从AI预测到干湿闭环：AI for Science 正在跨越临界点
晶泰科技自2021年起自建机器人实验室，已建成超300台机器人实验工站的实验集群，整体实验效率较传统人工模式提升5至8倍。该体系由AI生成候选分子与实验方案，机器人完成合成、筛选与测试，实验数据再反哺模型迭代，形成猜想—验证—迭代闭环。其援引的《AI in Science: Early Insights》报告显示，41%受访科学家积压的待测试假设比三年前更多。
#数据/基准
晶泰科技AI 评分3838
Broad Institute (布罗德研究所)AI 评分2323 Broad研究所三位研究员获NIH高风险高回报项目资助
Broad研究所核心成员Erin Chen、Sam Peng获NIH主任新创新者奖，研究所科学家JT Neal获NIH主任变革性研究奖，三人属于该项目58名获奖研究者。
insitro · Publications & Press精选AI 评分7272 insitro 与礼来在 TuneLab 推出体内 PK 预测机器学习模型
insitro 与礼来在 Lilly TuneLab 平台上线体内 PK 预测模型，可跨小鼠、大鼠、狗和猴四种临床前物种预测血浆清除率、稳态分布容积和平均驻留时间。
推荐理由：该模型用礼来历史数据直接预测体内PK，并与体外外推法对比，为小分子成药性评估提供参照。
A-Alpha Bio 官网资讯AI 评分7272 A-Alpha Bio 联合 GSK、Boltz、Cradle、Dyno 发起 Atlas 数据联盟
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。
TurbineAI 评分3030 Turbine 将携 vLab ADC 平台亮相 World ADC
Turbine 团队将赴圣迭戈参加 World ADC，并推介 vLab® ADC Intelligence 平台，可在投入湿实验资源前开展虚拟实验。该平台覆盖 113 种药物及组合（含 6 种 ADC 和 21 种 payload）、1348 个映射至患者亚型的生物样本，并支持用户自建分子与样本建模，用于适应证定位、联合方案协同性与体外结果向 PDX 模型的可转化性评估。
Valence LabsAI 评分2222 Valence Labs 用 CIP 标签区分分子镜像
正如你的两只手互为镜像，人体内的许多分子也是如此。 但镜像并不相同，它们的差异具有生物学相关性。 这是我们的模型即使带有手性标签也可能悄然未能捕捉到的事实。 于是引入了 CIP 标签。 想了解体内化学物质如何被标记，以便 AI 工具能区分镜像，请看下方 Cristian 的视频。 完整视频：https://youtu.be/0tT-UqhHbpI
Google DeepMind / Isomorphic精选AI 评分7474 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白与结构嵌入可验证水印
Google DeepMind 推出面向合成生物学的 SynthID Bio 水印方法，可在蛋白序列和 AlphaFold 3 预测的 3D 结构中嵌入可检测签名，并在实验室测试中保持生物功能。
推荐理由：介绍一种嵌入蛋白序列与预测结构的可验证水印方法，并给出湿实验与检测稳健性证据。
RecursionAI 评分4242 Recursion详解端到端平台：基因组规模扰动与数据工厂
Recursion神经科学副总裁Chris Winrow在平台系列第二部分介绍，公司用声学液体处理器将2.5纳升CRISPR-Cas9试剂移入1,536孔板、每周最多200万次，并刻意随机化实验，使机器学习模型学到真实生物学而非实验假象。通过对同一批细胞成像和测序，单次实验可获数千项测量，形成可反复挖掘、供AI基础模型学习的可复用数据集。
Ginkgo Datapoints · Updates精选AI 评分5858 Ginkgo Datapoints 与 Apheris 宣布 AbbVie、argenx、Lundbeck、Takeda 成为抗体可开发性联盟创始成员
Ginkgo Datapoints 与 Apheris 宣布抗体可开发性联盟（Antibody Developability Consortium）成立，创始成员为 AbbVie、argenx、Lundbeck 和 Takeda。该联盟计划共建其称为领域内规模最大的标准化抗体可开发性数据集，包含 1 万条抗体，并交付一个基础模型，通过 Apheris 的联邦基础设施实现。
