Kosmos产品加速IND准备流程
关于AI将如何加速药物发现，一直有很多空泛的争论。这里有一个真实的例子：一个具体的3个月缩减，加速了一个药物项目。这不像发现更好的靶点那样令人兴奋（我们正在做这方面的工作），但我对此感到满意。
全部 AI 制药动态
Andrew WhiteAI 评分4848 Brian HieAI 评分2020 Brian Hie 团队发布并与 Google DeepMind 合作
祝贺团队此次发布，也很高兴宣布我们与 @GoogleDeepMind 的合作——更多有趣成果即将到来！
Ali MadaniAI 评分5858 Profluent 与 BioMarin 合作，用 AI 模型设计新型药物
Profluent 宣布与 BioMarin 合作，用其 AI 模型设计新型药物。Profluent 称其基础模型基于约 1150 亿条独特蛋白质序列的 Protein Atlas，可解锁具有新功能和改进功能的蛋白质；BioMarin 将筛选 Profluent 生成的设计，并把最有潜力的设计推进到临床前测试。Profluent 的 Ali Madani 表示，公司构建的基础模型覆盖所有蛋白质模态，此次合作是这一点的证据之一。
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。
BiopharmaTrendAI 评分4040 Isomorphic AI 效果如何验证
27亿美元的问题：我们如何知道 Isomorphic Labs 的 AI 是否有效？ https://www.biopharmatrend.com/business-intelligence/the-27b-question-how-do-we-know-if-isomorphics-ai-works/
Profluent精选AI 评分5858 Profluent 与 BioMarin 合作，用 AI 模型设计新药蛋白
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。
Fabian TheisAI 评分2020 Theis在MICCAI谈生物世界模型与虚拟人
Fabian Theis在MICCAI 2026主旨演讲中提出MAP→PREDICT→STEER路径：先学习生物状态表征，再学习状态变化（含干预下），最后反推如何将系统导向目标状态。他以规模为第二轴对比细胞层面（深度测量、受控扰动、可闭环实验）与患者层面（大规模观察队列、纵向记录与影像、受控干预少），并认为虚拟人应是跨尺度、跨数据条件的模型组合而非单一巨型模型。
英矽智能精选AI 评分6868 英矽智能提名新一代小分子GIPR拮抗剂ISM1354
英矽智能提名靶向GIPR的全新小分子临床前候选化合物ISM1354，用于肥胖、2型糖尿病及相关代谢疾病。
推荐理由：英矽智能用Chemistry42提名新一代GIPR拮抗剂，并给出与临床阶段同靶点分子的安全性对比数据。
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分7676 无约束生成全军覆没的靶点，这套方法拿到 20%+ 实验命中率｜AI 制药日报 0930
Prescient Design 提出 MIMOSA，在推断阶段把靶点已知结合物的界面几何与残基性质作为约束喂给扩散过程，不重训练模型，可直接套用于 RFAntibody 和 BoltzGen。
推荐理由：汇总多条预印本与工具更新，其中抗体推断时约束方法附湿实验命中率，便于比较难靶点设计思路。
DrugIntelAI 评分7676 Baker团队在Nature Communications发表SAPP与DMX流程，以规模化实验表征加速蛋白设计
Baker团队在Nature Communications发表方法学工作，提出SAPP与DMX两套互补流程，把从基因片段到SEC纯化蛋白及标准化表征压缩到约48小时、每天可处理数百个设计。
BiopharmaTrendAI 评分2323 质疑AI药物发现成功衡量标准
适度的批评是健康的……但在这种情况下，数药物候选分子的数量真的能衡量AI的成功吗？
Amir ShanehsazzadehAI 评分2020 蛋白质设计编辑挑战赛启动
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Amir Shanehsazzadeh精选AI 评分5858 Claude Binder Lane 技能支持用 30 多个工具设计结合剂
