罗氏称约40%研发管线决策有AI贡献，并展示Lab-in-the-Loop闭环
在Roche Pharma Day 2026演讲中，Aviv Regev介绍罗氏正在建设的Lab-in-the-Loop，将AI、基础模型、自动化实验与临床数据嵌入从靶点发现到临床验证的环节；2025年第四季度至2026年第二季度约40%的研发管线决策存在可追踪的AI或计算贡献。
推荐理由：罗氏披露AI在研发管线决策中的实际占比与闭环建设路径，为评估药企AI落地程度提供参照。
#虚拟筛选
LeapFun精选AI 评分6565
HouMed精选AI 评分6363 侯廷军团队在Nature Protocols发布AI虚拟筛选平台CVSP-AIE
侯廷军、康玉团队联合澳门理工大学刘焕香团队在Nature Protocols发布AI驱动的虚拟筛选平台CVSP-AIE，整合KarmaDock、CarsiDock与RTMScore重打分模型，通过分层调用平衡筛选速度与精度。
推荐理由：该平台把三种自研对接与打分模型整合为分层筛选流程，并给出在线与本地两种使用方式，便于比较速度与精度的取舍。
深势科技 DP TechnologyAI 评分2222 深势科技高志锋在清华大学分享AI4S实践：从分子模型Uni-Mol到材料产线
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。
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。
创药网AI 评分3838 新型AI药物研发工具/平台（下篇）
寻明生科开源全原子生物分子基座模型OpenDDE，在PXMeter-AB、FoldBench-AB和2026ARK-AB三项抗体-抗原共折叠基准上成功率分别为51.0%、70.0%和66.4%，模型约655M可训练参数。
创药网AI 评分3838 新型AI药物研发工具/平台（上篇）
文章简述了近期国外代表性AI药物研发工具/平台：Isomorphic Labs的IsoDDE可预测蛋白质与药物、抗体相互作用，在Runs N' Poses最难任务上准确度达AlphaFold 3两倍以上。
深势科技 DP Technology精选AI 评分6060 安科生物与深势科技签署战略合作，聚焦ADC载荷分子设计与成药性优化
2026年9月16日，安科生物与深势科技签署战略合作协议，围绕抗体偶联药物（ADC）载荷分子的设计与优化开展合作。双方将依托深势科技在分子模拟、自由能计算、定量构效关系分析及ADMET预测等方面的能力，开展载荷候选分子的结构生成与虚拟筛选、关键理化性质预测及转运体外排相关耐药风险评估，并通过计算设计、实验验证、数据回流闭环改进预测模型与分子设计。
推荐理由：合作聚焦ADC载荷分子的设计与成药性优化，并规划计算与实验数据回流闭环，可作为AI4S落地具体研发课题的观察样本。
剂泰科技精选AI 评分5858 剂泰科技LNP非病毒载体递送CDMO平台通过北京市科委结题验收
剂泰科技承担的北京市科技计划重点项目“LNP非病毒载体递送CDMO关键平台”通过北京市科委和中关村管委会组织的专家结题验收，项目总投资1.65亿元，2023年9月启动。
推荐理由：剂泰科技披露LNP递送CDMO平台的产能、工艺指标与GMP审计结果，可了解AI递送走向临床样品生产的工程化环节。
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。
Mohammed AlQuraishi精选AI 评分6262 OpenBind 发布首篇预印本，公开首批数据与新增虚拟筛选基准
OpenBind 发布首篇预印本，对首批 OpenBind 数据发布做更正式的分析，并扩展了此前的博客内容。该预印本补充了更多方法细节和额外分析，公开了输出与代码，并新增一个虚拟筛选基准。
推荐理由：OpenBind 首篇预印本公开首批数据与代码，并新增虚拟筛选基准，便于对照其数据与方法细节。
PDBeAI 评分4242 PDBe发布片段筛选数据使用新建议
