Lodgepole 开放接单提供结合剂设计
这些人是新面孔,绝对值得一聊!团队虽小,但专业知识和经验非常丰富。
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11 月 5 日,Chai Discovery 宣布与罗氏达成合作,将其 AI 模型及分子设计平台用于罗氏多个药物发现项目,合作金额、靶点、项目数量与期限均未披露。
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。
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 官宣收购 2024 年 12 月成立、全职员工仅一人的生物科技公司 Mithril Medicine,交易实际于今年 7 月完成,金额未披露。
Anthropic 于 10 月 27 日公布生命科学团队与 Generate Biomedicines、Divergence Labs、BigHat Biosciences、Enveda、The Column Group 等六家机构的药物研发合作进展,并披露收购 Mithril Medicine 后推进的内部项目。
推荐理由:Anthropic 披露与六家机构及收购标的的早期药物研发合作,呈现 Claude 在分子设计与文档审核中的具体用例。
Anthropic确认收购仅有一名全职员工的生物技术初创公司Mithril Medicine,交易实际于2026年7月完成,金额未披露。
推荐理由:一人运营、AI协调外部实验室的研发模式被AI公司收购,提供了一个观察AI原生药研组织形态的早期案例。
AI生物制药公司百奥几何(BioGeometry)宣布完成A+轮融资,A轮系列累计融资超1亿美元,由国寿资本领投,上海生物医药基金、达晨财智等老股东加码。
Anthropic 于 2026 年 10 月 27 日披露收购 Cody Tranbarger 创办的一人公司 Mithril Medicine,技术报告注明交易实际发生在 7 月。
推荐理由:报道拆解了这次收购背后的顾问与CRO网络,并逐项列出小鼠肌力数据的统计与时间混杂缺口。
AI蛋白质设计融资追踪显示,2024年1月至2026年9月67家公司完成84笔融资,披露总额至少27.5亿美元,但中位数仅1500万美元,远低于3673万美元的平均值。
锋寻生物(DeliNova Therapeutics)完成亿元人民币Pre-A轮融资,新引入比邻星投资、约印医疗基金、疆亘资本,老股东君联资本、宏沣投资、菡源资产追加投资。
安斯泰来与一家波士顿微型蛋白初创公司达成合作,该公司由Chris Bahl创办,其认为AI可帮助微型蛋白实现传统抗体等较大蛋白难以完成的功能。原文未披露合作金额、具体资产与阶段等细节。
动脉网分析指出,Chai Discovery成立两年、无自研管线,靠蛋白与抗体设计模型在9个月内与礼来、辉瑞、诺华、argenx、百时美施贵宝、GSK签下7笔合作,2026年7月完成4亿美元融资、估值约38亿美元。
推荐理由:以Chai与六家药企的合作为切口,梳理药企从买管线转向买模型使用权,以及失败数据成为AI制药新筹码的变化。
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。
Eleven Therapeutics将siRNA递送业务拆分为独立公司Undecimal Bio,后者已完成超额认购的1800万美元种子轮融资,由原创始人Yaniv Erlich出任CEO,主攻siRNA肝外递送配体发现。
推荐理由:从Eleven拆分出的Undecimal以DEL加AI筛选肝外siRNA递送配体,提供了一条区别于直接推管线的上游路径。
Chai Discovery于2026年10月9日宣布与GSK达成合作,GSK获得其蛋白质折叠与分子设计模型平台的使用权限,用于全管线研发。验证阶段Chai模型以零样本模式针对GSK靶点生成设计方案,GSK内部湿实验室测试显示所有受试靶点均筛选出结合分子,GSK称设计方案展现出很强的结合亲和力,并称其与基于自有湿实验数据持续重训练的内部模型互补。
推荐理由:GSK用内部湿实验验证Chai零样本设计在多个靶点筛出结合分子,为评估AI设计平台提供实证案例。
