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2026年10月27日发布文章，介绍Claude加速药物开发的早期进展，过去数月与BigHat Biosciences、BMS、Divergence Labs、Enveda、Generate Biomedicines与The Column Group六家机构达成深度研究合作，并启动自主药物发现项目。
推荐理由：Anthropic披露与六家药研机构及BMS的合作细节，展示Claude在抗体设计、文档审核等环节的具体产出。
Anthropic 于 10 月 27 日披露 Claude 与六家生物医药机构的合作早期成果，并公布今年 7 月收购罕见遗传病药企 Mithril Medicine，后者被收购前仅有一名全职员工。
推荐理由：Anthropic 收购一人药企并披露 Claude 在抗体设计、文档审核等环节的早期合作数据，呈现大模型介入药物研发流程的具体边界。
Anthropic于10月26日向美国SEC公开递交S-1注册文件，拟在纳斯达克上市，股票代码ANT，招股书把生物学和医学列为AI最有望改善人类生活的四大方向之首。
推荐理由：梳理Anthropic招股书中的生命科学布局，并区分客户覆盖与AI制药收入、早期发现与药物候选。
OpenAI于当地时间10月20日宣布收购药物研发项目协调软件公司Orchestra Bio，将其团队和技术并入生命科学产品线Rosalind，双方未披露交易金额。
推荐理由：以OpenAI收购Orchestra Bio为切口，横向比较几家头部AI公司在生命科学的不同下注方式。
LeapFun 复盘 2026 年 10 月中旬 AI 制药的两类信号：阿斯利康与 insitro 签下首付 4000 万美元、最高约 15 亿美元的合作，用 Virtual Human 推进 MASH 与心肌病靶点到 development candidate；Iambic 以 16 美元发行价登陆纳斯达克，毛募资约 1.5 亿美元。
推荐理由：文章把同周阿斯利康与 insitro 合作、Iambic 上市与生成式设计进展并置，拆出发现端定价与临床兑现之间的落差。
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。
在Roche Pharma Day 2026演讲中，Aviv Regev介绍罗氏正在建设的Lab-in-the-Loop，将AI、基础模型、自动化实验与临床数据嵌入从靶点发现到临床验证的环节；2025年第四季度至2026年第二季度约40%的研发管线决策存在可追踪的AI或计算贡献。
推荐理由：罗氏披露AI在研发管线决策中的实际占比与闭环建设路径，为评估药企AI落地程度提供参照。
Prescient Design 提出 MIMOSA，在推断阶段把靶点已知结合物的界面几何与残基性质作为约束喂给扩散过程，不重训练模型，可直接套用于 RFAntibody 和 BoltzGen。
推荐理由：汇总多条预印本与工具更新，其中抗体推断时约束方法附湿实验命中率，便于比较难靶点设计思路。
Recursion CEO Najat Khan 介绍，公司自 2021 年起规模化培养人神经元，累计培养超过 1 万亿个神经元，约相当于 12 个人脑，并执行系统性全基因组扰动与高维成像。这些 iPSC 来源神经元采用与 Roche 和 Genentech 合作开发的自有方案维持存活、一致性与生物学代表性。Genentech 已将合作中的首个神经科学靶点选择进入联合早期发现项目。
推荐理由：Recursion 披露其工业规模神经元培养与全基因组扰动平台，并说明 Genentech 已选择首个神经科学靶点进入联合早期发现。
Medra 宣布建成 Medra Lab 001（ML001），称其为美国最大的自主实验室，面积 38,000 平方英尺、部署数百台机器人并 24/7 运行，在 90 天内建成。
推荐理由：Medra 公布其自主实验室的规模与在产合作范围，为观察物理 AI 科学家的落地形态提供参照。