英矽智能推出MMAI KINOME激酶预测模型
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全部 AI 制药动态
Insilico Medicine 英矽智能AI 评分4242 RecursionAI 评分4343 Recursion公布两款首创候选临床数据并完成2亿美元增发
Recursion公布REC-4881在FAP扩展成人人群中12周后87%患者息肉负荷下降（中位47%），停药12周后85%仍低于基线；REC-1245在≥45 mg剂量下获3例部分缓解、疾病控制率91.7%（11/12）。
Eikon Therapeutics 官网资讯AI 评分4141 Eikon Therapeutics 向 FDA 提交新型雄激素受体拮抗剂 EIK1006 的 IND 申请，用于治疗前列腺癌
Eikon Therapeutics 已向 FDA 提交 EIK1006 的 IND 申请，拟用于治疗晚期转移性前列腺癌。EIK1006 是一种新型雄激素受体拮抗剂，结构上与现有 lutamide 类拮抗剂无关，可靶向野生型及多种临床相关 AR 变异体。公司称其单分子追踪平台支持了该候选药物的发现与优化，但尚未披露人体试验数据。
Insilico Medicine 英矽智能精选AI 评分5858 英矽智能在虚拟细胞论坛展示虚拟衰老细胞模拟框架
英矽智能全球AI平台负责人Petrina Kamya在虚拟细胞论坛介绍了公司的虚拟衰老细胞模拟框架，该框架基于12年自有数据与基准测试构建，覆盖分子、细胞内、细胞间、组织/器官和机体五个生物学尺度。系统在每个生物层级使用约43个专用AI智能体，以患者种子基线图谱模拟干预后的细胞状态转变。Kamya表示，公司正在全自动机器人实验室中对机制未知的新分子开展前瞻性验证，以检验预测并排除对文献的记忆。
推荐理由：英矽智能公开虚拟衰老细胞框架的跨尺度多智能体架构，并说明其正用自动化实验室做前瞻验证。
生物药大时代精选AI 评分6666 Vir Biotechnology与吉利德达成18.75亿美元实体瘤双掩蔽TCE合作
10月14日，Vir Biotechnology宣布与吉利德达成合作和许可协议，共同发现和开发3款针对实体瘤相关抗原的双掩蔽T细胞衔接器（TCE）。Vir将用其dAIsY平台和PRO-XTEN掩蔽技术负责发现、设计和优化候选物，吉利德拥有独家许可并负责后续开发、制造和商业化。
推荐理由：协议把前期对价、临床前里程碑与后续开发里程碑分开列出，可看清TCE平台合作的付款结构。
晶泰科技精选AI 评分6868 晶泰科技 siRNA 项目 9 个月确认 PCC，IgA 肾病候选分子展现同类最佳潜力
晶泰科技宣布其首个 siRNA 项目从立项到确认临床前候选分子（PCC）用时 9 个月，候选分子拟用于 IgA 肾病治疗。临床前研究显示，该分子体外沉默活性达亚纳摩尔级，与同靶点临床阶段参照分子相比 IC50 降低数十倍；非人灵长类动物平行对照研究中单次给药后数月内持续维持高水平靶蛋白抑制，毒理试验显示更大安全窗口。
推荐理由：晶泰首个 siRNA 项目 9 个月确认 PCC，其临床前活性与长效性数据为观察 AI 序列设计在受限靶点空间中的实际产出提供参照。
insitro · Publications & Press精选AI 评分7171 insitro与阿斯利康达成MASH和心肌病AI药物发现合作，首付4000万美元
insitro宣布与阿斯利康达成全球独家研究合作，针对MASH和心肌病发现新靶点与疗法，将获得4000万美元首付款，并有资格获得最高约14.6亿美元潜在发现、开发与商业里程碑付款及个位数分级销售提成。insitro将用其Virtual Human平台识别两个适应证的因果疾病生物学，并把阿斯利康提名的靶点推进至开发候选化合物，阿斯利康负责全部临床开发、监管与商业化。
推荐理由：交易把insitro的Virtual Human平台用于MASH与心肌病两个异质性适应证，并明确划分发现与临床分工。