推荐理由：四家药企以创始成员身份加入抗体可开发性联盟，共建标准化数据集与基础模型，呈现产业数据协作的组织方式。
EMBL-EBI News精选AI 评分6868 AlphaFold 数据库新增病毒蛋白复合物预测，覆盖 2800 多种病毒
EMBL-EBI 与 Google DeepMind、NVIDIA 等合作，在 AlphaFold 数据库中开放 2800 多种病毒的 AI 预测蛋白复合物结构，优先覆盖已知感染人类的病毒科。
推荐理由：AlphaFold 数据库新增 2800 多种病毒的蛋白复合物预测结构，为疫苗与诊断靶点研究提供开放基础数据。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7070 英灵殿科技提出 OFoldNA：将二级结构信息融入全原子扩散模型，统一核酸折叠与蛋白–核酸共折叠
英灵殿科技团队提出 OFoldNA，将二级结构信息编码为已知配对、已知非配对和未知三种状态注入全原子扩散模型，统一支持核酸单体折叠与蛋白–核酸共折叠。
推荐理由：团队把二级结构编码进全原子扩散模型，并在 FoldBench 上与 AlphaFold 3 等基线逐项对比，可看核酸结构建模的评测细节。
Ginkgo Datapoints · Updates精选AI 评分5858 Ginkgo 虚拟细胞药理学计划 VCPI 向所有注册用户即时开放全部数据集
Ginkgo 的虚拟细胞药理学计划 VCPI 宣布，现有及未来全部数据集在发布时即向所有注册用户开放，采用 CC BY 4.0 许可。三个版本合计覆盖超过 14,000 个化合物。
推荐理由：VCPI 将全部数据集即时开放给注册用户，为虚拟细胞药理学研究提供了可复用的数据入口。
Valence LabsAI 评分3838 物理模拟大规模生成数据需警惕失效模式
Valence Labs 发文指出，DFT、FEP 等物理模拟工具正被转用于数据集开发，已能在缺乏人工密切监督下产出数千万条合成数据。但研究显示，某些计算数据集中多达 58% 的 DFT 生成数据在物理上不可能。作者 Ihor 在评论文章中介绍了若干低成本且有效的方法，用于规避物理模拟中的隐蔽失效模式，提醒在大规模使用这类方法时保持谨慎。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 谈模拟时代如何守住数据可靠性：DFT 与 FEP 的静默失效与自动检查
Valence Labs 的 Ihor Neporozhnii 撰文指出，DFT 与 FEP 等物理模拟输出正被当作训练与验证的基准真值，但这些工具原本面向专家逐条人工检查，规模化后会出现静默失效。
推荐理由：文章梳理 DFT 与 FEP 在规模化自动流程中的静默失效模式，并给出可内置管线的物理不变量与收敛检查。
深势科技 DP TechnologyAI 评分5050 深势科技与国家中试基地（北京）达成战略合作，共建AI4S药物设计计算平台与药物研发智能体
深势科技与国家人工智能应用中试基地（医疗）·北京建设运营方北京医疗健康大模型有限公司签署战略合作协议，将围绕共建AI4S药物设计计算平台及药物研发智能体、靶点发现、医药医疗高质量语料库与循证模型等五大方向联合攻关。
Valence LabsAI 评分2020 Valence Labs谈扰动预测数据规模挑战
要解码生物学，我们希望理解干预（遗传或分子层面）如何改变细胞状态。 挑战在于规模：约有10⁶⁰种类药分子，我们希望理解它们在许多不同细胞背景下的效应。 即便在最先进的实验室中，覆盖如此大的搜索空间也是不可行的。 但充分的数据多样性对于训练能够泛化的扰动预测模型至关重要。 那么，我们该怎么做？
EMBL-EBI News精选AI 评分5858 EMBL-EBI 视角：基准评测如何支撑生物医学 AI 的可靠性
EMBL-EBI 研究负责人 Julio Saez-Rodriguez 等人在一篇 Perspective 文章中讨论生物医学基础模型的基准评测，提出数据质量、模型仓库与评测框架三个相互关联的支柱，并主张将性能评估与方法开发隔离、由独立方在未见数据上评测。