Amir Shanehsazzadeh 转发 @JacobMolBio 介绍的 Claude Binder Lane 技能，供 Claude Science 用户按类似 Anthropic 结合剂研究计算部分的工作流设计结合剂。用户可与 Claude Science 共同确定靶点与位点、工具组合（包括是否沿用 Anthropic 公开技术栈或替换其他工具）、各工具运行位置（API、插件、本地或 Modal 等云端算力）、预算、指标与迭代轮次，最终得到结合剂序列和预测结构。该技能可调用 30 多个工具，并纳入 Anthropic 原始结合剂报告之后的进展，如 BindCraft2 以及 Anthropic 近期加速的 ESMFold2 和 Boltz-2 套件。
推荐理由：这条转发介绍了一个可复用的结合剂设计工作流，把靶点选择、工具组合与运行环境串成可配置流程。
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。
Isomorphic LabsAI 评分2525 Isomorphic Labs：AI 重塑药物设计
经验方法 → 精心设计的分子 几个世纪以来，我们制造新药的方式不断演进，但现代 AI 代表着迄今最大的飞跃：从资源密集的迭代式设计—制造—测试循环，转向工程化的精准设计。
Turbine精选AI 评分5858 Turbine 扩大与第一三共合作，用虚拟细胞平台预测 ADC 实验结果
Turbine 宣布扩大与第一三共的合作，将其虚拟细胞平台用于 ADC 发现中的实验结果预测。Turbine 称该平台面向外部合作方使用，联合创始人兼 CEO Szabolcs Nagy 在相关帖子中说明哪些实验是真正的瓶颈。合作金额、具体资产与阶段未在正文披露。
推荐理由：Turbine 以虚拟细胞平台切入 ADC 实验预测，此次与第一三共扩大合作可作为观察平台外部可用性的样本。
Martin Pacesa精选AI 评分5858 Martin Pacesa 介绍 BindCraft2 多靶点与自定义损失实现及运行入口
Martin Pacesa 表示可将 BindCraft2 的多靶点与自定义损失实现用于设计任务，并给出在 AriaX、Tamarind 或 Google Colab 上运行的方式及 GitHub 链接。BindCraft2 由 Erik Mäeots 开发，仓库为 https://github.com/PacesaLab/BindCraft2；BC1 版本的多靶点 notebook 由 Lennart Nickel 和 Paul Kittner 提供。该帖引用了 Adaptyv 的 Anthropic x Adaptyv 蛋白质设计竞赛第一项挑战，要求设计在肿瘤酸性条件下结合 EGFR、在健康细胞正常 pH 下不结合的条件性结合剂，且需同时结合人源与小鼠源 EGFR 以支持临床前测试。
推荐理由：作者给出 BindCraft2 多靶点与自定义损失实现的可运行入口，便于复用条件性结合剂设计流程。
望石智慧AI 评分5555 望石智慧在云栖大会首发小分子医药早研智能体MolVortex
望石智慧在2026云栖大会首发全栈式小分子医药早研智能体MolVortex，以多智能体协同架构和决策罗盘数据底座覆盖情报分析、分子设计、亲和力与口袋分析、合成性与成药性评估等早期研发环节。
BioMap 百图生科AI 评分2828 南华早报专访百图生科刘维：为生物世界绘制一张地图
百图生科联合创始人、CEO刘维在南华早报专访中表示，公司基于进化树上超百万个物种、逾200亿条蛋白质序列训练生命科学基础大模型，并在300多个任务模型上平均将所需数据量减少90%。他称未来五至十年基础模型、生物数据与AI原生实验室协同，有望降低First-in-Class药物研发成本，并提及数十个具First-in-Class潜力的药物设计已在临床前研究中得到验证。
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。
Fabian TheisAI 评分2020 Theis在ESSB2026谈从单细胞扰动到空间干预
Fabian Theis在西班牙Sitges开幕的ESSB2026（逾700名科学家参加）作开场主旨演讲，主题为“Closing the loop: from single-cell perturbations to spatial interventions”。
瞪羚社精选AI 评分6363 三生蔓迪与万晟医药签约德睿智药MDR-001，潜在总额不超17.5亿元