Insilico Medicine 英矽智能AI 评分1212 英矽智能：ARDD 2026 长寿生物技术新纪元
ARDD 2026 标志着长寿生物技术的新纪元，前沿 AI、大型制药公司与科学先驱齐聚哈佛 https://firstwordpharma.com/story/8206940
Generate:BiomedicinesAI 评分5858 Generate:Biomedicines 与 Zealand Pharma 达成 AI 设计蛋白疗法合作与许可协议
Generate:Biomedicines 宣布与 Zealand Pharma 签署合作与许可协议，共同开发用 AI 设计的代谢疾病蛋白疗法。该公司在 X 上以时代广场大屏画面提示这一消息，并链接到官网新闻稿，未在帖文中披露交易金额、首付款或具体资产。
Insilico Medicine 英矽智能AI 评分4040 英矽智能免费开放MMAI ADMET模型
1个模型。28项关于你分子的预测。🧪 它会被人体吸收吗？可能有毒性吗？作为潜在药物它会有怎样的表现？ 认识MMAI ADMET，我们用于药物发现的SOTA模型家族的一员。🧪 🚀 现已免费开放试用！ 👉 https://playground.insilico.com
Generate:BiomedicinesAI 评分4040 Generate与Zealand合作开发多特异性蛋白减肥药
Generate:Biomedicines与Zealand Pharma合作开发肥胖症药物，Bloomberg记者报道称该领域竞争正加剧。Generate称其方法为围绕目标生物功能设计蛋白而非筛选现有分子，实验数据会反馈至模型以改进后续设计。报道聚焦于提升疗效、耐受性与便利性的探索，以及多特异性蛋白在单一治疗中干预多种疾病机制的潜力。
英矽智能精选AI 评分5858 Pharma.AI 2026 秋季发布回顾：以专业模型与 AI 智能体重构新药研发
英矽智能在2026年Pharma.AI秋季网络研讨会上发布MMAI Gym科学后训练与评估框架，并展示激酶活性、GPCR活性、ADMET预测、单步逆合成和治疗靶点发现五款专业模型，公司称其在70多项化学与生物学基准任务中达到或超越当前SOTA。
推荐理由：英矽智能一次性披露Pharma.AI秋季多项更新，含专业模型基准表现与逆合成对比数据，可作平台能力横向参照。
生物药大时代AI 评分7171 Zealand Pharma与Generate Biomedicines达成12亿美元减重及代谢新药合作
2026年10月13日，Zealand Pharma与Generate Biomedicines达成合作协议，结合Zealand在代谢领域的经验与Generate的AI平台，共同开发减重及其他代谢领域新药。
Generate:Biomedicines精选AI 评分6868 Generate:Biomedicines 与 Zealand Pharma 合作开发肥胖及代谢疾病多特异性候选药物
Generate:Biomedicines 宣布与 Zealand Pharma 达成合作及许可协议，针对肥胖及其他代谢疾病设计多特异性候选药物，初始启动两个项目并保留第三个项目的选择权。公司称将先从患者所需的药物作用特征出发，再结合 Zealand Pharma 数十年数据与自身生成模型及高通量实验测量，设计具备目标生物学功能的多特异性候选药物。
推荐理由：该合作披露了双方在代谢疾病多特异性候选药物上的分工与初始项目数量，可了解生成式模型如何介入早期设计。
AbsciAI 评分3434 Absci的ABS-201女性脱发临床试验队列开放
Absci的ABS-201项目在1/2a期临床试验中开设了专门的女性队列，用于治疗模式性脱发。ABS-201是AI设计的抗PRLR抗体，Absci称其有望成为近三十年来雄激素性脱发首个新作用机制。公司近期公布了HEADLINE试验的1期积极中期数据。
Google DeepMind / Isomorphic精选AI 评分5858 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，并展示其在酶设计与科研任务上的应用
