临港实验室与上海人工智能实验室推出元生·自驱动实验室平台AutoLab
临港实验室与上海人工智能实验室联合推出基于OriBench的自驱动实验室平台AutoLab,打通从计算推演到实验验证的干湿闭环。平台融合OriGene智能体、实验室操作系统LabOS、具身智能与科研数据体系,各组件MCP工具化,设备经ADK套件与SCP-Lab协议接入后可被智能体调度复用。
推荐理由:平台把配方设计、自动制备与数据回流串成闭环,LNP实验展示了干湿迭代的具体路径。
临港实验室与上海人工智能实验室联合推出基于OriBench的自驱动实验室平台AutoLab,打通从计算推演到实验验证的干湿闭环。平台融合OriGene智能体、实验室操作系统LabOS、具身智能与科研数据体系,各组件MCP工具化,设备经ADK套件与SCP-Lab协议接入后可被智能体调度复用。
推荐理由:平台把配方设计、自动制备与数据回流串成闭环,LNP实验展示了干湿迭代的具体路径。
英灵殿科技在2026亚马逊云科技创业加速营巅峰路演中,凭全模态分子世界模型AlloDesign与AI科研平台AlloScience成为最终胜出的五支团队之一。AlloDesign以统一架构理解并设计蛋白质、DNA、RNA及小分子,并建模分子间相互作用,现场展示了阶段性实验验证成果。AlloScience基于AWS云服务构建,覆盖信息检索、研究规划、分子设计、数据分析与结果可视化等科研工作流环节。
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Open Targets 发布临床数据挖掘管线 Mira(Multi-source Indication & Report Analytics),整合 ClinicalTrials.gov、DailyMed、PMDA、EMA 等 23 个来源,在 26.09 版本产出 289,954 条临床报告、覆盖 13 个研发阶段。
推荐理由:介绍 Open Targets 新临床数据管线如何整合 23 个来源并重估靶点临床先例,可了解其数据口径与阶段映射变化。
MIT Jameel Clinic 研究者在 NeurIPS 2026 三地会场(悉尼主会场,亚特兰大与巴黎卫星会场)展示 10 张海报,涵盖生物医学域泛化、化学反应模拟与全原子共折叠等方向。
Generate:Biomedicines CEO Mike Nally 与应用开发副总裁讨论其科学家如何将 AI 智能体与自有模型及实验能力结合,以拓展可探索的生物学问题。该内容出自 Endpoints 对 Anthropic 生物制药布局的报道,涉及双方合作。Mike 称这些工具正以极其重要的方式帮助解析生物学复杂性。
Anthropic于10月26日向美国SEC公开递交S-1注册文件,拟在纳斯达克上市,股票代码ANT,招股书把生物学和医学列为AI最有望改善人类生活的四大方向之首。
推荐理由:梳理Anthropic招股书中的生命科学布局,并区分客户覆盖与AI制药收入、早期发现与药物候选。
OpenAI于2026年10月20日宣布收购Orchestra Bio,并将其团队与技术并入生命科学工具品牌Rosalind。Orchestra Bio的能力是让科学家与AI智能体协作监测和跟踪药物开发项目,识别生产批次失败等事件影响的工作与时间线,而非靶点发现或分子生成。此次交易未披露收购金额、支付方式、客户名单与整合上线时间,公告中的场景属功能描述,没有对照数据。
推荐理由:收购把竞争焦点从科研推理推向药物项目协调与执行层,但金额、客户与成效均未披露。
Generate:Biomedicines 与 Anthropic 合作,六名科学家用 Claude 结合自有模型、计算工具和湿实验数据,重构用于实体瘤的 CAR-T 受体。重新设计的信号组件比标准设计缩短约 70%,为新增功能留出空间,并在实验室测试中提升了对癌细胞的杀伤。相关结果以预印本形式发布,公司称该流程把数年工作压缩到数月、成本仅为原方案的一小部分。
推荐理由:Generate:Biomedicines 与 Anthropic 合作重构 CAR-T 胞内信号域,展示大模型参与蛋白设计的可迁移流程。
英矽智能发布 inClinico Agent,用于预测临床试验结果,公司称可将原本数月的分析缩短至数分钟。该智能体基于 10 万余项临床试验数据,由 AI 驱动结果预测,公司将其定位为临床开发走向智能体化的一步。