A-Alpha Bio 于 7 月公开启动 Atlas Data Consortium,创始成员包括 GSK、Boltz、Cradle 和 Dyno Therapeutics,成员每季度各设计一个含 100 万条蛋白-蛋白亲和力测量的 Data Block,由 A-Alpha 在 AlphaSeq 平台上统一生成后按非独占许可共享给全体成员。
分子之心与引加生物宣布达成深度战略合作,将分子之心的AI蛋白质生成式设计与引加生物的微量高通量无细胞蛋白表达、全自动化筛选及工艺放大能力结合,构建从AI设计到产业化交付的“周级”闭环。
推荐理由:分子之心与引加生物把AI设计与无细胞表达、自动化筛选对接,展示了蛋白研发缩短验证周期的合作路径。
科迈生物入选长城战略咨询发布的 2026「科创未来之星」企业榜单,公司称该入选认可其在 AI 抗体设计、抗体工程优化与干湿结合研发方面的能力。公司构建功能导向的 AI 抗体设计体系,围绕生物学机制与特定/困难表位开展从头设计,称核心任务进入小时级、优选候选可达 pM 级亲和力。
Ridge Biotechnologies 新增投资后累计融资约 3800 万美元,本轮种子轮由 Dimension Capital 领投,Sutter Hill Ventures 与 Overlap Holdings 参投。
Latent-Y 药物设计智能体于7月向全球研究者开放研究版,每日提供设计配额,已产出有效离子通道抑制剂、可杀伤肿瘤细胞的CAR-T细胞及疟原虫无法逃逸的结合剂。8月20日将在旧金山举办发布活动,含现场演示并宣布面向研究者的新计划。
百奥几何创始人唐建博士及合作者的论文《LINE: Large-scale Information Network Embedding》获 The Web Conference 2026 的 Seoul Test of Time Award。
LabGenius Therapeutics与LG Chem签署多年研究合作、选择权及许可协议,将用其AI/ML驱动的抗体发现平台EVA设计针对一种在多种难治癌症中表达的实体瘤抗原的肿瘤选择性多特异性抗体,目标是克服现有免疫疗法的脱靶毒性等局限。
推荐理由:协议披露了首付款、早期里程碑与选择权行权后的潜在里程碑结构,可对照同类抗体发现合作的分层设计。
寻明生科宣布完成3500万美元A+轮融资,由红杉中国领投,经纬创投、博远资本跟投,老股东五源资本、启明创投、纽尔利资本等持续投资,A轮及A+轮累计近亿美元。资金将用于建设其自主研发的功能抗体设计平台AuraIDE™,加强基座模型与智能体能力及高通量高内涵实验平台。
推荐理由:融资披露同时给出抗体管线所处阶段与智能体实验闭环的建设方向,可对照其平台叙事与管线进度。
Tamarind Bio与A-Alpha Bio宣布合作,Tamarind Bio用户可将用RFdiffusion、ProteinMPNN等蛋白设计模型生成的抗体序列直接提交至A-Alpha Bio的AlphaSeq平台,获得抗体-靶点对的定量结合亲和力数据。
推荐理由:合作把计算设计的抗体序列接入高通量亲和力测量,为评估AI设计到实验验证的衔接提供参考。
Purple Biotech 宣布与 Converge Bio 合作,利用后者的生成式AI平台设计和优化面向实体瘤的新一代三特异性抗体,以缩短发现周期并改善候选分子的可开发性。
推荐理由:合作把生成式AI用于三特异性抗体的设计与优化,可观察AI在抗体工程环节的具体分工。
Nabla Bio 表示,其为武田设计的一个原本面临终止、无推进路径的项目交付了多个候选分子并奏效,武田总裁 Andy Plump 在 JPM 上以“浴火凤凰”形容该分子。Plump 称传统方法无法自行得到这一分子,但双方未披露适应证、分子数量细节与实验数据。Nabla Bio 还称其 JAM-2 平台与整合湿实验室已在业界数十个项目中运行,武田正将 AI 整合进其发现流程。
推荐理由:Nabla Bio 披露其为武田设计的分子被武田高管在 JPM 上公开评价,可作为 AI 设计分子进入大药企管线的合作案例参照。
寻明生科(Aureka Biotechnologies)宣布完成数千万美元A轮融资,由五源资本与启明创投联合领投,老股东纽尔利资本持续投资,Agentic Ventures等跟投。
推荐理由:融资披露同时给出抗体设计智能体平台的技术路线与管线阶段,可对照其干湿闭环思路与商业化进展。
奥泊生科与鼎康生物在BIO Europe 2025期间宣布战略合作,联合打造Chime AI Platform,将AI算法设计能力与生物药CDMO商业化生产体系对接。双方计划基于OPUS Bio平台在靶点筛选、抗体从头设计及成药性优化等环节开展协同,并推进AI辅助候选分子验证。合作尚处签约阶段,未披露具体项目、金额或验证结果。