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，通过 API、AI Studio、Gemini 平台及 Antigravity 等入口向开发者、企业和科研人员开放，输入定价为每百万 token 2 美元、输出为每百万 token 10 美元。
推荐理由：Gemini 4 Argon 在数小时内完成丝氨酸酯酶设计，并经实验室测试确认催化活性，为通用模型参与酶工程提供了具体案例。
Yang Zhang LabAI 评分4040 从代码验证到癌症免疫：新加坡国立大学计算学院拓展AI for Science版图
新加坡国立大学计算学院四位教授获新加坡国家研究基金会资助，将AI分别用于程序验证、诊疗一体化抑制剂发现、材料设计与T细胞识别建模。其中Yang Zhang获S$9m资助，构建AI模型解析TCR-pMHC相互作用，以支持治疗性T细胞受体设计与个性化癌症免疫疗法。
Insilico Medicine 英矽智能AI 评分3636 英矽智能免费开放四款药物发现模型
4 款最先进的药物发现模型。免费试用。🧪 有化合物吗？来测试一下。 💊 ADMET。激酶选择性。GPCR 相互作用。合成化学。 你的化合物。实时预测。零成本试用。 👉 https://playground.insilico.com
RecursionAI 评分3838 Recursion 详解其 AI 药物设计平台流程
Recursion 的药物设计高级副总裁 Donovan Chin 介绍，其 AI 原生引擎可在约一天内跑完一轮计算设计循环，将数百万分子快速筛选为可合成的高质量候选短名单。流程先用 Nesso-1 等 3D 结构模型评估结合亲和力，再整合 ADME、效力、模拟与 AI 逆合成等数百个模型，使化学家能探索全新化学空间并预测合成路线。公司称这些分子不仅在计算上有前景，而且在送实验室前即可实际合成。
英矽智能AI 评分6868 英矽智能提名口服外周限制性VAV1分子胶降解剂ISM9546为PCC
英矽智能提名口服、外周限制性VAV1分子胶降解剂ISM9546为临床前候选化合物，拟用于炎症性肠病和类风湿性关节炎等自身免疫性疾病。该分子由生成式化学平台Chemistry42经多轮设计-合成-测试-分析迭代优化得到，在多种细胞实验中显示亚纳摩尔级VAV1降解活性。
Envisagenics 官网资讯AI 评分4545 Envisagenics 获 NCI 逾 200 万美元 SBIR 资助，扩展 SpliceCore 与 SpliceDisco 的肿瘤 RNA 剪接分析能力
Envisagenics 获美国国家癌症研究所（NCI）SBIR Direct to Phase II 资助，两年内提供逾 200 万美元，用于推进 SpliceCore 及其新机器学习算法 SpliceDisco 的开发与商业化。
RecursionAI 评分3636 Recursion入选State of AI报告
感谢@nathanbenaich和@airstreet发布年度《State of AI Report》。我们很高兴因REC-4881相关工作被收录，这是一种MEK1/2抑制剂，目前处于针对FAP的2期临床试验。同样被收录的还有Nesso-1：一个开源模型，可在数秒内预测结合亲和力，助力更快的早期药物发现。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7474 英灵殿科技等提出CODesign：让蛋白质序列与结构在全原子binder设计中保持一致
英灵殿科技联合香港中文大学、华盛顿大学等提出全原子蛋白质binder协同设计模型CODesign，通过一致性蒸馏构建约105,000对二聚体数据Codimer，并用多模态联合流匹配与一致性感知联合重采样（CAR）保持序列与结构一致。
推荐理由：作者团队提出以一致性为核心的蛋白binder协同设计方法，并用消融实验拆解数据与采样环节各自的贡献。