推荐理由：EMBL-EBI 研究负责人系统梳理生物医学基础模型基准评测的三角框架与独立评测原则，为理解模型评测争议提供参照。
临港实验室精选AI 评分5555 临港实验室元生·开物发布AI原生制药工作台升级版
临港实验室元生·开物发布新版本，上线协作空间与OriBench Structure Viewer，支持多人多Agent协作、蛋白结构叠合与靶点注释，并开放自定义套件能力。
推荐理由：临港实验室发布元生·开物工作台升级，展示多模型配置在BiomniBench-DA上的对照结果与协作功能。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7474 英灵殿科技发布ADMET-EvO自演化科学智能体，在22项TDC ADMET任务中综合排名第一
英灵殿科技（Valhalla Technology）联合香港中文大学、浙江大学和斯坦福大学提出ADMET-EvO，一种面向异质任务持续开展自主研究、驱动任务专用算法演化的科学智能体。
推荐理由：该工作把端点理解、假设检验与算法演化串成研究闭环，为药物研发智能体的评测方式提供了可参照的架构。
Valence LabsAI 评分4040 实验室批次效应与AI模型学习
在湿实验室数据上训练的模型，可能学到的不是底层生物学，而是某个研究实验室的怪癖。 “批次效应”指的是生物样本所反映的更多是关于谁做了实验、何时做的、在哪个仪器上做的，而非所关注的生物学本身。 观看 Zeinab 解释实验室如何应对批次效应，以确保 AI 模型学到的是底层生物学，而非噪声。
深势科技 DP Technology精选AI 评分6363 深势科技推出PharmMaster·Patent智能体，一键整理专利分子与活性数据
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。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)精选AI 评分5858 华盛顿大学、Allen研究所与Fred Hutch联合成立AI BioDesign联盟，五年投入近9500万美元
西雅图研究联盟AI BioDesign于9月3日宣布成立，由华盛顿大学、Allen研究所和Fred Hutch癌症中心联合组建，David Baker与Jay Shendure共同领导。
推荐理由：该联盟把计算设计、高通量实验与开放资源放在同一循环中，为观察蛋白质设计平台的组织方式提供参照。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分5858 Inductive Bio 分享 OpenADMET PXR 盲测夺冠方法
Inductive Bio 在 OpenADMET 2026 年 PXR 激活预测盲测中从 350 多名研究者中排名第一，其负责人 Duncan Muir 在 webinar 中完整讲解建模路径。
推荐理由：Inductive Bio 复盘其在 OpenADMET PXR 盲测中的建模路径，为 ADMET 预测的误差分析与数据融合提供可迁移做法。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分6262 Valence Labs 作者运行 Boltz-2 一亿次，检验共折叠能否模拟细胞生物学
Valence Labs 的 Dominique Beaini 用可抢占 GPU 对 9,000 个靶点与 50 万配体运行 AlphaFold-Multimer 和 Boltz-2 共折叠及亲和力预测，累计 1 亿次，构建名为 affinity-prints 的数据集，并借助 Recursion 的表型组学图谱检验预测相互作用与细胞实验数据的对应关系。
推荐理由：作者用上亿次共折叠预测搭建亲和力指纹，并检验其与细胞表型数据的对应关系，为共折叠与虚拟细胞的衔接提供了一套可迁移的评测思路。
Biohub · News精选AI 评分7474 Biohub 用 AI 建模肿瘤细胞状态，在 DMG 小鼠中验证双药组合延长生存
Biohub 与哥伦比亚大学等机构的研究者开发 AI 系统，用 ARACNe 与 VIPER/metaVIPER 从单细胞 RNA 测序数据中识别控制肿瘤细胞状态的 Master Regulators，发现同一瘤种的患者共享近乎相同的恶性细胞状态集合，相关结果发表于两篇 Nature Genetics 论文。