三生蔓迪和万晟医药与德睿智药签约，获得MDR-001在中国内地、香港及澳门的全渠道独家综合服务和经销权，德睿智药保留MAH并负责临床开发、注册申报与生产供应。交易含最高1.5亿元合作权付款（分首付款、监管获批、首次商业发货、新增适应症）及最高16亿元特许权使用付款，潜在总额不超过17.5亿元。
推荐理由：交易把AI设计、III期临床与消费医疗渠道串在一起，可观察AI制药商业化落地的具体路径。
望石智慧AI 评分3838 望石智慧周杰龙提出“微观世界模型”：AlphaFold救不了AI制药
望石智慧创始人兼CEO周杰龙提出“微观世界模型”，主张把建模单元从原子下推到电子尺度，以量子力学和统计力学规则模拟分子相互作用，并称望石智慧正在打造首个“全电子”微观分子世界模型。
德睿智药精选AI 评分6969 德睿智药与三生蔓迪达成MDR-001独家商业化合作，潜在总额最高17.5亿元
德睿智药与三生制药旗下三生蔓迪及万晟医药就AI设计口服小分子GLP-1受体激动剂MDR-001达成覆盖中国内地、香港及澳门的独家商业化合作，潜在总交易金额最高可达人民币17.5亿元。
推荐理由：德睿智药将AI设计的口服GLP-1小分子在中国内地、香港及澳门的独家商业化权授予三生蔓迪，交易结构与临床阶段值得对照。
清华大学智能产业研究院AI 评分1818 正大天晴捐赠清华大学AIR设立AIDD奖学金，并启动“正大AIDD未来学者科研训练营”
正大天晴向清华大学智能产业研究院（AIR）捐赠，设立奖学金及科研训练基金，支持AI驱动药物发现（AIDD）及生物医药大模型方向学子开展跨学科研究。同步启动的“正大AIDD未来学者科研训练营”计划招收20人，面向海内外院校大三及以上学生，训练营周期为2026年10月至2027年3月，优秀营员最高可获5万元奖金支持。
DrugIntel精选AI 评分5858 Nature Methods前瞻：蛋白质结构预测从静态结构走向构象集合
Wankowicz与Bonomi在《Nature Methods》发表前瞻文章，指出AlphaFold等工具已改变静态结构预测，但仍无法捕捉完整构象集合，核心瓶颈是缺乏原子分辨率下可作金标准的真实参考数据。
推荐理由：文章系统梳理构象集合预测在数据、表示与评价上的瓶颈，为理解结构预测的下一步提供框架。
途深智合AI 评分1212 途深智合2026澳大利亚海归人才专场招聘会启动
途深智合启动2026澳大利亚海归人才专场招聘会，面向AI创新药研发招募人才。公司自研ToursynClaw大分子药物设计科学超智能体平台，融合蛋白大模型、科学智能体与全自动机器人实验产线，称可实现约1.5个月完成抗体设计及功能实验验证。公司称半年内推动16条抗体药管线完成PCC阶段验证，动物实验结果积极。
Recursion精选AI 评分5858 Recursion 称已培养超 1 万亿神经元构建全基因组图谱，Genentech 选择首个神经科学靶点
Recursion CEO Najat Khan 介绍，公司自 2021 年起规模化培养人神经元，累计培养超过 1 万亿个神经元，约相当于 12 个人脑，并执行系统性全基因组扰动与高维成像。这些 iPSC 来源神经元采用与 Roche 和 Genentech 合作开发的自有方案维持存活、一致性与生物学代表性。Genentech 已将合作中的首个神经科学靶点选择进入联合早期发现项目。
推荐理由：Recursion 披露其工业规模神经元培养与全基因组扰动平台，并说明 Genentech 已选择首个神经科学靶点进入联合早期发现。
Eric AlcaideAI 评分66 Eric Alcaide 盛赞某公告
好一则公告。多来点这样的
AI蛋白质精选AI 评分7272 药企联盟用2万余条私有蛋白结构数据微调OpenFold3，提升药物结合预测
由艾伯维、BMS、强生等药企组成的AISB Network利用OpenFold3，在五家公司提供的20,167个蛋白质-配体复合结构上微调，私有数据受保护且不公开。
推荐理由：药企联盟用两万余条私有结构微调开源模型，为数据共享能否提升结合预测提供了对照参照。
剂泰科技AI 评分2222 剂泰科技NanoForge递送平台：向着家的方向，递送开始，今日到达
剂泰科技（7666.HK）以AI驱动的纳米递送平台NanoForge覆盖AI蛋白生成、体内递送及下一代免疫疗法开发，并推出AiLNP、AiRNA、AiProtein和AiTEM四大核心解决方案。公司称已具备精准靶向肝脏、肺部、肌肉和免疫细胞等8个关键器官或组织的递送能力。
Pranam ChatterjeeAI 评分1212 六篇论文被NeurIPS接收
