Collaborations Pharmaceuticals 用机器学习模型发现广谱抗病毒分子 CPI-1058,对埃博拉 Bundibugyo 病毒有亚微摩尔抑制活性
Collaborations Pharmaceuticals 利用其已发表的埃博拉抑制机器学习模型识别出小分子 CPI-1058,并经学术机构和 NIAID 资助实验室的体外合作测试,显示其对 Sudan 与 Bundibugyo 病毒均为亚微摩尔抑制剂。
Collaborations Pharmaceuticals 利用其已发表的埃博拉抑制机器学习模型识别出小分子 CPI-1058,并经学术机构和 NIAID 资助实验室的体外合作测试,显示其对 Sudan 与 Bundibugyo 病毒均为亚微摩尔抑制剂。
深势科技AI算法负责人高志锋在清华大学专场以《AI4S:重新理解科学发现》为题,分享团队从分子预训练大模型Uni-Mol到科研智能体SpecXMaster、再到材料产线的三段实践。
Isomorphic Labs 推出药物设计引擎 IsoDDE,称其可覆盖从小分子到复杂生物药的多模态药物空间。推文以保守估计的小分子化学搜索空间约 10^60 作对比,称可观测宇宙恒星数量仅约 10^22 至 10^24。公司称该引擎使其具备在这一空间中导航的能力,但未披露具体方法、验证结果或实验数据。
Inductive Bio 发布 Beacon-2,这是对 Beacon 系列模型的重大更新,可在 ADMET 之外直接从化学结构预测分子的有效人体剂量,由 ADMET-PK、效力与 PK/PD 三个可配置模块组成。
推荐理由:Beacon-2 把人体有效剂量作为可计算目标,并用 Indy 智能体的对照实验展示只优化效力会出现的偏差。
Inductive Bio 发布 AI 化学助手 Indy,面向其合作项目开放,公司称已在内部合作项目中使团队产能翻倍。Indy 可解析 CRO 报告、QC 剂量响应曲线、分析历史 SAR、运行生成化学算法、搭建 FEP 计算并生成项目汇报幻灯片,并接入 Inductive 的 ADMET 与 PK 模型。
推荐理由:Indy 在真实剂量响应曲线上的准确率对比通用大模型,展示了药化专用助手与通用模型的差距。
Inductive Bio 发布小分子药化助手 Indy,内嵌于其 Compass 平台,可做剂量响应数据质控、FEP 提交、人体剂量预测与 SAR 幻灯片生成。
推荐理由:Inductive 公开其药化智能体 Indy 与 Claude、GPT 在数据质控和常规设计动作上的对照评测,可看判断力差距落在哪。
深势科技发布药物分子专利解析智能体PharmMaster·Patent,基于文档解析引擎Uni-Parser 1.4,可从专利PDF中提取分子结构并关联活性数据、实验条件与权利要求,每条结论保留来源页码可回溯原文。
推荐理由:该工具把专利中的分子结构、活性数据与权利要求关联成可核验记录,展示了跨页证据整理的具体做法。
Inductive Bio 随 OpenAI Rosalind Workbench 发布,将其 ADMET 模型接入 OpenAI 生态(含 ChatGPT、Codex 与 Rosalind Workbench);此前 6 月已作为 Claude Science 生态伙伴进入 Claude,本月早些时候通过 ModelHub 进入 Benchling。
推荐理由:Inductive Bio 的 ADMET 模型接入三家主流平台,展示了化学预测模型嵌入现有科研软件栈的分发路径。
Valence Labs 介绍其置信度预测新工作,用于判断药物分子预测结果中哪些可信、哪些需回实验室补数据。推文指出生成式AI模型很少按已有证据校准置信度,在药物发现中这种虚假自信会浪费时间和资金。视频由 Tristan 讲解。
Valence Labs 构建了 Synflownet,用于生成最可能具有所需活性的可合成化合物,以提升活性分子搜索效率。该模型针对可购买分子数量达数十亿、无法逐一评估的问题,定位为“锁匠”式生成工具,而非逐个匹配的评估模型。
Latent Labs 宣布药物设计智能体 Latent-Y 向全球研究者开放,获批研究者每天可免费获得 250 个设计。公司同时公布早期访问研究者的首批实验室结果,包括阻断离子通道的分子、在体内杀伤肿瘤细胞的 CAR-T 细胞,以及疟原虫难以通过突变逃逸的结合剂。
推荐理由:Latent Labs 开放其药物设计智能体 Latent-Y,并给出早期用户离子通道抑制剂与 CAR-T 的实验室结果。
Inductive Bio 在 OpenADMET 的 PXR Blind Challenge 中排名第一,击败来自大型药企、生物技术公司、学术机构和 AI 组织的 350 多名研究者。
推荐理由:Inductive Bio 在 PXR 盲测挑战中夺冠,可与该公司连续三次盲测成绩及 ADMET 建模的真实条件评测对照阅读。
