔茨海默病抗性人群的蛋白特征、区分十年体能保持与衰退者的蛋白，以及合作识别的一个新靶点，其证据覆盖心脏、代谢、肌肉和体能性状。APEx结合BioAge基于数十年纵向分子谱与健康寿命指标构建的发现平台和诺华的运动会生理数据。
推荐理由：BioAge与诺华公开靶点发现合作的首批结果，展示纵向人群分子数据如何指向衰老相关疾病信号。
Profluent 宣布与 BioMarin 达成合作，将用其 AI 基础模型设计新型药物蛋白。Profluent 称其模型基于规模达 1150 亿条且仍在增长的唯一蛋白质序列数据集 Protein Atlas，可生成具备新功能或改良功能的蛋白；BioMarin 将筛选 Profluent 生成的设计，并把其中表现最强者推进至临床前测试。合作未披露金额、靶点或具体适应证。
推荐理由：Profluent 与 BioMarin 的分工展示了 AI 蛋白设计公司如何把生成模型接入药企的筛选与临床前流程。
Turbine 宣布扩大与第一三共的合作，将其虚拟细胞平台用于 ADC 发现中的实验结果预测。Turbine 称该平台面向外部合作方使用，联合创始人兼 CEO Szabolcs Nagy 在相关帖子中说明哪些实验是真正的瓶颈。合作金额、具体资产与阶段未在正文披露。
推荐理由：Turbine 以虚拟细胞平台切入 ADC 实验预测，此次与第一三共扩大合作可作为观察平台外部可用性的样本。
Ginkgo Datapoints 与 Apheris 宣布抗体可开发性联盟（Antibody Developability Consortium）成立，创始成员为 AbbVie、argenx、Lundbeck 和 Takeda。该联盟计划共建其称为领域内规模最大的标准化抗体可开发性数据集，包含 1 万条抗体，并交付一个基础模型，通过 Apheris 的联邦基础设施实现。
推荐理由：四家药企以创始成员身份加入抗体可开发性联盟，共建标准化数据集与基础模型，呈现产业数据协作的组织方式。
Turbine宣布在第一三共完成可行性项目后扩大合作，其虚拟实验室vLab将支持第一三共的专有ADC项目，用Virtual Assays在载荷、联用、适应证和生物标志物决策上提供指导。Turbine称每个lab-in-the-loop循环都会把实验验证结果反馈进模型，在ADC发现中形成累积学习效应，双方将结合第一三共的数据与ADC经验加速新型癌症疗法发现。
推荐理由：该合作把虚拟实验室接入第一三共的ADC专有项目，并保留实验回馈模型的闭环，可作为ADC计算发现合作模式的参照。
BioSymetrics 母公司 Lunaibio 宣布与 Tanaist 达成全球独家许可与合作协议，将人类细胞表型能力加入其 AI 驱动的帕金森病平台。该合作把实验验证环节纳入平台，具体交易金额与资产细节未在推文中披露。
推荐理由：BioSymetrics 母公司 Lunaibio 与 Tanaist 达成帕金森病平台合作，可了解细胞表型数据如何接入 AI 药物发现流程。
Envisagenics与勃林格殷格翰达成多年研究合作及选择权协议，将验证其SpliceCore平台筛选出的肿瘤特异性靶点，用于开发实体瘤精准疗法。勃林格殷格翰可在研究项目完成后独家许可选定靶点，并可能将其用于抗体偶联药物、T细胞衔接器和多特异性抗体等模态。
推荐理由：该合作把RNA剪接来源的肿瘤特异性靶点交给MNC验证，并覆盖ADC、T细胞衔接器等多种模态，可观察AI靶点发现如何进入产业管线。
2026年9月16日，安科生物与深势科技签署战略合作协议，围绕抗体偶联药物（ADC）载荷分子的设计与优化开展合作。双方将依托深势科技在分子模拟、自由能计算、定量构效关系分析及ADMET预测等方面的能力，开展载荷候选分子的结构生成与虚拟筛选、关键理化性质预测及转运体外排相关耐药风险评估，并通过计算设计、实验验证、数据回流闭环改进预测模型与分子设计。
推荐理由：合作聚焦ADC载荷分子的设计与成药性优化，并规划计算与实验数据回流闭环，可作为AI4S落地具体研发课题的观察样本。
Ginkgo Datapoints 宣布与 Lilly TuneLab 合作，为 TuneLab 内的生物技术公司提供小分子 ADME 和抗体可开发性数据生成服务。其机器学习就绪的结果可直接接入 TuneLab 的预测模型，目标是缩小 AI 模型与实验室数据之间的差距。
推荐理由：该合作把 ADME 与抗体可开发性数据生成接入 Lilly TuneLab，展示了实验数据与预测模型对接的一种路径。
PostEra 宣布 EMD Serono（默克集团美国医疗健康业务）已收购其两个针对生育适应证的项目。公告未披露交易金额、项目代号、所处研发阶段及具体适应证。
推荐理由：PostEra 将两个生育相关项目出售给 EMD Serono，可观察 AI 制药平台资产被跨国药企收购的路径。
西雅图研究联盟AI BioDesign于9月3日宣布成立，由华盛顿大学、Allen研究所和Fred Hutch癌症中心联合组建，David Baker与Jay Shendure共同领导。
推荐理由：该联盟把计算设计、高通量实验与开放资源放在同一循环中，为观察蛋白质设计平台的组织方式提供参照。