牛津大学Krish Ramadurai与Abhirup Banerjee在《npj Drug Discovery》发表综述，用TechBio 3.0概括将多模态AI、生成式化学与自动化实验接入同一反馈体系的研发方式，并区分1.0性质预测、2.0靶点发现与分子生成、3.0实验反馈持续更新模型与设计。
推荐理由：文章以综述框架梳理多模态AI、生成式设计与自动化实验的闭环，并借两个企业案例说明证据边界。
Atlas Venture 合伙人 Bruce Booth 在 LifeSciVC 发文《The Fruits of AI Drug Abundance: Indigestion In The Near Term》，判断 AI 长期能帮制药做出更好的药，但未来 3–5 年在分子设计层面更可能先制造一轮药物丰裕，把行业整体研发生产率推得更糟。
推荐理由：文章转述投资人 Bruce Booth 对 AI 药物丰裕的判断，并梳理评论区关于差异化与估值的分歧。
智药邦以Iambic于2026年10月14日公布IPO定价（每股16美元、发行937.5万股、预计募资1.5亿美元）为切口，分析AI药企的平台价值应如何被检验。文章梳理其与武田、艾伯维的合作付款结构，以及口服HER2小分子抑制剂IAM1363在Ⅰ/Ⅰb期试验中53名受试者19例部分缓解（约36%，含未确认缓解）的早期数据，认为近期应看具体药物与合作交付，长期才看技术能否反复产出新资产。
推荐理由：以Iambic上市为切口，拆解AI药企的平台价值如何经由候选药物、临床数据与合作付款被逐步检验。
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。