推荐理由：两篇 Nature Genetics 论文用单细胞数据刻画肿瘤细胞状态，并在 DMG 模型中验证组合用药的协同生存获益。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分5858 Inductive Bio 将 ADMET 模型接入 ChatGPT、Claude 与 Benchling
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。
Ginkgo Datapoints · Updates精选AI 评分7070 GDPa5：基于大规模IgG数据预测VHH-Fc可开发性
Ginkgo发布GDPa5，一个含160个成员的VHH-Fc库，在PROPHET-Ab平台上用10项生物物理实验进行表征，并同步发布bioRxiv预印本。在559个IgG上训练的跨格式模型优于仅用GDPa5训练的模型，作者认为优势来自标准化IgG数据的规模而非格式本身。
推荐理由：该预印本公开VHH-Fc可开发性数据集，并比较IgG训练模型与格式内训练模型的跨格式迁移表现。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7474 NACraft：用全原子结构模型反馈实现可编程核酸适配体设计
Valhalla Technology 等提出 NACraft，将 Boltz-1 全原子结构模型的可微分反馈反向传播到核苷酸序列，在推理阶段统一支持 de novo、similarity-guided 和 target-selective 三类 RNA/DNA 适配体设计，无需针对任务重新训练。
推荐理由：该工作把全原子结构模型的反向反馈用于核酸适配体设计，并给出跨靶标与选择性任务的评测结果。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 回顾表型组学演进：从监督迁移学习到生成式基础模型
Valence Labs 的 Inside Valence 文章梳理细胞表型组学从监督迁移学习走向自监督与生成式基础模型的路径，起点是 2019 年 Recursion 的 RxRx1 Kaggle 竞赛，该任务覆盖约 1,100 个 siRNA 条件、125,510 张图像，并在 50 多个实验批次中重复筛选。
推荐理由：梳理细胞表型组学从监督迁移学习到生成式基础模型的演进，并说明RxRx3数据集在虚拟细胞研究中的支撑作用。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7070 英灵殿科技提出EpiBench基准：评测大模型能否从序列理解抗体表位
英灵殿科技团队提出EpiBench，一个面向抗体药物发现的表位推理基准，包含1,609个样本和五项相互关联任务，标签来自抗体–抗原复合物结构、功能性B细胞实验与深度突变扫描数据。
推荐理由：该基准把表位理解拆成五项抗体发现决策任务，并给出通用大模型在长序列定位与抗体特异性对应上的具体缺口。
Valence Labs 官网资讯AI 评分3636 Valence Labs 回顾 ICML 2026：AI4Bio 论文占比 2.5%，聚焦模型效率与扰动预测
Valence Labs 回顾 ICML 2026，AI for biology 与健康方向论文占全部接收论文的 2.5%，在主题领域排名第 5。会议聚焦模型效率与转录组扰动预测，PerturbDiff、scBIG 等采用流匹配报告了当前最优性能，PerturbODE 则借助神经常微分方程推断基因调控网络。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分7272 A-Alpha Bio 发起 Atlas Consortium 数据联盟，GSK、Boltz、Cradle、Dyno Therapeutics 为首批成员
A-Alpha Bio 宣布成立 Atlas Consortium，首批五家创始成员包括 GSK、Boltz、Cradle 和 Dyno Therapeutics，以订阅制按季度设计并共享标准化抗体抗原实验数据。