@nebiusai Discovery Awards 2026 圆满成功。🏆 我们很高兴地分享,Gero 凭借我们的 ProtoBind 平台获得了荣誉提名,该平台是一个可直接从蛋白质序列进行小分子设计的生成式 AI 模型,在我们所在类别中跻身前 10 个项目。
Genesis Molecular AI 首次披露其智能体药物设计系统 Sapphire,该系统构建于其分子基础模型之上,可全天候自主迭代候选药物,对2D化学结构与3D分子构象进行推理并形成、检验假设。
Inductive Bio 宣布加入 Anthropic 生命科学生态,并发布 Model Context Protocol(MCP)连接器,让 Claude 和 Claude Science 用户可用自然语言对任意化学结构获取 ADMET 性质预测。
推荐理由:Inductive Bio 把其 ADMET 预测模型接入 Claude,为小分子设计中的性质评估提供了一种对话式调用入口。
Terray Therapeutics分享了其生成式合成规划器TerraSynth的工作,针对小分子药物发现中的合成瓶颈。该工具将合成规划纳入设计循环,而非事后处理,以减少生成模型提出难合成分子对DMTA循环的拖慢。TerraSynth已整合进其EMMI平台,帮助聚焦值得合成的分子以推进项目。
MIT 的 Melis Anahtar 团队用含 38,650 个分子及其抑制淋球菌生长数据训练神经网络,再筛选 610 万分子,找到预测可靶向该菌的候选。实验室测试显示其中一个分子对多重耐药淋球菌有效且对人细胞毒性较低;用另外 152 个分子重训模型后又发现一个候选,该分子在体外杀死多重耐药菌株并在小鼠体内降低药物敏感菌株水平,进一步实验显示其抑制细菌细胞壁合成所需的一种酶。
推荐理由:研究用3.8万分子训练神经网络筛选610万分子,找到对多重耐药淋球菌有效且机制新颖的候选。
Valence Labs 的 Jason Hartford 介绍其 ICML 论文 f-Trajectory Balance,提出一族损失函数用于微调 GFlowNets、生成模型和 LLM,并支持离策略与在策略数据。
推荐理由:作者从损失函数角度解释生成模型探索与利用的权衡,为分子生成和 LLM 微调提供可迁移的方法视角。
Genesis Molecular AI 的基础模型 Pearl 入选 Fast Company "2026 改变世界创意"榜单,被列为 21 个引领医疗健康未来的项目之一。
Terray Therapeutics宣布其药物发现平台EMMI(实验遇见机器智能)入选Fast Company“改变世界创意”榜单。EMMI将AI与实验整合,用于探索化学空间中的“暗区”,以发现并优化针对难治疾病的新型小分子药物。
Ignota Labs 联合创始人 Layla Hosseini-Gerami 在 Nature 访谈中介绍其 AI 驱动平台:先从数千个失败药物中筛出因意外安全性问题(如肝毒性)而搁置、但患者潜力大的候选,再用深度学习结合生物信息学、化学信息学和多模态数据定位安全性问题根因并制定缓解策略。核心目标是以最小化学改动让这些药物尽快重回临床。
Genesis Molecular AI 宣布与 Incyte 扩大 AI 药物发现合作,规模达 10 亿美元。公司称其 GEMS AI 在一个无已知化学起点的靶点上参与命中化合物识别,并在另一个已有化学基础但存在开发障碍的先导优化靶点上发挥作用。Incyte 总裁兼全球研发负责人 Pablo Cagnoni 与 Genesis CEO 在访谈中讨论了这一进展及合作扩展对双方的意义。
推荐理由:Genesis 与 Incyte 扩大合作至 10 亿美元规模,文中给出两个靶点上 AI 参与命中识别与先导优化的具体分工。
HotSpot Therapeutics 在 EULAR 2026 以壁报展示其小分子 IRF5 抑制剂项目的临床前数据,该抑制剂经 Smart Allostery™ 平台发现,可剂量依赖地抑制多种人免疫细胞的细胞因子产生。
Ginkgo Datapoints、Tangible Scientific 与 Inductive Bio 联合推出 ADME-One,将完整的高通量 Tier 1 ADME 实验面板与 AI 驱动的人体 PK 预测及整合式化合物管理结合。三家机构称,该组合让团队可在命中化合物识别阶段就做出达到先导优化质量的决策。
Ginkgo Bioworks旗下Datapoints与Tangible Scientific、Inductive Bio联合推出高通量ADME平台ADME-One,将五项Tier 1 ADME检测、Inductive Bio的AI人体PK预测和化合物管理整合为一项服务。
推荐理由:三家合作方把高通量ADME实验、AI人体PK预测与化合物管理打包成一体化服务,展示AI与湿实验衔接的一种落地形态。
Calico 与 Nexo Therapeutics 宣布开展多靶点合作,针对 Calico 提名的难成药靶点共同发现和开发小分子疗法,Calico 将主导后续开发与商业化。Nexo 的 CODON 引擎结合专有共价化合物库与蛋白质组学,用于早期建立靶点特征并指导药物化学优化。
