Danaher 与 Nvidia 合作整合实验室仪器与 AI，推进自主科学
Danaher 与 Nvidia 宣布合作，将 Danaher 的科学仪器、自动化技术、实验室工作流软件与领域专长同 Nvidia 的加速计算和 AI 技术结合，推动自主科学。
全部 AI 制药动态
GEN (基因工程与生物技术新闻)AI 评分4040 木可AI探索笔记精选AI 评分5858 Evo团队新公司Radical Numerics获5000万美元种子轮，预览基因组模型Omnii
由Evo和Evo 2原班人马创立的Radical Numerics于2026年6月15日公开亮相，并宣布5000万美元种子轮，由Emergence Capital领投，Obvious Ventures、Triatomic Capital、Factory、First Spark Ventures跟投。
推荐理由：梳理Evo团队新公司押注基因组基础模型的路线差异，并指出Omnii尚未开源、数字待独立复现的边界。
Brian NaughtonAI 评分1818 用Folding@home改进ESMFold2的设想
是否可以用Folding@home来改进例如ESMFold2（MIT许可证！）？ 基本上，就是通过分布式折叠和自蒸馏来获得大量大量FLOPs？这似乎是那些GPU的一个非常实际的用途。 https://foldingathome.org/science/folding
DeepTech深科技精选AI 评分7272 拆解Anthropic的生命科学布局：一家AI公司为何下场做实验？
Anthropic已在旧金山湾区建立自有生物实验室，其生命科学负责人Eric Kauderer-Abrams证实此举是为让Claude提出的假设更快进入真实实验，同时继续与外部实验室合作。
推荐理由：梳理Anthropic从科研工具到自建实验室的布局，并给出蛋白质设计与新酶发现的具体实验数据作为参照。
智药局AI 评分2222 全球AI制药市值Top20！5家中国企业上榜
美国市场研究机构 New Market Pitch 发布《What are the most valuable AI in drug discovery startups?
BioTender精选AI 评分6767 从设计分子到操作机器人，Google 正在构建自主生物实验室
Google Research 于 2026 年 10 月 16 日公布三项研究，分别用智能体闭环设计 DNA 适配体、设计蛋白结合物，以及用 VERID 数字孪生约束实验机器人操作。
推荐理由：梳理 Google 三项研究如何让智能体接受实验反馈与物理约束检验，并划清已验证与未整合的边界。
LeapFunAI 评分8080 Google Research闭环湿实验三件套公布：将Agent锚定于湿实验，获癌症靶点个位数纳摩级结合物
Google Research 于 2026 年 10 月 16 日发布研究综述，围绕 VERID 语义数字孪生、适配体闭环沙箱和表位切除驱动的 de novo binder 设计三项工作，把 AI Agent 接入物理液体处理机器人跑通闭环分子设计。
BioTenderAI 评分3838 18 岁、没有生物学背景，他用 AI 冲进虚拟细胞竞赛前 20
18岁独立参赛者Ahmet Dedeler在Arc Institute虚拟细胞竞赛中自述阶段排名进入1000多支队伍的前20，并称已记录400次实验、850次代码提交。
Leo ZangAI 评分6565 MESSI：用离散扩散为蛋白去免疫原性的生成方法
研究者提出生成方法 MESSI，用离散扩散对蛋白进行去免疫原性设计，降低预测的 MHC-II 表位。在荧光素酶、PD-1 结合剂和尿酸酶中，实验验证其功能得以保留或提升，尿酸酶属于 FDA 已批准疗法所用酶家族。
Leo ZangAI 评分5050 MBZUAI 发布 198 件可仿真化学实验仪器资产
MBZUAI 发布 ChemLab-Assets，包含 198 件可仿真的化学实验仪器，每件均带部件级几何、可动关节、可执行行为模型及记录数值含义与来源的契约。全部仪器已通过 Matterix 框架转换为 USD 并导入 NVIDIA Isaac Lab，关节由运行时状态驱动，场景中按下面板按钮可传至运行时。
LeapFun精选AI 评分7474 普林斯顿团队发布MESSI生成式扩散模型，将免疫原性融入蛋白生成
普林斯顿团队在bioRxiv发布结构条件生成式离散扩散模型MESSI，在生成过程中引入免疫风险反馈，输出在指定MHC-II分子上预测表位可降至零且保持结构可行性的序列，代码已开源。
推荐理由：该预印本把免疫原性预测前移为生成约束，并在三类蛋白上给出湿实验活性与结合数据，可供评估去免疫原设计流程。
智药邦精选AI 评分6363 Nature Reviews Drug Discovery 访谈 OpenBind 负责人 Charlotte Deane：AI 药物发现的数据鸿沟如何填补