📄片段筛选数据使用的新建议来了。 该白皮书总结了关于片段筛选、从命中到先导化合物及先导化合物优化研究中结构生物学数据存储与复用的社区指导意见。 ⬇️在此阅读⬇️ https://cdn.rcsb.org/wwpdb/docs/documentation/Frag-screen-data-White-paper-08112026.pdf
望石智慧AI 评分3838 产学研金深入对话：AI已进入药企深水区，望石智慧以微观世界模型为底座探究生命底层规律
望石智慧CEO周杰龙在AI FOR PHARMA 2026峰会上表示，公司以微观世界模型为底座，将物理规律、分子生成与效果预测统筹到同一模型体系，从底层解释分子与靶点作用机制。其与齐鲁制药合作完成超6000个分子筛选与聚类分析，合成两款全新衍生物，产出活性优异、选择性突出的潜在先导化合物。公司称该平台覆盖从靶点发现到PCC各环节，已沉淀十余条自研管线，部分进入临床试验阶段。
予路乾行AI 评分2828 予见｜予路乾行刘文朗：AI时代，药物发现为何更加需要物理模拟？
予路乾行计算化学总监刘文朗认为，分子动力学模拟的价值在于揭示药物分子与靶点在动态环境下的结合机制，而非仅给分子打分。其参与的与北京鞍石合作的下一代c-Met候选分子已进入中美双I期临床，计算分析用于提前排除高风险设计方向、安排合成优先级。予路乾行还推出BioTrajectory AI平台，用于早期立项的信息汇总与技术脉络追踪。
予路乾行精选AI 评分5858 予路乾行用分子动力学设计DYRK1B选择性抑制剂，选择性从约2倍提升至近20倍
予路乾行为一家海外生物技术公司完成DYRK1B选择性抑制剂项目，6个月内设计并合成20个化合物，交付IC50小于5nM、对DYRK1A选择性指数近20倍的分子。
推荐理由：项目展示了用分子动力学捕捉同源激酶动态构象差异、指导选择性设计的可复用路径。
MIT Jameel Clinic · News精选AI 评分7373 机器学习筛选出抗耐药淋球菌的新型抗生素候选分子
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。
NVIDIA Healthcare & BioNeMo精选AI 评分7272 NVIDIA 发布 BioNeMo Agent Toolkit，为 AI 智能体提供生命科学工具
NVIDIA 发布 BioNeMo Agent Toolkit，将十余年积累的生命科学库、工具与开放模型封装为智能体可调用的技能，覆盖蛋白结构预测、分子对接、生成式化学、基因组分析、蛋白设计与生物标志物发现。
推荐理由：英伟达把十余年生命科学库与模型封装成智能体可调用工具，并列出多家药企与平台的接入情况。
HouMed精选AI 评分7474 浙大团队在Nature Communications发表机器学习增强采样工作流，解析AR-NTD配体识别并发现新型拮抗剂K53
浙江大学李丹、侯廷军团队在Nature Communications发表机器学习增强采样工作流，用于解析本征无序蛋白AR-NTD的构象景观与配体识别机制，并发现新型AR-NTD拮抗剂K53。
推荐理由：该工作把增强采样、机器学习集合变量与虚拟筛选串成流程，用于本征无序蛋白的构象与配体识别研究。
Genesis Therapeutics 官网资讯精选AI 评分7373 Genesis 发布 DeCAF-Pearl：面向全原子共折叠的流映射蒸馏模型
Genesis 发布 DeCAF-Pearl，这是首个用于全原子共折叠的流映射模型，由 Pearl-2026.1.dev 蒸馏而来，扩散采样阶段的模型调用减少约 20 倍，整体推理加速约 5 倍。
推荐理由：Genesis 将 Pearl 共折叠模型蒸馏为少步流映射模型，在保持成功率的同时把推理成本降低约 5 倍。
HouMed精选AI 评分7474 侯廷军团队在ChemRxiv发布LiTENexus量子化学驱动端到端AI药物发现系统
浙江大学侯廷军团队联合澳门理工大学于2026年5月15日在ChemRxiv发布LiTENexus系统，提出量子化学信息注入（QCII）机制，将势能面、电荷分布、偶极矩等规律编码进神经算子，构建端到端虚拟药物发现平台。