我为我的学生们感到无比骄傲：6篇论文被NeurIPS接收！！😭 这些工作（经过多轮修改/重投打磨🧑🏻💻，还有湿实验工作！🧑🏻🔬）是新颖算法如何带来转化成果的绝佳范例。下一站：悉尼🇦🇺 + 亚特兰大🇺🇸！✈️
Collaborations Pharmaceuticals 官网资讯AI 评分4949 Collaborations Pharmaceuticals 用机器学习模型发现广谱抗病毒分子 CPI-1058，对埃博拉 Bundibugyo 病毒有亚微摩尔抑制活性
Collaborations Pharmaceuticals 利用其已发表的埃博拉抑制机器学习模型识别出小分子 CPI-1058，并经学术机构和 NIAID 资助实验室的体外合作测试，显示其对 Sudan 与 Bundibugyo 病毒均为亚微摩尔抑制剂。
Valence LabsAI 评分4242 Valence Labs 用 PRDC 评估生成模型
一个生成模型表面上看起来在正常工作，却仍可能无法输出你最关心的疾病相关细胞群或小分子。 幸运的是，我们有技术手段来诊断并纠正这些失败。 在最新一期 Valence at the Whiteboard 中，Liam 讲解了如何使用精确率、召回率、密度和覆盖率（PRDC）来评估生成模型，以发现细微的失败模式并了解如何应对。 完整视频：https://youtu.be/teIoP92Aeow
PDBeAI 评分3333 AlphaFold DB 复合物界面置信度指标解析
pLDDT、ipTM、ipSAE、pDockQ2 和 LIS 如何相互配合？ 了解这些指标如何共同评估 AlphaFold DB 复合物界面的置信度。 🎬 观看完整教程：https://youtu.be/k4yBqddtPyQ #AlphaFold #AlphaFoldDB
唯信计算精选AI 评分6363 唯信计算 WeMol 推出 AbForge 多特异性抗体全原子结构建模引擎
唯信计算在 WeMol 平台上线 AbForge，输入完整抗体 FASTA 后自动识别 Format 与结构域拓扑，按 KiH、CrossMab 等工程约束装配全原子三维模型。
推荐理由：官方展示多特异性抗体结构建模引擎与通用折叠模型在八个已上市或临床后期分子上的几何构型差异。
Turbine精选AI 评分5858 Turbine与第一三共扩大合作，用vLab虚拟实验室支持ADC项目
Turbine宣布在第一三共完成可行性项目后扩大合作，其虚拟实验室vLab将支持第一三共的专有ADC项目，用Virtual Assays在载荷、联用、适应证和生物标志物决策上提供指导。Turbine称每个lab-in-the-loop循环都会把实验验证结果反馈进模型，在ADC发现中形成累积学习效应，双方将结合第一三共的数据与ADC经验加速新型癌症疗法发现。
推荐理由：该合作把虚拟实验室接入第一三共的ADC专有项目，并保留实验回馈模型的闭环，可作为ADC计算发现合作模式的参照。
Turbine 官网资讯AI 评分6363 Turbine 与第一三共扩大 ADC 发现合作，vLab 平台接入其自有 ADC 项目
Turbine 于 9 月 24 日宣布扩大与第一三共的 ADC 发现合作，此前双方已完成一项评估 Turbine 预测建模能力的初步可行性项目。合作将用 Turbine 的虚拟生物学平台 vLab® 运行 Virtual Assays，模拟大量条件下的生物响应，以加速并降低第一三共 ADC 发现项目的风险，并建立模拟实验指导数据生成、实验验证反哺模型的迭代学习流程。
Martin PacesaAI 评分5555 Martin Pacesa 转发称可用 BindCraft2 在消费级 GPU 上低成本设计结合剂
Martin Pacesa 转发 @btnaughton 的体验称，BindCraft 2 在 vast.ai 等消费级 GPU 上生成轨迹的成本可低至每条 2 美分。该说法来自引用内容，并称 Martin Pacesa 及其合作者对该工具做了大量优化。
临港实验室AI 评分4040 临港实验室联合十余家机构启动“长江杯”2026全球AI蛋白质设计挑战赛
临港实验室等十余家机构共同发起并主办的“长江杯”2026全球AI蛋白质设计挑战赛于9月24日启动，聚焦AI蛋白质从头设计与真实湿实验验证，选手针对不同靶点设计纳米抗体或迷你结合蛋白。大赛奖金总额100万元人民币，计划对不低于5000条设计序列免费开展涵盖表达、纯化、检测的湿实验检测。报名通道9月24日开启、10月31日截止，面向全球高校、科研院所、企业团队及个人开放。