药明康德2026年三季报：AIDD/AI4S写入测试与生物学业务披露
药明康德在2026年第三季度报告中首次将AIDD/AI4S写入测试与生物学业务披露，前三季度营收455.37亿元、同比增长38.59%，持续经营业务在手订单767.4亿元、同比增长36.4%。测试业务称正加快HI+AI一体化和自动化能力建设，以满足全球AIDD/AI4S客户的干湿闭环研发需求；生物学业务则面向这类客户提供高通量、多样化、定制化的一体化湿实验室服务。
#ADMET
LeapFunAI 评分3838
Collaborations Pharmaceuticals 官网资讯AI 评分2828 Collaborations Pharmaceuticals 案例研究：过去十年 AI 的安全实际应用
Collaborations Pharmaceuticals 以十余个简要案例研究披露其过去十年面向制药、化工和消费品客户的 AI 服务项目，涵盖预测 ADME/Tox、脱靶预测、选择性 ADORA3 激动剂生成设计、PROTAC 的 hERG 与溶解度优化及眼部生物利用度算法开发。公司称这些收费项目多数因保密未公开，此次仅作高层级描述，并强调其 AI 应用建立在数十年经验与验证之上。
深势科技 DP Technology精选AI 评分6060 安科生物与深势科技签署战略合作，聚焦ADC载荷分子设计与成药性优化
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 · Updates精选AI 评分5858 Ginkgo Datapoints 与 Lilly TuneLab 合作，为后者提供小分子 ADME 与抗体可开发性数据生成服务
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。
Inductive BioAI 评分4242 Inductive Bio加入OASIS联盟，聚焦肝毒性预测
Inductive Bio已加入HESI旗下OASIS联盟，参与评估不同药代动力学方法如何定义药物暴露以用于DILI预测，包括其Beacon-1 ADME模型提供的暴露估计。
Ignota Labs 官网资讯AI 评分2020 Ignota Labs 入选 Labiotech.eu 2026 年值得关注的 18 家英国生物科技初创企业
Ignota Labs 入选 Labiotech.eu 的“2026 年值得关注的 18 家英国生物科技初创企业”名单。该公司用结合先进机器学习模型与多模态数据的 AI 平台解析毒性机制，为失败药物提供解决毒性成因、优化给药方案和临床重定位的可执行洞察，推动其尽快重返临床。
Ignota Labs 官网资讯AI 评分5151 Ignota Labs 完成 690 万美元种子轮融资，用于挽救失败药物
Ignota Labs 于 2025 年 2 月 26 日宣布完成 690 万美元（550 万英镑）种子轮融资，由 Montage Ventures 和 AIX Ventures 共同领投，Modi Ventures、Blue Wire Capital 和 Gaingels 参投。
Ignota Labs 官网资讯AI 评分4040 Ignota Labs 获赛诺菲 iDEA-Tech Award，推进 SAFEPATH 肝毒性机制研究
Ignota Labs 入选赛诺菲 iDEA-Tech Award 2023-2024，获得12万欧元资助及赛诺菲专家团队支持，用于推进其AI驱动安全性平台SAFEPATH。获奖项目利用生物信息学、化学信息学与深度学习模型，解析小分子药物项目中肝毒性风险的机制通路。Ignota Labs称该奖项是对其以AI变革药物安全性、挽救失败药物使命的认可。
Ignota Labs 官网资讯AI 评分2020 Ignota Labs 将 AI 制药业务迁至剑桥新总部，SAFEPATH 平台聚焦药物安全
Ignota Labs 从伦敦迁至剑桥科学园并启用新设施，公司凭借 AI 平台 SAFEPATH 专注于挽救存在安全性问题的药物。SAFEPATH 利用因果知识图谱梳理导致药物不良反应的关系与通路，以识别和缓解潜在安全性问题。该公司近期获得 OxbridgeAI Challenge 奖项。