Xaira推出AI智能体平台X-Scientist,打通科研与湿实验室闭环
Xaira于2026年10月21日推出面向药物发现与设计的AI智能体平台X-Scientist,整合大语言模型、生物学工具、内部数据集及X-Cell、X-Design、X-Patient等自研模型,覆盖机制研究、靶点识别、分子设计与实验规划。
Xaira于2026年10月21日推出面向药物发现与设计的AI智能体平台X-Scientist,整合大语言模型、生物学工具、内部数据集及X-Cell、X-Design、X-Patient等自研模型,覆盖机制研究、靶点识别、分子设计与实验规划。
SandboxAQ 与 Apheris 在柏林宣布推出 Virtual Cell Network,目标是建成由药企主导的最大虚拟细胞网络。成员用自有数据训练 SandboxAQ 的 AQCell 以扩展其适用范围,再针对自身项目微调,原始数据不离开各公司环境;Apheris 负责运营网络并通过其平台交付模型,同时运行 co-folding、ADMET 和抗体可开发性联邦网络。
推荐理由:药企可在自有数据不出域的前提下联合训练虚拟细胞模型,为跨公司数据协作提供了一种组织方式。
一个单细胞时钟加上一个扰动模型,可揭示用于表观遗传年轻化的抗纤维化靶点。@dives86 于 #ARDD2026。照片:https://agingpharma.org/photos2026
元示科技连续完成近亿元人民币天使轮及天使+轮融资,天使轮由创新工场、上海未来产业基金与燕缘创投联合领投,天使+轮由Monolith领投、道彤投资跟投。资金将用于模型研发、数据与实验平台建设及面向药物研发场景的应用验证。公司聚焦AI虚拟细胞(AIVC),以“生物学原始数据引擎+通用细胞模型”构建研发体系,目标是对细胞在疾病状态、实验条件和干预方式下的响应实现跨环境零样本泛化预测。
深度细胞创始人陈新栋提出以多尺度物理力学结合AI构建虚拟细胞,将分子动力学与连续介质力学接力计算,模拟癌细胞转移等细胞动态行为。团队称已在计算机上模拟出肿瘤侵袭伪足的关键分子机制并发表于PNAS,该模拟经严格实验验证,但当前仅限药物经信号通路作用于骨架蛋白这类机制。公司年内完成近亿元种子轮融资,计划以平台授权服务药企起步,逐步推进自研管线。
鲜翾出任同源康生物首席AI官,推动这家聚焦双抗、三抗、TCE与下一代ADC的AI原生Biotech以数字分身先于人类科学家评审立项,目前每周评估约两个项目、内部目标年底做到一天一个。她此前在金赛药业主导五年数字化转型,搭建两千多个数字看板,认为数字化能让业务“看得见”,但解决不了判断、信任与人性问题。同源康生物下一轮融资计划建设自动化实验平台,以产生公开领域难以获取的数据、训练差异化垂域模型。
Genialis 与 Inventia Life Science 将于 11 月 18 日举办网络研讨会,介绍以生物学优先的可解释 AI 方法连接患者肿瘤状态与下一代临床前模型。
NewLimit 在 2026 夏季进展中称,其首个重编程药物候选(LNP-RNA 递送重编程因子 RNA 至肝细胞)已完成放大生产工艺,单批产量超过 2025 年全年总和,制造规模较年初提升 314 倍、部分质量指标提升 13 倍,并在最相关非临床模型中观察到肝脏递送。
推荐理由:NewLimit 披露首个重编程药物候选的放大生产、动物递送与监管沟通进展,并给出载荷筛选与细胞年龄预测模型的具体提升幅度。
Valence Labs 提出 trajectory replay,一种面向 flow matching 和扩散模型等连续时间生成模型的持续学习技术,通过用前一模型生成路径的速度场重训模型来提醒其已学内容,全程不生成完整样本。
推荐理由:该方法用前一模型生成路径的速度场重训,避免生成完整样本,为连续时间生成模型的持续学习提供更省成本的替代方案。
加拿大玛格丽特公主癌症中心Tak W. Mak和Suzanne Trudel团队在Nature发表研究,开发随机森林算法PreGame,从单细胞CITE测序数据中识别携带肿瘤反应性TCR的γδ T细胞(TR γδ T细胞)。
联川生物联合阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)等单位在bioRxiv发布跨物种生成式单细胞基础模型Speciesformer,用于虚拟细胞构建与跨物种单细胞解析。
