500亿美元之问:如何判断 Isomorphic 的 AI 平台是否有效
BiopharmaTrend 提出如何判断 Isomorphic 的 AI 平台是否有效的问题,并链接到其站内文章《The $27B question: how do we know if Isomorphic's AI works?》。该推文未展开具体论证或数据。
BiopharmaTrend 提出如何判断 Isomorphic 的 AI 平台是否有效的问题,并链接到其站内文章《The $27B question: how do we know if Isomorphic's AI works?》。该推文未展开具体论证或数据。
Isomorphic Labs 总裁 Max Jaderberg 在 Bloomberg Tech London 会议上表示,未来所有药物都将由 AI 参与设计,区别只在于这一未来何时到来。
Science to Startup(S2S)首届中国研讨会在杭州西湖大学举办,让中国顶尖科学家与全球生物医药创投直接对接。会上展示的项目包括郭天南团队的ProteinTalks,其在501例乳腺癌患者回顾性队列中验证预后风险分层,并对3000种化合物做虚拟筛选、经患者来源肿瘤类器官验证。会议数据称2025年中国76个创新药获批上市,高于2024年的48个。
首届Science2Startup中国研讨会2026年10月15日在杭州西湖大学举行,由RA Capital与启明创投联合主办,约130位参会者中一半为海外投资人,10支团队从43个申请项目中入选决赛。
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。
当合作方能够对照完整证据包对具名目标产品概况进行评分时,早期授权即可通过。Nikolaj Kulahin Roed 在 #ARDD2026 上发言。照片:https://agingpharma.org/photos2026
德睿智药在2026上海生物医药投融资峰会上披露,其口服小分子GLP-1候选药物从立项到Ⅲ期临床耗时4年半、直接研发投入仅2300万美元,而美国药厂平均需8年以上、超3亿美元。公司40多位研发人员人均推进1.5条管线,创始人牛张明称AI分子设计与多目标优化可使研发效率提升10到20倍。与会投资人同时指出,AI应用仍集中在研发前端,临床开发等中后期尚未被充分赋能。
OpenAI 公布内部模型证明任意维度挂谷猜想、证伪指数时间假说并给出四维量子色动力学严格存在性证明,成果交由领域专家牵头核查且不申请学术署名。
很高兴看到这个。尤其对“一人生物科技公司”感到兴奋。拥有可供智能体使用的API的CRO,比如@ginkgo的Datapoints服务,再加上类似“生物科技版cursor”的东西,真的可能改变创办生物科技初创公司的成本。
英矽智能称其现有40余个项目,其中35个已过PCC/DC,并含新机制药物,强调项目质量与数据室深度才是关键。公司正与Grok Bot、xPharma.ai合作开发项目级端到端推理与数据室工具,并认为前沿实验室将大规模收购有产出的生物技术公司。
投资者愿意支持那些明确聚焦应用场景、拥有高保真人类数据、并具备降低资产风险的清晰路径的虚拟细胞项目。Manish Sharma 在 #ARDD2026 上发言。照片:https://agingpharma.org/photos2026
大型制药公司正在购买超级计算机。成果在哪里? 我们将在本周的新闻通讯汇总中探讨这一问题(链接见个人简介)
途深智合创始人兼CEO王宇光在第12届BiG IMPACT年会上参与“AI前沿创新者×一线投资机构深度对话”圆桌交流,与AI领域创新者及投资机构代表探讨行业发展议题。该年会10月24日在上海张江收官,设主论坛、四大分论坛及三场闭门会,聚焦难成药靶点突破、AI虚实之辩、CNS与自免研发及BD/NewCo出海等议题。
OpenAI、Anthropic、NVIDIA 与 Google、微软近期密集发布动作,争夺科学家科研工作流的发起入口。OpenAI 披露数千个 GPT-Rosalind 代理用 32 分钟分析数百万鼠脑细胞既有数据,Google 的 VERID 经三轮适配体设计反馈将命中率从首轮 10.2% 提升至第三轮 33.5%。
芝加哥大学将2026年Pritzker AI科学研究卓越奖授予Kristin Persson,以及Regina Barzilay与James J. Collins组成的团队,各获奖者奖金5万美元。
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。
在 #ARDD2026 上,我阐述了为何长寿疗法能成为生物技术领域最具影响力的产业,以及如何以可信和公平的方式发现并开发这类疗法。照片:https://agingpharma.org/photos2026
TikTok首席执行官周受资在新加坡星展亚洲未来前瞻大会上表示,未来两至三年内AI有望在物理学、生物技术、化学、材料科学领域带来真正的科学突破。他提到字节跳动在AI for Science领域已发布PXDesign、Protenix、SeedProteo、SeedFold、UniMoMo等蛋白质与分子生成模型,并正寻求与科研人员合作。
AI公司正通过自建实验室、云实验室合作与资助虚拟生物学计划等方式参与生物数据生产。Anthropic组建基础生物学研究团队和实验室,用实验检验Claude模型的生物学设想;Biohub扩大虚拟生物学计划,Google DeepMind、Isomorphic Labs和Meta合计承诺投入3亿美元,整项计划总投入约18亿美元。
27亿美元的问题:我们如何知道 Isomorphic Labs 的 AI 是否有效? https://www.biopharmatrend.com/business-intelligence/the-27b-question-how-do-we-know-if-isomorphics-ai-works/
适度的批评是健康的……但在这种情况下,数药物候选分子的数量真的能衡量AI的成功吗?
