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  1. 临港实验室72

    临港实验室与上海人工智能实验室推出元生·自驱动实验室平台AutoLab

    临港实验室与上海人工智能实验室联合推出基于OriBench的自驱动实验室平台AutoLab,打通从计算推演到实验验证的干湿闭环。平台融合OriGene智能体、实验室操作系统LabOS、具身智能与科研数据体系,各组件MCP工具化,设备经ADK套件与SCP-Lab协议接入后可被智能体调度复用。

    推荐理由:平台把配方设计、自动制备与数据回流串成闭环,LNP实验展示了干湿迭代的具体路径。

  1. 晶泰科技68

    晶泰科技 siRNA 项目 9 个月确认 PCC,IgA 肾病候选分子展现同类最佳潜力

    晶泰科技宣布其首个 siRNA 项目从立项到确认临床前候选分子(PCC)用时 9 个月,候选分子拟用于 IgA 肾病治疗。临床前研究显示,该分子体外沉默活性达亚纳摩尔级,与同靶点临床阶段参照分子相比 IC50 降低数十倍;非人灵长类动物平行对照研究中单次给药后数月内持续维持高水平靶蛋白抑制,毒理试验显示更大安全窗口。

    推荐理由:晶泰首个 siRNA 项目 9 个月确认 PCC,其临床前活性与长效性数据为观察 AI 序列设计在受限靶点空间中的实际产出提供参照。

  1. 英灵殿科技Valhalla70

    英灵殿科技提出 OFoldNA:将二级结构信息融入全原子扩散模型,统一核酸折叠与蛋白–核酸共折叠

    英灵殿科技团队提出 OFoldNA,将二级结构信息编码为已知配对、已知非配对和未知三种状态注入全原子扩散模型,统一支持核酸单体折叠与蛋白–核酸共折叠。

    推荐理由:团队把二级结构编码进全原子扩散模型,并在 FoldBench 上与 AlphaFold 3 等基线逐项对比,可看核酸结构建模的评测细节。

  1. Envisagenics 官网资讯71

    Envisagenics与勃林格殷格翰达成多靶点合作,基于RNA剪接来源靶点开发实体瘤精准疗法

    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。

  1. Inceptive78

    Inceptive 微调模型设计 in vivo CAR-T mRNA,5 条序列中 3 条在体内优于 Capstan 基准

    Inceptive 用自建 CAR-T 数据微调序列设计模型,生成编码同一抗 CD19 CAR 蛋白的 mRNA 设计,并将 5 条序列推进 NSG-PBMC 人源化小鼠,与 Capstan 的抗 CD19 序列在同一 CD8 靶向 LNP(Amplitude Therapeutics 提供)下以 0.1 mg/kg 给药、24 小时终点比较。

    推荐理由:Inceptive 用自建 CAR-T 数据微调序列设计模型,并在人源化小鼠中与 Capstan 基准序列做头对头比较,展示了模型排序到体内功能读数的转化路径。

  1. 英灵殿科技Valhalla74

    NACraft:用全原子结构模型反馈实现可编程核酸适配体设计

    Valhalla Technology 等提出 NACraft,将 Boltz-1 全原子结构模型的可微分反馈反向传播到核苷酸序列,在推理阶段统一支持 de novo、similarity-guided 和 target-selective 三类 RNA/DNA 适配体设计,无需针对任务重新训练。

    推荐理由:该工作把全原子结构模型的反向反馈用于核酸适配体设计,并给出跨靶标与选择性任务的评测结果。

  1. insitro · Publications & Press58

    insitro 在 ADA 公布 AI 发现 MASH 候选 CTRO-1013 临床前数据:抗纤维化信号部分独立于肝脏脂肪下降

    insitro 在第 86 届 ADA 科学年会上公布其 AI 发现的 MASH 候选 CTRO-1013(肝靶向 IRS1 siRNA)的临床前数据,显示在标准纤维化小鼠模型中肝靶向沉默 IRS1 使 TIMP-1 降低 37%、CK-18 降低 68%(16 周,1 mg/kg,每 4 周一次),且抗纤维化信号部分独立于肝脏脂肪下降。

    推荐理由:该材料披露 IRS1 靶点从人类遗传学发现到 siRNA 候选物的临床前数据链,可观察 AI 表型与遗传证据如何衔接管线推进。

  1. Inceptive74

    Inceptive 用零样本 mRNA 序列设计对标体内 CAR-T 行业基准

    Inceptive 称其基础模型在不足一个月、极少 CAR-T 专用训练数据下零样本设计 mRNA 序列,在 PBMC 表达与杀伤实验中与行业领先的抗 CD19 CAR 序列相当,并结合 Mana.bio 的被动靶向 LNP 在体内实现接近完全的 B 细胞清除。

    推荐理由:Inceptive 称零样本设计的 mRNA 序列在体外与体内 CAR-T 指标上对标行业基准,展示了基础模型跨靶点迁移的一种路径。

  2. Inceptive71

    Alnylam与Inceptive达成最高20亿美元AI合作,加速RNAi疗法发现

    Alnylam与Inceptive宣布战略合作,交易总额最高20亿美元,首付款3000万美元(含现金与购买Inceptive股权),Inceptive还可获得基于临床前、监管与销售里程碑的额外付款。

    推荐理由:交易结构披露了首付款与里程碑上限,并说明基础模型在siRNA表征上的探索性表现,可作为观察AI与RNAi平台结合的样本。

已经到底了