牛津大学 Charlotte Deane 在 Nature Reviews Drug Discovery 访谈中介绍其联合领导的 OpenBind 计划，目标是建成全球最大的开放获取药物-蛋白质相互作用数据集，以改进蛋白-小分子结合结构与亲和力预测。
推荐理由：OpenBind负责人谈蛋白-小分子结合数据缺口，并给出首组数据集与盲测挑战的具体规模。
Fabian TheisAI 评分4040 Fabian Theis谈AI如何改变癌症研究
Fabian Theis在重庆Nature会议“AI时代的癌症免疫学”开幕主旨演讲中提出，科学是搜索，AI让搜索巨大干预空间更系统化。他以免疫治疗为例：检查点抑制剂仅约八分之一患者响应，需为每位患者找到正确干预。其报告“从细胞图谱到AI设计干预”展示绘制肿瘤免疫生态等细胞状态、预测扰动响应并将细胞导向目标状态，并介绍肿瘤图谱、人类细胞因子字典及扰动模型开放基准等工作。
BioTenderAI 评分3838 顾全全公开回应：AI制药的技术路线与未来竞争
Geodesic Intelligence 创始人顾全全在小红书 AMA 中提出，以能否每 6 个月推出一个大版本衡量 AI 制药团队的模型突破能力，并主张模型设计、湿实验反馈与数据迭代形成闭环。
DrugAI精选AI 评分8888 Nature：Baker团队用RFdiffusion从头设计金属蛋白酶
David Baker团队在Nature发表研究，利用RFdiffusion系列生成模型从头设计含锌配位中心和多肽结合口袋的金属蛋白酶，135个实验测试设计中36%能在预期位置切割多肽底物。
推荐理由：研究把从头酶设计从酯键水解推进到稳定肽键，并指出显式建模催化水分子是成功率差异的关键。
智药邦AI 评分6262 抗体可开发性联盟公布创始成员，计划共建约1万个抗体的统一测量数据集
抗体可开发性联盟于2026年9月29日公布创始成员，AbbVie、Argenx、Lundbeck和Takeda四家药企加入。该联盟由Ginkgo Bioworks旗下Ginkgo Datapoints与AI基础设施公司Apheris于2025年9月发起，计划围绕约1万个抗体按统一方法测量可开发性性质，首批数据计划于2027年初交付。
Alex Zhavoronkov精选AI 评分6363 英矽智能PandaOmics发现靶点、Chemistry42设计出口服非阿片类镇痛候选ISM9528
英矽智能的Alex Zhavoronkov称，靶点由PandaOmics发现、分子由Chemistry42设计，得到口服非阿片类镇痛候选ISM9528。据@TheNationalNews报道，该候选在临床前模型中表现优于吗啡，更多信息见https://antipain.ai。
推荐理由：英矽智能以自家平台串联靶点发现与分子生成，给出候选分子的临床前阶段结果，可观察其平台到管线的衔接方式。
Google Research精选AI 评分7676 Google Research 展示智能体湿实验、适配体与 FAP 蛋白结合物设计三项研究
Google Research 报告三项研究：VERID 用语义数字孪生约束机器人实验；AI 智能体根据三轮湿实验反馈改进 DNA 适配体；人机协作进行 FAP 蛋白结合物设计并获得纳摩尔级结合验证。三条研究线的整合仍是下一步，尚非统一、全流程自主的生物实验室。
推荐理由：Google Research 用三个项目说明智能体如何接入湿实验室，其中适配体闭环的失败模式复盘对做自动化实验的人有参照。
Insilico Medicine 英矽智能AI 评分3838 Chemistry42 推出类型化排除体积
🧪 #Chemistry42 全新 #FeatureFriday：类型化排除体积 排除体积并不新鲜，但类型化的排除体积是新的。现在你不仅能封锁某片空间区域，还能精确指定那里不允许出现什么：不许有芳香环、不许有氢键供体、不许有带正电的基团，随药物化学需求而定。 在这段短片中，我们用一个真实的 B-RAF 生长向量示例进行演示。 #PharmaAI #GenerativeChemistry
AI-Protein DesignAI 评分4040 诺奖成序章，奋斗正当时！今年David Baker已手握9篇NS正刊
截至2026-10-16，David Baker团队今年在《Nature》和《Science》正刊发表9篇论文（含1篇综述），覆盖人工酶从头设计、靶向GPCR与Ras的结合蛋白、蛋白质纳米笼、荧光团结合蛋白及膜蛋白结构解析工具。其中Science论文报道RFdiffusion3可在生物大分子中直接构建原子级精度的功能位点支架，Nature论文则实现半胱氨酸蛋白酶与金属蛋白酶的从头设计。
木可AI探索笔记AI 评分7474 20亿美元、1个月、零样本：Inceptive把RNA药物设计卷到了新高度