推荐理由：侯廷军团队把量子化学信息注入神经算子，在ADMET与分布外化学空间给出可对照的基准结果。
HouMedAI 评分5252 碳硅智慧发布DrugFlow 3.0，推出小分子、大分子、FEP与SciGPT四大产品
碳硅智慧于2026年4月17日发布DrugFlow 3.0产品矩阵，包括小分子发现引擎DrugFlow、大分子设计平台BioFlow、自由能计算平台Inno-FEP和SciGPT及医药数据库。
Mol.AIAI 评分2828 AI + 药物发现：从FDA已上市药物中虚拟筛选c-Abl激酶抗癌候选
一项计算模拟研究用AutoDock Vina将FDA已上市的前500个药物对接至c-Abl激酶（1IEP）活性口袋，筛出13个结合能低于-12.0 kcal/mol的分子。
Mol.AIAI 评分2020 分子对接：c-Abl激酶与伊马替尼的重对接验证
将伊马替尼重对接至c-Abl激酶活性口袋，AutoDock Vina最优构象结合能为-13.9 kcal/mol，与晶体原配体重原子RMSD为0.895 Å（37个原子对），低于2.0 Å阈值。对接构象保留了与Met318主链、Asp381及Glu286的关键氢键相互作用，验证了格点坐标、电荷计算与加氢等对接参数设置的准确性。
Yang Zhang Lab精选AI 评分7474 Ouroboros分子基础模型：将构象空间与药效团相似性纳入表示学习
【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。
Numerion Labs精选AI 评分6868 Numerion Labs 与 NVIDIA 发布 APEX 协议，30 秒内筛选百亿虚拟化合物
Numerion Labs（原 Atomwise）与 NVIDIA 专家合作在 arXiv 发布论文，提出 APEX（近似但穷举搜索）计算协议，可在单块 NVIDIA GPU 上于 30 秒内从 100 亿化合物的组合合成库中检索出评分最高的 100 万个候选分子。
推荐理由：该协议把十亿级组合库的穷举式筛选压缩到秒级，为超大化学空间检索提供了可复用的方法与基准。
Bits in BioAI 评分3232 Bits in Bio 通讯（2025年11月3日）：Anthropic 推出 Claude for Life Sciences、NIH 投 8700 万美元建类器官中心、诺华 120 亿美元收购 Avidity
Anthropic 推出首个行业专属产品 Claude for Life Sciences，可对接 Benchling、PubMed、10x Genomics 和 Synapse.org，其 Claude Sonnet 4.5 在 Protocol QA 基准上得分 0.83，高于人类基线 0.79。
CellarityAI 评分4040 Cellarity 宣布在第67届美国血液学会年会上进行两场口头报告
Cellarity 宣布其镰状细胞病项目 CLY-124 与骨髓纤维化项目共两项口头报告入选第67届美国血液学会（ASH）年会。CLY-124 是处于1期临床评估的 first-in-class DCN1 抑制剂，报告聚焦其部分抑制 CUL3 neddylation 并诱导胎儿血红蛋白；另一报告展示利用单细胞 RNA 测序图谱与深度学习框架筛选选择性靶向 JAK2V617F 的小分子。
Juvenescence.AI 官网资讯精选AI 评分5858 Juvenescence收购AI药物发现公司Ro5，强化AI管线并推进与M42合作
Juvenescence于2025年6月5日宣布收购AI药物发现公司Ro5，以增强其AI/机器学习药物发现能力，并作为与阿布扎比M42战略合作的核心部分。Ro5的平台基于含超8500万个节点、约4亿条关系的专有生物医学知识图谱，用于发现生物学关联和评估靶点，其AI化学平台覆盖从命中识别到先导优化的化合物发现与设计。
推荐理由：收购把Ro5的知识图谱与化学平台并入Juvenescence，可观察AI能力如何嵌入衰老相关疾病管线。