经验方法 → 精心设计的分子 几个世纪以来,我们制造新药的方式不断演进,但现代 AI 代表着迄今最大的飞跃:从资源密集的迭代式设计—制造—测试循环,转向工程化的精准设计。
MIT Jameel Clinic 研究附属成员、Boltz 联合创始人兼 CEO Gabriele Corso 入选 MIT Technology Review 2026 年“35 岁以下创新者”榜单生物技术类别。
望石智慧CEO周杰龙在AI FOR PHARMA 2026峰会上表示,公司以微观世界模型为底座,将物理规律、分子生成与效果预测统筹到同一模型体系,从底层解释分子与靶点作用机制。其与齐鲁制药合作完成超6000个分子筛选与聚类分析,合成两款全新衍生物,产出活性优异、选择性突出的潜在先导化合物。公司称该平台覆盖从靶点发现到PCC各环节,已沉淀十余条自研管线,部分进入临床试验阶段。
生物学的复杂度不亚于文本,而且(在我们有偏见的看法中)影响力要大得多。然而,世界上只有一小部分AI人才和算力投向这一领域。 这个领域远远未被充分开发。 观看 @thisismadani 与 @nathanbenaich @airstreetcapital 的对谈,聊聊这一机遇。
《In Vivo》以两篇系列报道梳理自主实验室的建设者、架构与商业模式选择,及其对药物发现组织、外部研发合作和操作人员的影响。报道认为自主实验室并非现有自动化的渐进升级,而是对仍发生在手工实验台上的99%药物发现研发支出的结构性挑战。
STAT News对AI设计抗体的现状做了平衡报道,既呈现实际进展也保留质疑。Nabla Bio CEO Surge Biswas表示,公司开发AI以压缩药物发现周期,针对难成药靶点、新功能和更优药物特性设计更好的药物,并与领先药企团队紧密合作。
Ignota Labs CEO Sam Windsor 在 Real Deals 的报道中表示,生物科技投资回报特征与传统私募股权差异明显:后者可能五笔投资中一笔赚 2 倍即算成功,而生物科技成功意味着 100 倍回报、失败则归零。报道同时关注药物失败的高成本与提升转化率的重要性,Ignota 则利用 AI 平台 SAFEPATH 理解临床试验失败药物的安全性问题,以挽救这些药物。
Ignota Labs在ELRIG 2025上介绍其药物“扭转”流程:用AI解析药物失败背后的机制通路,据此确定分子需要改动之处,再通过收购或合作获得药物权益并开发新临床候选物,尽快推回临床。公司称该路径可缩短开发周期、改善安全性,并较传统药物发现减少最高80%的碳排放。其策略聚焦他人放弃的已有苗头候选物,而非从零创造新药。
2025上海国际生物技术与医药研讨会分论坛上,学界、产业与资本围绕细胞治疗、AI制药、大分子药物展开讨论。英矽智能称其AI驱动IPF项目仅用18个月、260万美元确定临床候选化合物,德睿智药称AI知识图谱将口服小分子GLP-1研发周期压缩至四年半并推进至III期临床门槛。圆桌环节认为中国创新药出海已从技术授权升级为共同开发模式。
Ignota Labs 的 Dr Layla Hosseini-Gerami 在圣地亚哥 Fierce Pharma Engage 演讲,讨论用 AI 主动获取资产以形成数据驱动、降低风险的交易流,并修复毒性问题以重定位高潜力但此前失败的药物。她还谈及 BD&L 团队与投资者在评估 AI 平台时应关注什么。
欢迎收听我们最新一期#FODD节目,嘉宾是诺和诺德抗体设计高级数据科学家Rahmad Akbar。 我们聊了#人工智能如何为抗体设计创造新可能。 https://hubs.la/Q02Nm3Ny0 #antibodydiscovery