Google 发布智能体科研工作台 Google Antigravity,并用它从 Streptococcus pseudopneumoniae 中找到一个预测对呼吸道感染病原体有活性的新型抗菌肽候选,该先导物正在接受湿实验验证。
推荐理由:展示智能体工作台如何把跨库检索、功能注释与结构查看串成一次会话,为抗菌肽早期发现提供可迁移流程。
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。
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。
Recursion利用全球最快超级计算机之一BioHive-2训练基础模型,为每个已完成的细胞扰动生成独特嵌入指纹,并汇总为一张覆盖高维数据的综合生物学图谱。通过将已知疾病指纹与该图谱比对,可找出产生相似效应的其他基因操作,从而识别驱动或挽救疾病状态的靶点、生成新假设。该流程被其CTO称为“lab-in-the-loop”,即数据训练模型、模型指向靶点。
Profluent 宣布与 BioMarin 达成合作,将用其 AI 基础模型设计新型药物蛋白。Profluent 称其模型基于规模达 1150 亿条且仍在增长的唯一蛋白质序列数据集 Protein Atlas,可生成具备新功能或改良功能的蛋白;BioMarin 将筛选 Profluent 生成的设计,并把其中表现最强者推进至临床前测试。合作未披露金额、靶点或具体适应证。
推荐理由:Profluent 与 BioMarin 的分工展示了 AI 蛋白设计公司如何把生成模型接入药企的筛选与临床前流程。
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。
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。
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。
英灵殿科技创始人张昊天入选甲子光年9月12日发布的「AI NEXT 20」榜单,该榜单寻找兼具科研训练与创业能力的AI Scientist-Founders。张昊天师承2024年诺贝尔化学奖得主David Baker,出身Baker Lab,提出"全模态分子设计"范式。
Lantern已成立Open-Medicine AI(OMAI),这是一家独立公司,旨在商业化和扩展智能体AI联合科学家平台 http://withZeta.ai。 为真实世界药物开发而打造。 定位超越肿瘤领域扩展。 🔗https://bit.ly/3RPErpL $LTRN
MindWalk在旧金山AMD Advancing AI 2026大会上首次公开展示其面向AI药物发现的生物上下文层ReefIQ,运行于AMD Instinct平台。该演示被纳入AMD Instinct Demo Showcase四个定制演示短片之一,并配有通过AMD渠道分发的视频访谈。
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。
Open Targets Platform 26.06 已上线,基线表达数据新增 Tabula Sapiens 单细胞 RNA 测序与 PRIDE 质谱蛋白组数据,可在组织层级之外浏览细胞类型层级表达。
推荐理由:该版本把单细胞与蛋白组表达数据纳入靶点优先级评分,并公开了临床挖掘与L2G管线的具体改动。
Proxima借助NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit,将其AI智能体用于整合基础模型训练、化学、生物学与蛋白质组学,以更快把新生物学转化为治疗假设并推进项目。该工具包由NVIDIA Health在BIO 2026发布,Proxima称其为合作方之一。
MindWalk 发布 ReefIQ,一个由 HYFT 驱动的生物语境层,位于客户发现数据与 AI 推理工作流之间,用于 AI 药物发现和生物制品开发。该层在 AI 工作流处理前重新连接分散在文件、格式、系统、团队和工作流中的数据,将序列、结构、检测输出、组学、文献、证据、溯源和项目历史转化为可治理、可查询的关联生物语境。
Inceptive 称其基础模型在不足一个月、极少 CAR-T 专用训练数据下零样本设计 mRNA 序列,在 PBMC 表达与杀伤实验中与行业领先的抗 CD19 CAR 序列相当,并结合 Mana.bio 的被动靶向 LNP 在体内实现接近完全的 B 细胞清除。