Inceptive在2026年6月公布in vivo CAR-T的零样本mRNA序列设计结果，称不到一个月即在PBMC表达和杀伤实验中达到Capstan的行业基准，进一步迭代后超过基准，并与Mana.bio的被动靶向LNP联用在小鼠体内实现接近完全的B细胞清除。
Labiotech.euAI 评分2020 13 家值得关注的 AI 药物发现公司
Labiotech 列出 13 家值得关注的 AI 药物发现公司，包括 BPGbio、Chai Discovery、Compugen、Cradle、Iktos。
DrugAI精选AI 评分7474 微软 Retrochimera 组合 Transformer 与 GNN 提升逆合成分析
微软研究院团队在 Nature 发表 Retrochimera，将逆合成 Transformer R-Smiles 2 与图神经网络 Neuralloc 组合，在约三分之二的化学家盲评比较中其建议优于参考数据集反应。
推荐理由：微软团队把 Transformer 与图神经网络组合成逆合成工具，并用化学家盲评和药企内部数据检验其表现。
智药局AI 评分4242 美股熔断，A股涨停！全球AI制药一夜起飞
Iambic Therapeutics于10月15日登陆纳斯达克，发行价16美元、募资约1.5亿美元，首日收涨18.19%至18.19美元/股，盘中触发熔断。同期阿斯利康与insitro、Zealand与Generate Biomedicines、吉利德与Vir Biotechnology三笔AI药物研发合作合计超45亿美元，A股泓博医药10月16日早盘20cm涨停。
Drug Discovery WorldAI 评分2222 Optimum投资者大会三大要点
Optimum投资者大会的3个关键要点 https://www.ddw-online.com/3-key-takes-from-optimums-investor-conference-44311-202610/ 关注DDW；面向全球科学界的商业洞察 #生物科技
AI药物设计实验室精选AI 评分7272 默沙东与得州理工在npj Drug Discovery提出PepOpt，174.4秒从约10⁵⁰种肽组合中筛出前1000条
默沙东与得克萨斯理工大学研究人员在npj Drug Discovery发表可解释机器学习框架PepOpt，用位置特异的ECFP4指纹加贝叶斯岭回归预测肽活性，并借助可加性动态规划在约10⁵⁰规模空间中174.4秒返回模型评分最高的1000条序列。
推荐理由：该框架把位置特异的化学子结构编码与可加性动态规划结合，为超大肽库的候选排序提供了可解释的搜索路径。
DrugIntelAI 评分7272 HDOCK-Multimer融合分子对接与组合组装预测大型蛋白质复合物结构
研究人员提出HDOCK-Multimer（HDM），将非对称对接、对称对接与遗传算法组合组装结合，用于大型蛋白质复合物结构预测。
Alex ZhavoronkovAI 评分1818 英矽智能谈长寿疗法产业化路径
在 #ARDD2026 上，我阐述了为何长寿疗法能成为生物技术领域最具影响力的产业，以及如何以可信和公平的方式发现并开发这类疗法。照片：https://agingpharma.org/photos2026
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分7474 少考虑一颗水分子，AI 设计蛋白酶的成功率差了这么多？
David Baker 团队在 Nature 发表研究，用 AI 从头设计可切断指定肽键的金属蛋白酶：结构评估仅考虑 Zn²⁺ 时实验成功率为 14/95（约 15%），同时考虑 Zn²⁺ 和催化水后升至 35/40（约 88%）。
推荐理由：解读 Baker 团队金属蛋白酶设计研究，说明催化水如何改变计算筛选的成功率。
AI-Protein Design精选AI 评分7676 Baker团队在《Nature》发表人工金属蛋白酶设计，可定点水解TDP-43但活性仍低于天然酶
Baker团队在《Nature》报告用RFdiffusion2/3与EnhancedMPNN从头设计金属蛋白酶，显式建模锌配位催化水分子后湿实验筛选阳性率从15%升至88%。代表性设计TDPn3可定点切割全长TDP-43单体与寡聚体，SDS-PAGE和质谱确认断裂位点，阴性对照无切割条带。作者指出最强变体Zn45_v2周转率仍比顶级天然金属蛋白酶低约2个数量级，且尚无细胞或动物实验验证。
推荐理由：文章拆解了Baker团队金属蛋白酶从头设计的策略演进，并点明催化效率与体内验证的具体边界。
AI药物设计实验室AI 评分8888 Nature 发表华盛顿大学团队从头设计半胱氨酸蛋白酶：69 个设计中 13 个具切割活性
华盛顿大学等团队在《Nature》报告用 RFdiffusion2 分子界面版本生成骨架、ProteinMPNN 设计序列并经 AlphaFold 3 复核，从头设计出能按序列切割多肽的半胱氨酸蛋白酶，69 个实验候选中有 13 个具切割活性。