英矽智能AI 评分3434 ARDD 2026｜前沿AI、全球药企与科学先驱齐聚哈佛，共探长寿科技新未来
第13届衰老研究与药物开发大会（ARDD）于10月1日至3日在哈佛大学举行，聚焦前沿AI、大规模生物数据与药物创新融合如何重塑长寿科学。FDA官员提出两条长寿疗法审批路径：证明对两到三种年龄相关疾病有效，或采用涵盖认知、虚弱度及视力的复合功能终点。英矽智能在会上介绍了其“虚拟衰老细胞”多智能体模拟框架，并披露Rentosertib在特发性肺纤维化II期高剂量组给药12周后FVC增加98 mL。
晶泰科技精选AI 评分6565 晶泰科技开源化学反应产率定量AI模型lcms2yield
晶泰科技在GitHub开源化学反应产率定量AI模型lcms2yield，同步开放模型权重、推理代码及训练与评测数据集。
推荐理由：晶泰科技开源可预测紫外校正因子的模型，为高通量实验的产率定量提供了可复现的替代路径。
生物药大时代AI 评分4242 利太智药完成近5000万元种子轮融资，推进AI多肽药物研发
利太智药完成近5000万元种子轮融资，由讯飞创投、L2F光源创业者基金及知名产业方联合投资，光源资本担任独家财务顾问。资金将用于核心管线研发、算力投入、专利布局、人才招募及日常运营。该公司以生成式AI设计多肽新药，搭建“数据—模型—分子”三层技术体系及72小时多肽“生成—合成”闭环平台，覆盖线性肽和环肽的AI设计、化学合成、生物测试与结构解析全流程。
TurbineAI 评分2222 Turbine 对话赛诺菲：虚拟细胞何时可信
Turbine 首席科学官 Daniel Veres 与赛诺菲系统与疾病生物学负责人 Giorgio Gaglia 对谈，讨论虚拟细胞模型目前能支撑哪些研发决策、信任与实用性边界在哪里。Gaglia 正实际评估这类模型的可信度，节目另有两期后续。
UW Institute for Protein DesignAI 评分1818 IPD入选ARIA通用制造项目资助
很高兴宣布，我们是@ARIA_research“通用制造者”（Universal Fabricators）项目中获得资助的团队之一！
RecursionAI 评分4040 Recursion：合成约300个化合物推进候选分子
Recursion称其各项目在仅合成约300个化合物后即推进了高质量新候选分子，比行业平均少约90%。其AI原生引擎已产出逾10个开发候选分子，设计依托整合数百个机器学习与物理模型的Centaur平台，从靶点性质出发做生成式从头设计，并通过计算与实验的持续反馈循环迭代更新模型。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7373 英灵殿科技提出 OFAntibody：单抗与双抗联合生成的全原子抗体设计框架
英灵殿科技团队提出 OFAntibody，一个以抗原结构、指定表位和预定义抗体框架或双抗构型为输入、生成 CDR 全原子结构的统一框架，支持纳米抗体单抗及 tandem VHH、diabody、CODV-like 等双抗构型的联合设计。
推荐理由：该研究把双抗两个结合臂与连接区放在同一全原子框架中联合生成，并给出与独立拼接的碰撞对比。
晶泰科技精选AI 评分6262 晶泰科技与暨南大学在JMC发表RET抑制剂研究，打通专利数据到小鼠药效的研发链路
晶泰科技联合暨南大学在《Journal of Medicinal Chemistry》发表回顾性案例研究，以两款已上市RET抑制剂的专利数据为基础，仅合成3个化合物即得到RET激酶IC₅₀为0.48 nM的候选分子Cpd-31。
推荐理由：晶泰科技与暨南大学在JMC发表回顾性案例，展示从专利数据解析到小鼠药效验证的连续研发链路，可作为端到端小分子早期研发流程的参照。
Valence LabsAI 评分3838 预测结合亲和力：物理还是AI？
要预测结合亲和力，你会选择借鉴物理学的经验还是AI的经验？ 无论你选哪个选项，你都不太可能到达你想去的地方。 来看看Daniel Ramirez的评论文章，他在文中提出了第三种选项，这一选项有潜力比任何单一领域走得更远。 评论文章链接：https://valencelabs.substack.com/p/chasing-the-grail-a-history-of-binding?r=1ttm57&utm_campaign=post&utm_medium=web