推荐理由:Inceptive 称零样本设计的 mRNA 序列在体外与体内 CAR-T 指标上对标行业基准,展示了基础模型跨靶点迁移的一种路径。
Alnylam与Inceptive宣布战略合作,交易总额最高20亿美元,首付款3000万美元(含现金与购买Inceptive股权),Inceptive还可获得基于临床前、监管与销售里程碑的额外付款。
推荐理由:交易结构披露了首付款与里程碑上限,并说明基础模型在siRNA表征上的探索性表现,可作为观察AI与RNAi平台结合的样本。
$LTRN 公布 http://withZeta.ai 的下一阶段路线图: → ZetaSwarm™:多智能体科学推理 → ZetaOmics™:实时计算生物学 迈向肿瘤研发的AI联合科学家 了解更多:https://bit.ly/4weTdpt @withzeta
Pathos AI 宣布收购比利时 DeuterOncology 多数股权,以获得其第三代 MET 激酶抑制剂 DO-2,该资产由 Pathos Foundry 平台在 2025 年底筛选并评估后进入收购决策。
推荐理由:Pathos AI 用 Foundry 平台筛选并收购 DO-2 多数股权,展示了 AI 平台参与临床阶段资产交易的一种路径。
GenSLM 发布 v0.0.6a1,修复 attention_mask 形状问题并将依赖迁移至 pydantic v2,同时合并开发分支的依赖更新与兼容性修复。该版本还更新了长序列示例图片与 install.sh,并新增 @saforem2 为首位贡献者。
Biohub正以工程化思路开发5种测量炎症的新方法,目标是在人体组织中实时观察免疫细胞活动。具体包括基于质谱的活组织蛋白质组与代谢组非侵入检测、可对免疫细胞基因做CRISPR扰动并读出影响的功基因组平台,以及用高通量T细胞/抗原筛选结合AI解码细胞识别、预测免疫细胞决策的Decoder工具。
NVIDIA 与礼来宣布成立首个 AI 联合创新实验室,双方将在五年内投入最高 10 亿美元用于人才、基础设施与算力,实验室落地旧金山湾区,预计今年初启动。
推荐理由:两家公司把算力、湿实验与模型开发放进同一实验室,为观察药企与芯片厂商共建干湿闭环提供具体样本。
NVIDIA 宣布扩展开放开发平台 BioNeMo,新增 Clara 开放模型中的 RNAPro(RNA 结构预测)与 ReaSyn v2(确保 AI 设计药物可合成),并推出 BioNeMo Recipes 与 GPU 加速化学信息学库 nvMolKit。
推荐理由:BioNeMo 扩展出 RNA 结构预测与可合成性模型,并接入礼来、Thermo Fisher 的实验室闭环,呈现平台化路径。
NewLimit 在 2025 年度回顾中称,公司提前建成首个临床前候选,其重编程载荷可在老年肝细胞中恢复多项年轻功能,并在动物模型中未见肝毒性或肿瘤。公司还推出 AI 系统 Ambrosia,称其在扰动预测任务上达到该领域领先水平,并将载荷设计环节的发现速率相对基线提升逾 2 倍。
推荐理由:NewLimit 复盘其重编程药物发现引擎,披露 AI 系统 Ambrosia 在扰动预测与载荷设计上的表现及首个临床前候选。
Cellarity在Nature Communications发表药物性肝损伤(DILI)预测框架ToxPredictor,并开源模型与验证数据。该框架基于原代人肝细胞转录组库DILImap,覆盖300种与DILI相关化合物在多个浓度下的转录特征;盲评中达到88%灵敏度、100%特异性,优于20余个行业标准临床前安全模型,并识别出动物研究未发现的若干3期临床安全性失败。
推荐理由:该框架用原代人肝细胞的转录组数据预测药物性肝损伤,并在盲评中与20余个临床前安全模型比较。
Drug Target Review 刊发 Raminderpal Singh 博士与 Layla Hosseini-Gerami 博士对话的第二部分,讨论组学和细胞绘画等 AI 工具如何改变临床前研究中的毒性早期预测。
M42 宣布对长寿生物技术公司 Juvenescence 进行战略投资并建立合作,双方将共同识别和开发 AI 赋能的治疗药物管线,推进阿联酋及全球高未满足需求疾病和年龄相关疾病的预防与治疗。合作将结合 M42 在基因组学、生物样本库和临床试验基础设施方面的能力与 Juvenescence 的 AI 发现技术和药物开发经验,并由双方高管组成的联合指导委员会监督执行。