HotSpot Therapeutics 将于 6 月 3-6 日在伦敦举行的 EULAR 2026 上以海报形式展示其干扰素调节因子 5(IRF5)项目的临床前数据。
Incyte 与 Genesis Molecular AI 扩大战略合作,Incyte 将共享自有实验数据用于训练 Genesis 的 GEMS 分子 AI 平台,并新增至少 5 个由 Incyte 选定的合作靶点。
推荐理由:交易条款与数据授权范围披露较完整,可观察大药企自有实验数据进入分子AI训练的具体安排。
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研究团队通过单分子追踪(SMT)驱动的构效关系优化,发现强效 RUVBL1/2 抑制剂化合物 18。活细胞高通量 RUVBL SMT assay 的效力测定与细胞活力和 MYC 降解强相关,而 ADP-Glo 生化 assay 在其实验条件下动态范围有限、重现性差。化合物 18 在 MYC 依赖性 Burkitt 淋巴瘤异种移植模型中,以显著低于 CB-6644 的剂量显示出更优疗效。
Ignota Labs 入选 AI for Science Datasets RFP 十大获胜者,其提案是构建数据集以加深对药物毒性根源及缓解方式的理解。该公司与 Arctoris 合作,针对一批存在显著选择性挑战的癌症相关激酶,绘制分子结构微小改动引发行为显著变化、常导致意外副作用的化学边界,并称这是首个此类资源。
【全文节选总结】Yang Zhang Lab 提出分子基础模型 Ouroboros,采用表示、重建与性质预测三个正交模块,表示模块以构象空间药效团相似性(CSPS)和分子指纹相似性预训练,在 126248 个分子上构建约 47 亿条相似性标签。
推荐理由:该工作把构象空间与药效团相似性纳入分子基础模型预训练,并在虚拟筛选与多靶点抑制剂发现中给出湿实验证据。
HotSpot Therapeutics 将于3月4-7日在里斯本第15届欧洲狼疮会议上以壁报形式展示其 IRF5 小分子抑制剂项目的临床前数据。
Nimbus Therapeutics将于2月18-21日在斯德哥尔摩第21届ECCO大会上以两张海报公布其新型SIK2抑制剂的临床前与转化数据。该公司称,基于结构的药物设计使其高选择性SIK2抑制剂对SIK1和SIK3的选择性超过300倍,在临床前模型和人源离体模型中显示抑制炎症与促进黏膜愈合的双重机制。该SIK2项目正推进至炎症与自身免疫疾病的首次人体研究。
Cellarity公布2026年战略重点,其先导资产CLY-124为口服珠蛋白开关疗法,正在镰状细胞病开展全球1期概念验证研究,28天数据预计2026年第四季度读出。
“药物发现之所以困难,是因为当我们进入临床阶段时,我们仍然没有合适的分子。在 Latent,我们正致力于改变这一点。” AI 可以设计出能结合的分子。但是否具备成药性?这一直是悬而未决的问题。
Nimbus Therapeutics 与礼来签署多年期研究合作及全球独家许可协议,针对肥胖及其他代谢疾病开发新型口服小分子药物,项目处于早期发现阶段。Nimbus 将获得合计 5500 万美元的首付款与近期里程碑付款,并有资格获得总额最高约 13 亿美元的开发、商业和销售里程碑付款及全球净销售额分级销售提成。
推荐理由:这是 Nimbus 与 Lilly 在肥胖口服小分子上的第二次合作,交易结构与前期里程碑金额可作为同类 AI 制药合作的参照。
Nimbus Therapeutics宣布其非共价WRN抑制剂NDI-219216治疗MSI-H肿瘤的1/2期试验完成A部分剂量递增,比计划提前约九个月。截至最高给药剂量未观察到剂量限制性毒性或严重治疗相关不良事件,未达到最大耐受剂量,药代与药效数据显示多个剂量水平下WRN靶点结合持续超过24小时。试验(NCT06898450)将进入B部分确定推荐剂量,公司称早期临床活性数据将在后续学术会议公布。
Cellarity在2025年美国血液学会(ASH)年会上公布镰状细胞病与骨髓纤维化两条细胞状态矫正管线的临床前数据。镰状细胞病候选药CLY-124为口服DCN1抑制剂,临床前在胎儿血红蛋白蛋白水平与HBG1/2珠蛋白基因比例上优于羟基脲,接近近期基因治疗项目报告的水平,与羟基脲联用显示协同效应且无剂量限制毒性,目前正在健康志愿者和镰状细胞病成人中开展1期剂量递增研究。
推荐理由:公司披露镰状细胞病与骨髓纤维化两条管线的临床前数据,可对照其转录组学加AI的发现路径。
Valo Health 与默克 KGaA 达姆施塔特于 2025 年 11 月 20 日宣布战略合作,用 Valo 的 AI 人类因果生物学平台识别和验证帕金森病及相关疾病的新靶点,并用闭环发现平台快速生成临床前化合物。
推荐理由:合作把 Valo 的人类因果生物学靶点发现与闭环化学平台接入帕金森病研发,可看 AI 平台在神经领域的落地方式。