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 回顾药物发现中结合亲和力预测的历史
Valence Labs 的 Daniel Ramirez 撰文梳理靶向药物发现中结合亲和力预测的两条路线：基于物理的对接与分子动力学方法可泛化到新靶点和新化学型，但速度慢且需要起始结构；Boltz-2、Nesso-1 等共折叠模型速度快、无需起始结构，却会在训练数据之外无预警失效。
推荐理由：梳理结合亲和力预测从物理模拟到共折叠模型的两条路线，并说明两者互补的融合方向。
晶泰科技精选AI 评分5858 晶泰科技在《JACS》报道锑基手性催化剂设计，以计算先行实现92% ee
晶泰科技在《JACS》发表研究，针对环氧化物与苯胺的不对称开环反应，设计五价锑催化剂并锁定CAC-10，在5 mol%用量、甲苯室温条件下以99%收率和92% ee得到手性β-氨基醇，底物覆盖33种环氧化物与苯胺组合。
推荐理由：借诺奖手性放大机理切入，介绍晶泰科技用DFT与非线性效应实验设计锑基手性催化剂的工作。
Isomorphic LabsAI 评分3333 Isomorphic Labs 加入虚拟生物学计划
今天，Isomorphic Labs 作为创始成员加入虚拟生物学计划（VBI）。 我们正在帮助为全球研究界构建一个开放资源，以加速我们对疾病的理解和治疗。 在此了解更多：https://www.isomorphiclabs.com/articles/isomorphic-labs-joins-the-virtual-biology-initiative
OwkinAI 评分2525 Owkin 谈多模态数据与 K Pro 癌症预测
Owkin 称其 AI 科学家 K Pro 通过 MOSAIC 数据集获取每位患者的 6 种模态数据，可预测癌症生物学并建议新的 ADC 候选分子，单模态数据无法做到。
CHARM Therapeutics精选AI 评分6868 CHARM Therapeutics 宣布 CHM-029 治疗急性髓系白血病的 I/II 期临床试验完成首例患者给药并完成首队列入组
CHARM Therapeutics 宣布其 menin 抑制剂 CHM-029 在复发或难治性急性髓系白血病（AML）患者的 I/II 期试验（NCT07751991）中完成首例患者给药，并完成首队列入组，初步数据预计 2027 年公布。
推荐理由：CHARM 的 CHM-029 进入临床，是蛋白-配体共折叠模型设计分子首次推进到人体试验的案例。
晶泰科技AI 评分3838 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。
BioAge Labs精选AI 评分5858 BioAge与诺华在ARDD公布Project APEx靶点发现合作首批结果
BioAge与诺华在2026年ARDD会议上公布靶点发现合作Project APEx的首批结果，该合作聚焦运动与衰老。报告内容包括心衰诊断前近二十年的血液分子信号、阿尔茨海默病抗性人群的蛋白特征、区分十年体能保持与衰退者的蛋白，以及合作识别的一个新靶点，其证据覆盖心脏、代谢、肌肉和体能性状。APEx结合BioAge基于数十年纵向分子谱与健康寿命指标构建的发现平台和诺华的运动会生理数据。
推荐理由：BioAge与诺华公开靶点发现合作的首批结果，展示纵向人群分子数据如何指向衰老相关疾病信号。
Isomorphic LabsAI 评分2222 Isomorphic：AI生成设计攻克难成药靶点
此前，85%与人类疾病相关的蛋白质被认为难以成药——它们的形状和功能使其不太适合实验室中的传统化学筛选。从实验筛选转向计算机上的AI生成设计，我们看到这些靶点大幅打开了以原子精度设计分子的潜力，从根本上扩展了我们能够治疗的疾病数量。