下一分子整理 AI 制药 Benchmark 清单 AIDD Bench Atlas,收录 85 项评测资源
下一分子整理并发布 AI 制药 Benchmark 清单 AIDD Bench Atlas,收录 85 项覆盖通用科研、靶点发现、分子设计、临床前、临床分期、注册和上市后等环节的评测资源。
推荐理由:清单把分散在靶点发现到上市后的 85 项评测资源按阶段和对象归类,便于对照选用。
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Ginkgo Datapoints旗下虚拟细胞药理学计划于2026年10月27日以CC BY 4.0许可开放ReFRAME化合物库的DRUG-seq转录组数据,覆盖12,949种化合物,注册免费账户即可获取。
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。
英矽智能提出,AI药物发现领域过度关注模型性能,却很少追问支撑这些数字的基准是否合适。其参与发起的O3DC联盟推出Benchmark Index,作为社区资源用于查找、比较和讨论药物发现领域的开放基准。推文同时征集各领域值得关注的基准。
新药研发研究综述:智能体AI + 自驱动实验室用于药物发现。 包含我们的“提示词到药物”/制药超级智能框架,并对验证与监管给出了恰当的注意事项。 祝贺 Bhagyashri Rathod、Manish Baviskar、Sachin Puri。 https://analyticalsciencejournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ddr.70400
David Baker团队与苏黎世联邦理工学院等合作在Nature发表从头设计半胱氨酸蛋白酶研究,用RFD2-MI、ProteinMPNN和AlphaFold 3从Ulp1最小催化基序出发设计,69个实验设计中有13个出现肽键切割活性。
英矽智能发布DDDBench Core,从Foundations的300余项基准中选出59项,覆盖五个药物研发领域,并提供实时榜单。通用模型榜单中GPT-6 Astra暂列第一;其2.6B与4B的MMAI Gym专用模型在单步逆合成、ADMET、Kinome和GPCR预测等特定任务上超过专用工具与通用模型。
推荐理由:英矽智能从300余项基准中筛出59项,覆盖五个药物研发域,并给出通用与专用模型的实时榜单对比。
英矽智能Fedor Galkin与Alex Zhavoronkov团队在Cell发表研究,构建首个面向衰老生物学的开放基准LongevityBench,含17项任务、覆盖临床记录、DNA甲基化、转录组、蛋白质组与遗传学五大数据域,共25457个评测提示。
推荐理由:该研究用17项任务评测18个前沿模型解读衰老组学数据的能力,并比较领域微调小模型与通用大模型的表现差异。