DrugAI精选AI 评分8888 Science 发表 RFdiffusion3：全原子扩散实现生物聚合物原子级功能位点支架设计
研究人员在 Science 发表 RFdiffusion3（RFD3），一种基于全原子自由扩散的生成式模型，可在统一框架下设计蛋白质、RNA、DNA 及其复合物，并直接以催化原子坐标、氢键和配体埋藏等条件构建功能位点。
推荐理由：该研究把生成式设计从残基级推进到全原子级，并给出人工酶实验活性数据，可作为理解功能位点设计边界的参照。
医药魔方精选AI 评分5858 瑞吉生物个性化mRNA肿瘤疫苗RH125获CDE受理IND
深圳瑞吉生物自主研发的mRNA个性化肿瘤疫苗RH125临床试验申请获中国CDE受理（受理号CXSL2601127）。RH125基于患者肿瘤组织与外周血的全外显子测序及转录组数据，由自研Rh-Cosmo AI平台筛选患者特异性新抗原，采用RhCap2-6帽类似物共转录一步加帽构建mRNA，装载于自主T19 LNP递送系统。
推荐理由：瑞吉生物个性化mRNA肿瘤疫苗RH125的IND获受理，其AI新抗原筛选与个体化生产体系已有IIT人体数据支撑。
智药邦AI 评分4242 机器学习+蛋白质组学开发共价药物｜Matchpoint完成1.5亿美元B轮融资
专注精准共价药物发现的Matchpoint Therapeutics完成1.5亿美元B轮融资，由Nextech Invest与Norwest联合领投，新老投资方跟投。资金将用于推进核心产品MPT-062完成临床概念验证，并拓展产品管线及诺华资助的合作项目。MPT-062为口服first-in-class候选药物，靶向自身免疫与炎症疾病中T细胞过度活化机制。
智药邦精选AI 评分8080 Nature Biotechnology｜AdaptiveFlow实现数百亿分子库的自适应虚拟筛选
意大利帕维亚大学、Dana-Farber癌症研究院等团队在《Nature Biotechnology》发表开源平台AdaptiveFlow，将Enamine REAL Space约315亿原始分子预处理为约690亿可直接对接条目，通过18维分子性质分区与自适应靶标引导虚拟筛选（ATG-VS）降低超大规模对接开销。
推荐理由：研究用分子性质分区与靶标引导抽样压缩数百亿级对接空间，并在两个靶点获得实验验证的抑制剂。
动脉网精选AI 评分7171 一家 “AI大模型”2年冲到254亿估值！9个月签下6家巨头药企
动脉网分析指出，Chai Discovery成立两年、无自研管线，靠蛋白与抗体设计模型在9个月内与礼来、辉瑞、诺华、argenx、百时美施贵宝、GSK签下7笔合作，2026年7月完成4亿美元融资、估值约38亿美元。
推荐理由：以Chai与六家药企的合作为切口，梳理药企从买管线转向买模型使用权，以及失败数据成为AI制药新筹码的变化。
药明康德AI 评分6666 最高15亿美元，阿斯利康达成AI药物研发合作；DMD小核酸疗法最新结果发布……｜产业新闻
阿斯利康与insitro达成战略研发及许可协议，利用insitro的Virtual Human人工智能平台发现MASH和心肌病新靶点并开发疗法，insitro获4000万美元首付款，并有资格获得最高约14.6亿美元开发及商业化里程碑付款；insitro负责靶点发现并推进至开发候选药物，阿斯利康获全球独家开发权并负责后续临床、监管申报与商业化。
UW Institute for Protein DesignAI 评分6565 IPD 团队在 Nature 发表从头设计蛋白酶研究
UW 蛋白质设计研究所（IPD）的 Anqi Chen、Kejia Wu 和 Hojae Choi 从头设计出蛋白酶，这些“分子剪刀”能高精度切割用户指定的目标序列。该成果本周发表于 Nature，推文未披露切割效率、特异性数据或实验体系。
Rohith KrishnaAI 评分7272 RFdiffusion3 在 Science 发文：扩散方法改进淀粉样序列蛋白酶与农药降解金属水解酶设计
作者在 Science 发文更新去年提出的扩散方法 RFdiffusion3，称其在针对淀粉样序列的序列特异性蛋白酶和用于农药降解的金属水解酶设计上有显著改进。推文未披露具体指标、实验体系与对照结果。
BiopharmaTrendAI 评分3838 Iambic IPO募资1.5亿美元
AI药物发现公司Iambic在IPO中募资1.5亿美元，以下是一份值得关注的拥有临床项目的公司名单： https://www.biopharmatrend.com/artificial-intelligence/recent-ipos-among-ai-driven-platforms-for-drug-discovery-and-biotech-601/ #Pharma 中的 AI