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10月17日周六
  1. 智药邦62

    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。

10月16日周五
  1. 动脉网71

    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。

  2. 药明康德66

    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。

  3. BioAge Labs58

    BioAge 与 Deep Origin 合作将衰老数据新靶点推进至先导优化

    BioAge 宣布与 Deep Origin 的多靶点 AI 药物发现合作已产出针对其人类衰老数据中新靶点的候选化学物质,初始命中化合物已在实验室获得验证,项目进入 hit-to-lead 优化阶段。BioAge 表示希望将合作扩展至更多靶点,并附上 Deep Origin 关于该多靶点合作的新闻稿链接。

    推荐理由:合作方披露从人类衰老数据靶点获得经实验验证的初始命中,并进入先导优化阶段。

10月15日周四
  1. 生物药大时代66

    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。

  2. insitro · Publications & Press71

    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。

  3. Gabriele Corso50

    英伟达10亿美元投资五家英国初创

    😏 (引用推文核心内容:突发:Jensen 刚刚宣布 @nvidia 将向 5 家英国初创公司投资 10 亿美元以上: >> Boltz:构建生物分子模型和 AI 智能体,帮助科学家预测分子结构与相互作用 >> Foresight:帮助大型基础设施项目业主预测完工日期、降低风险并加速实现收入 >> Hiverge:构建 AI 发现引擎,可自动编写并优化算法,用于加速 AI 训练和复杂物流规划等任务 >> Prima Mente:专注于构建生物基础模型,以解码复杂疾病并识别新治疗靶点,先从阿尔茨海默病、帕金森病和 ALS 入手 >> Riverlane:构建可跨所有主要量子比特类型工作的实时纠错硬件和软件,帮助量子计算机达到实用所需的可靠性 他今晚在伦敦宣布了这一消息。 抱歉照片拍得很糟,还拍到了 @rowlsmanthorpe 的侧脸)

10月14日周三
  1. C&EN (化学与工程新闻)58

    CAS与诺华合作开放反应数据用于AI研究

    美国化学会旗下CAS宣布与诺华生物医学研究部门合作,推进包括反应数据可及性在内的AI赋能研究。CAS通过其内容集合管理逾1.6亿条由科学家整理的反应,将向诺华研究人员开放专有实验反应数据,与CAS内容集合配合使用。

    推荐理由:该合作把CAS逾1.6亿条人工整理反应数据接入诺华研究,反映反应数据在AI化学研究中的获取方式。

  2. Generate:Biomedicines40

    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。

  3. 途深智合25

    途深智合加入先进智算联盟(FAIC),共建AI驱动生命科学创新生态

    途深智合在10月14日深圳举行的湾区集成电路科学技术大会期间获授牌,正式成为先进智算联盟(FAIC)成员单位。FAIC由图灵量子与优刻得、沐曦、脑虎共同发起,围绕“芯片—算力—算法—应用”产业链协同。途深智合称将依托该生态探索先进计算与生物医药研发场景的融合。

  4. 药明康德32

    最高11.6亿美元,罗氏引进肥胖RNAi疗法;辉瑞达成超5亿美元蛋白降解合作……|产业新闻

    大睿生物与罗氏达成全球独家许可协议,罗氏获得其靶向ALK7、经肝外递送平台直接作用于脂肪组织的在研RNAi疗法全球独家许可,用于肥胖及代谢性疾病;大睿将获最高1亿美元首付款及近期里程碑付款,并有资格获最高10.6亿美元开发、监管和商业化里程碑付款。

  5. Generate:Biomedicines68

    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。

  6. 智药邦65

    Enodia与辉瑞达成Sec61抑制剂研究合作及授权协议,总潜在价值超5亿美元

    Enodia Therapeutics于2026年10月13日宣布与辉瑞达成研究合作及授权协议,共同发现与开发Sec61抑制剂,协议总潜在价值超过5亿美元。Enodia将负责发现阶段针对多个合作靶点筛选、优化并开发候选分子,合作期结束后辉瑞全权负责临床、生产、监管申报及商业化。

    推荐理由:这笔合作把Sec61易位子选择性调控这一新机制与机器学习驱动的小分子设计平台放进了MNC的发现阶段分工里。

10月13日周二
  1. 智药邦71

    Chai Discovery与GSK达成合作,零样本设计在湿实验验证中筛出结合分子

    Chai Discovery于2026年10月9日宣布与GSK达成合作,GSK获得其蛋白质折叠与分子设计模型平台的使用权限,用于全管线研发。验证阶段Chai模型以零样本模式针对GSK靶点生成设计方案,GSK内部湿实验室测试显示所有受试靶点均筛选出结合分子,GSK称设计方案展现出很强的结合亲和力,并称其与基于自有湿实验数据持续重训练的内部模型互补。

    推荐理由:GSK用内部湿实验验证Chai零样本设计在多个靶点筛出结合分子,为评估AI设计平台提供实证案例。

10月11日周日
  1. 智药邦71

    Envisagenics与勃林格殷格翰达成超10亿美元多年期合作,开发RNA剪接来源的精准疗法

    Envisagenics于2026年9月22日宣布与勃林格殷格翰达成多年期研究合作及选择权协议,针对选定的肿瘤特异性靶点开展验证,开发用于实体瘤治疗的first-in-class精准疗法,总价值超10亿美元。

    推荐理由:合作把可变RNA剪接产生的肿瘤特异性靶点推进到ADC、T细胞衔接器等形式验证,呈现AI靶点发现的一种切入路径。

10月10日周六
10月8日周四
10月7日周三
  1. BioAge Labs58

    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。

10月5日周一
10月2日周五
  1. BioAge Labs44

    BioAge与诺华合作挖掘运动相关抗衰老靶点

    BioAge与诺华正合作从运动生物学中寻找抗衰老药物靶点,双方在ARDD会议上联合报告了合作进展。BioAge提供纵向人类衰老队列及基于数据的靶点发现平台,诺华提供运动生物学专长,包括人体对训练反应的详细蛋白质组图谱。双方共同识别与心血管代谢健康、身体功能、认知和长寿相关的运动激活通路,并优先推进为药物靶点,两家公司均将把合作发现的靶点推进药物开发。

10月1日周四
9月30日周三
  1. Ali Madani58

    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。

  2. Profluent58

    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。

9月29日周二
  1. Turbine58

    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。

  2. Ginkgo Datapoints · Updates58

    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。

9月28日周一
  1. 瞪羚社63

    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。