推荐理由：该联盟以订阅制汇集标准化抗体抗原实验数据，为AI抗体设计提供可比的亲和力与结构训练资源。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分6060 Inductive Bio 在 OpenADMET PXR 盲测挑战中夺冠，为连续第三次获第一
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。
Evaxion Biotech 官网资讯AI 评分5151 Evaxion公布CMV疫苗项目EVX-V1新临床前数据
Evaxion在2026年国际疱疹病毒研讨会上以海报形式公布其巨细胞病毒（CMV）疫苗项目EVX-V1的新临床前数据，显示AI-Immunology平台发现的T细胞表位在CMV感染小鼠中具有改善急性感染、潜伏和再激活控制的潜力。
NewLimit · Progress Blog精选AI 评分6868 NewLimit 2026年5-6月进展：先导资产放大120倍、AI系统实现跨细胞类型泛化
NewLimit 在2026年5-6月进展更新中称，其先导重编程药物已完成生产放大超过120倍，足以支持关键非临床研究，并计划明年进入临床。其AI系统Ambrosia首次实现跨细胞类型泛化，在预测内皮细胞重编程效果时用少于三分之一的实验数据达到与谱系专用模型相当的性能。公司还发现5个可恢复衰老内皮细胞年轻基因表达与再生潜力的重编程载荷，并完成C轮融资。
推荐理由：NewLimit 披露先导资产放大生产与跨细胞类型泛化的进展，呈现重编程药物从发现走向临床前的具体路径。
Biohub · NewsAI 评分4848 Biohub 年度回顾：蛋白质世界模型、激光相位板与患者驱动科研
Biohub 发布基于下一代 ESM 的蛋白质生物学世界模型，可预测蛋白质折叠、相互作用与功能并设计新蛋白，科学家已用其设计抗体候选物，在针对癌症和免疫相关靶点的早期实验室测试中显示积极结果。该机构还与 UC Berkeley 团队合作推出全球首个电子显微镜激光相位板，并联合多家研究机构发起 Virtual Biology Initiative，以构建人类细胞的预测性虚拟模型。
A-Alpha Bio 官网资讯精选AI 评分6868 A-Alpha Bio 推出 Atlas 平台，以实验结合数据缓解 AI 蛋白设计的数据瓶颈
A-Alpha Bio 推出名为 Atlas 的网页平台，提供可授权的机器学习就绪蛋白相互作用数据，并支持按需生成新的结合数据。平台由高通量平台 AlphaSeq 产生数据，采用统一实验条件与标准化对照，使不同实验的数据集可合并用于模型训练与基准评测。
推荐理由：该平台把标准化实验产生的结合数据组织成可授权数据集，为抗体设计模型的训练与基准评测提供数据来源。
MindWalk / ImmunoPrecise AntibodiesAI 评分2828 MindWalk为HYFT生物数据架构申请专利
MindWalk（NASDAQ: HYFT）已就围绕HYFT®模式锚点构建的多维生物表征层提交专利申请，该层为模型无关的上下文层，用于支持ReefIQ™、LensAI™及客户自选AI工作流在药物发现中检索、比较和推理可追溯的关联生物学数据。公司称该架构旨在让模型与智能体工作流保留数据来源并跨项目复用知识，此次申请意在保护HYFT®技术的核心架构。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分7272 Valence Labs 发布全原子显式溶剂玻尔兹曼采样模型 AquaGen
Valence Labs 发布 AquaGen，称其为首个全原子、显式溶剂、考虑周期性边界条件的生成模型，可从玻尔兹曼分布生成分子构型。该模型用 3D 图神经网络将噪声转为药物分子与水的全原子三维排布，再以力场评估能量、以灰盒方式计算绝对水合自由能，约需数百个样本即可获得相对 MD 参考约 1 kcal/mol 误差的结果，速度约为 MD 的 10 倍。
推荐理由：介绍首个全原子显式溶剂玻尔兹曼采样模型，说明其相对分子动力学的速度与误差权衡。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分5858 Inductive Bio 加入 Anthropic 生命科学生态，通过 Claude 提供 ADMET 预测
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。