奥泊生科与量准在 2025 年 2 月签署战略合作后,正式面向全球客户推出“AI 分子设计优化 + 高通量 SPR 分子互作筛选”全流程研发加速服务,覆盖蛋白质从头设计、亲和力/活性/稳定性优化与 MetaSPR 亲和力及动力学检测,并将实验数据反馈至 AI 模型迭代。
推荐理由:两家公司把 AI 蛋白设计与高通量 SPR 筛选打包成对外服务,并给出抗体亲和力成熟与酶改造的实验数据。
A-Alpha Bio 宣布参与 DeNOVO Initiative,与劳伦斯利弗莫尔国家实验室等机构开展为期 3 年的合作,用高性能计算和人工智能方法设计可中和未来生物威胁的抗体。
推荐理由:介绍 A-Alpha Bio 参与的多机构抗体设计项目,说明其高通量蛋白互作数据在训练结合预测模型中的角色。
Antiverse 宣布与 Nxera Pharma 建立多靶点合作与许可协议,为其设计针对 GPCR 的抗体。Nxera Pharma 在引用内容中确认了这一合作与许可安排,并附上 IR 材料链接;Antiverse 另附 Substack 文章链接,未披露具体靶点、金额或阶段。
推荐理由:Antiverse 与 Nxera 就 GPCR 抗体设计达成多靶点合作与许可协议,可了解双方分工与授权安排。
寻明生科在WAIC 2024入选“Future Tech 100未来之星”,并作为AI+制药领域两家入围企业之一参与Future Tech创新项目路演,介绍生成式AI与高通量数字生物学助力抗体设计。公司成立于2023年,结合高通量单细胞功能筛选、蛋白超突变进化和结构启发的生成式AI大模型,打造干湿闭环智能大分子药物发现平台。成立一年内已与10家跨国药企和知名biotech达成合作。
寻明生科与碧迪医疗(BD)启动合作项目,将利用寻明生科生成式AI赋能的抗体发现与工程平台开发高性能科研试剂。寻明生科称其结合超高通量单细胞功能筛选、酵母自主超突变与结构感知生成式AI模型,用于双特异性抗体、ADC及难成药靶点药物研发。
寻明生科与苏州康宁杰瑞签署合作协议,将结合前者单细胞功能筛选、合成生物学与AI技术平台和后者药物开发经验,联合推进first-in-class和best-in-class药物发现。寻明生科将获得首付款开展研究,并在项目后续获得里程碑付款和销售分成。
寻明生科(Aureka Biotechnologies)宣布加入英伟达初创加速计划(NVIDIA Inception),将获得英伟达硬件、软件、深度学习工具及行业专业知识支持。这家AI驱动药物发现公司专注于双特异性抗体、ADC和难成药靶点药物的设计与优化,通过融合多模态制药数据与结构感知生成式AI模型开展研发。
A-Alpha Bio 完成 2240 万美元 A2 轮超额认购融资,由现有投资方 Perceptive Advisors Xontogeny Ventures 领投,Madrona 等现有投资方跟投,Breakout Ventures 新加入。资金将用于推进其蛋白-蛋白相互作用数据平台并加速内部管线开发,公司称平台已在生物制剂和分子胶内部项目中取得早期进展。
A-Alpha Bio 宣布与 Gilead Sciences 合作,利用其合成生物学与机器学习专长发现治疗 HIV 的长效生物药。合作将先用 AlphaSeq 平台表征候选药物与 HIV 抗原变体之间的结合亲和力并产生大量数据,再输入机器学习平台 AlphaBind 预测具有更强结合广谱性和抗病毒逃逸能力的蛋白。双方目标是开发高交叉反应性的生物药,以中和多种突变形式的 HIV。
推荐理由:A-Alpha Bio 与 Gilead 合作开发长效 HIV 生物药,展示了 AlphaSeq 与 AlphaBind 双平台在结合广谱性优化上的应用路径。
A-Alpha Bio 与劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)扩大合作,获美国国防部(DoD)追加 240 万美元资助,将合作范围从新冠扩展到 DoD 认定的其他潜在生物威胁。A-Alpha Bio 将用 AlphaSeq 测量抗体与病原体变异体之间数百万个蛋白质-蛋白质相互作用,用于训练机器学习模型,预测交叉反应性和毒株特异性结合剂,以加速未来药物发现。
推荐理由:合作从新冠扩展到其他潜在生物威胁,展示用高通量相互作用数据训练抗体结合预测模型的路径。