推荐理由:该跨物种单细胞基础模型把注释、生成与扰动预测整合到一套架构,并给出与主流模型的基准比较。
OpenAI、PerturbAI与Scripps Research以约1946个GPT-Rosalind智能体在约32分钟内并行解读小鼠全脑体内CRISPR扰动图谱,并合成可检索的推理图谱、给出可检验假设。
推荐理由:该预印本用近两千个智能体并行解读小鼠全脑CRISPR扰动图谱,并给出与专家分析对齐的量化结果。
Biohub 公布总口径达 18 亿美元的生物学协作计划,为预测细胞反应的 AI 模型铺设数据地基,但该金额包含资金、计算与既有数据资源,并非已到账现金。Evo 2 可一次处理约 100 万个碱基,其生成的基因组级序列在多项计算指标上更接近天然序列,但团队承认仍可能缺少必需基因,计算评估不能保证功能与复制能力。
LeapFun 复盘 2026 年 10 月中旬 AI 制药的两类信号:阿斯利康与 insitro 签下首付 4000 万美元、最高约 15 亿美元的合作,用 Virtual Human 推进 MASH 与心肌病靶点到 development candidate;Iambic 以 16 美元发行价登陆纳斯达克,毛募资约 1.5 亿美元。
推荐理由:文章把同周阿斯利康与 insitro 合作、Iambic 上市与生成式设计进展并置,拆出发现端定价与临床兑现之间的落差。
粒曼生物于2026年10月完成数千万元天使轮融资,由上海弘晖领投,兴华鼎立和杭州润苗基金跟投,川越周期担任财务顾问。公司专注高通量细胞编辑与扰动样本数据生产,已完成覆盖人类19,883个基因的阵列式扰动文库建设与湿实验验证。
推荐理由:融资事件同时披露了已开源扰动数据集的使用规模,可观察虚拟细胞上游数据供给的产业化路径。
Arc Institute的Yusuf H. Roohani和Hani Goodarzi团队在Cell发表scBaseCount,用AI智能体SRAgent从SRA挖掘并标准化重分析10× Genomics单细胞数据,汇集超过5.02亿个细胞、覆盖27个物种和75种组织。
推荐理由:该研究用AI智能体从SRA挖掘并统一重分析单细胞数据,为细胞基础模型训练提供了可比较的数据规模与扰动识别增益。
Bud Mishra 也让治疗顺序变得可读:药物作为向量场、李括号,顺序改变效果。在我们衰老小鼠肝脏模型中,先抗衰老药物胜出。仍是模拟。https://www.yahoo.com/news/science/articles/control-theory-framework-might-aging-234726580.html
《Molecular Cell》第86卷第20期于2026年10月15日推出“Artificial intelligence in molecular biology”专题,共14篇内容,包括1篇社论、5篇Insights、6篇综述和2篇原创研究,覆盖蛋白、RNA、基因编辑和单细胞。
推荐理由:专题把蛋白设计、RNA与单细胞预测放进同一证据框架,并逐项标出计算预测与实验验证的边界。
GenBio AI 的 Eric Xing(邢波)与 Le Song(宋乐)团队在 Cell 发表观点文章,提出虚拟细胞世界模型(VCWM)的操作定义与架构,将其描述为多模态、多尺度、动态且有状态的计算系统。
推荐理由:GenBio AI 团队在 Cell 提出虚拟细胞世界模型的模块划分与评测路线,为理解细胞模拟器的架构与数据需求提供框架。
Rivercell完成2500万美元种子轮融资,由HV Capital领投,HCVC、Alven、Bpifrance Digital Venture参投。资金将用于扩建巴黎自动化湿实验室并推进AI虚拟细胞项目,通过规模化生成单细胞多维度动态数据训练模型,预测细胞对药物干预、基因修饰等处理的应答。公司尚未披露数据集规模、预测基准及模型上线时间。
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。
美国市场研究机构 New Market Pitch 发布《What are the most valuable AI in drug discovery startups?
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。
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。
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。
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。
英矽智能全球AI平台负责人Petrina Kamya在虚拟细胞论坛介绍了公司的虚拟衰老细胞模拟框架,该框架基于12年自有数据与基准测试构建,覆盖分子、细胞内、细胞间、组织/器官和机体五个生物学尺度。系统在每个生物层级使用约43个专用AI智能体,以患者种子基线图谱模拟干预后的细胞状态转变。Kamya表示,公司正在全自动机器人实验室中对机制未知的新分子开展前瞻性验证,以检验预测并排除对文献的记忆。
推荐理由:英矽智能公开虚拟衰老细胞框架的跨尺度多智能体架构,并说明其正用自动化实验室做前瞻验证。
阿里达摩院科学智能(AI for Science)负责人荣钰已离职创业,成立新公司「格致涌现」,业务方向仍为AI for Science,并已获得头部投资机构投资。工商信息显示,杭州格致涌现企业管理有限公司于2026年9月1日注册成立,注册资本10万元,荣钰担任法人。荣钰此前曾主导腾讯「云深智药」分子属性预测模块,并在达摩院负责涵盖医疗、材料和虚拟细胞方向的「灵枢」系列科学模型。
英国Shift Bioscience与多伦多大学等团队在《Nature Biotechnology》发表研究,分析14个基因扰动数据集和18种评估指标,指出MSE和基于对照细胞的表达变化Pearson相关系数等常用指标校准不足,可能低估深度学习模型的扰动预测能力。
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。
Labiotech 的 Preclinical Pulse 月度专栏选出2026年10月六项基于实验数据的早期疗法与技术,覆盖AI药物设计、小分子和基因治疗递送方式。入选项目之一是 AstronauTx 获迈克尔·J·福克斯帕金森研究基金会资助,用其新化合物探索增强恢复性睡眠机制能否减少帕金森病相关病理蛋白积累。
英矽智能在2026年Pharma.AI秋季网络研讨会上发布MMAI Gym科学后训练与评估框架,并展示激酶活性、GPCR活性、ADMET预测、单步逆合成和治疗靶点发现五款专业模型,公司称其在70多项化学与生物学基准任务中达到或超越当前SOTA。
推荐理由:英矽智能一次性披露Pharma.AI秋季多项更新,含专业模型基准表现与逆合成对比数据,可作平台能力横向参照。
上海人工智能实验室、复旦大学、香港科技大学(广州)等团队在arXiv发布AblateCell,一个面向AI虚拟细胞代码仓库的“先复现、后消融”多智能体系统,在CPA、GEARS、BioLORD三个单细胞扰动预测模型上取得88.9%的端到端任务成功率和93.3%的关键组件识别准确率(Acc@5)。
推荐理由:研究把模型复现与消融实验串成自主流程,并在三个单细胞扰动预测模型上给出与人工组对比的成功率数据。
Aspen Neuroscience向SEC递交IPO申请,拟募资1亿美元,用于推进帕金森病自体iPSC衍生细胞疗法sasineprocel(ANPD001)的1/2a期临床并为3期试验备资。该疗法已完成15例患者给药,获FDA再生医学先进疗法(RMAT)和快速通道资格认定。公司累计融资超3.4亿美元,OpenAI CEO Sam Altman与联合创始人Greg Brockman均为个人投资人。
第13届衰老研究与药物开发大会(ARDD)于10月1日至3日在哈佛大学举行,聚焦前沿AI、大规模生物数据与药物创新融合如何重塑长寿科学。FDA官员提出两条长寿疗法审批路径:证明对两到三种年龄相关疾病有效,或采用涵盖认知、虚弱度及视力的复合功能终点。英矽智能在会上介绍了其“虚拟衰老细胞”多智能体模拟框架,并披露Rentosertib在特发性肺纤维化II期高剂量组给药12周后FVC增加98 mL。
AI公司正通过自建实验室、云实验室合作与资助虚拟生物学计划等方式参与生物数据生产。Anthropic组建基础生物学研究团队和实验室,用实验检验Claude模型的生物学设想;Biohub扩大虚拟生物学计划,Google DeepMind、Isomorphic Labs和Meta合计承诺投入3亿美元,整项计划总投入约18亿美元。
Turbine 首席科学官 Daniel Veres 与赛诺菲系统与疾病生物学负责人 Giorgio Gaglia 对谈,讨论虚拟细胞模型目前能支撑哪些研发决策、信任与实用性边界在哪里。Gaglia 正实际评估这类模型的可信度,节目另有两期后续。
Fabian Theis团队发布预印本LabCompass,将实验设计的生成模型与细胞响应的前向模型耦合,在连续设计空间中按目标表型生成候选实验条件,并逐轮用实验测量反馈。
推荐理由:研究把细胞响应预测模型反过来用于设计实验,并在原代造血细胞中做了实验验证,为虚拟细胞的实验指导能力提供了参照。
祝贺这一倡议的启动,也祝贺今天发布会汇聚了如此多元的社区!