礼来补齐AI版图：为什么它把“最后一公里”交给了这家中国递送公司？
礼来与剂泰科技围绕新型脂质纳米颗粒（LNP）递送解决方案达成战略合作，剂泰科技将收取逾千万美元首付款，并有资格获得总额最高可达11亿美元的开发、监管及商业里程碑付款，另按合作产品年度净销售额获个位数百分比分级特许权使用费。
推荐理由：以礼来与剂泰的LNP合作切入，梳理礼来AI版图各环节的获取方式差异，并讨论AI递送平台的价值边界。
#深度观点
动脉网精选AI 评分6060 Insilico Medicine 英矽智能AI 评分2828 英矽智能CEO谈AI与衰老及三期临床
📺 我们的创始人兼CEO做客@FoxBusiness：#AI#、#衰老#，以及三期临床究竟意味着什么 Alex Zhavoronkov博士与Fox Business坐下来谈了英矽智能的现状：管线中有40多个候选药物，其中一款治疗特发性肺纤维化（#IPF#）——一种平均发病年龄65岁的致命肺部疾病——现已进入三期临床试验，即获批前的最后阶段。
STAT News · BiotechAI 评分2929 Isomorphic Labs 能否革新药物制造？STAT+ 追问 AlphaFold 商业化前景
STAT+ 发文追问 Alphabet 旗下 Isomorphic Labs 能否兑现其药物研发承诺。该公司以蛋白质建模工具 AlphaFold 为核心，该工具曾获诺贝尔化学奖，Thrive Capital 曾用 18 个月争取投资份额。报道未披露具体管线进展或临床数据。
BioSpace NewsAI 评分3333 多特异性药物设计新挑战：结合臂越多，分子选择越复杂
随着双特异性、三特异性等多特异性抗体格式增多，每增加一个结合臂都会扩大潜在组合数量，使候选分子选择从发现转向筛选。Twist Bioscience 与 Invenra 就后者 B-Body® 双特异性抗体平台达成共同独家供应许可协议，Adimab 则通常建议合作伙伴采用 IgG 样/全 Fab 多特异性而非 scFv 格式以利于生产。
Alex ZhavoronkovAI 评分2828 Insilico：衰老干预顺序影响疗效
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
医药魔方AI 评分5050 AI设计的药，能不能成为更好的药？
截至发文日，医药魔方NextPharma数据库收录1,541条涉及AI辅助开发或AI设计的药物管线，AI辅助新分子设计管线421条中临床前项目270条、约占64%。
木可AI探索笔记精选AI 评分6060 Radical Numerics 技术报告解读：Tessera 按行为指纹分组数据混合，DNA 语料宏基因组占比从 14% 降至 4%
Radical Numerics 发布技术报告，介绍 Tessera 数据混合方法：先为采样文档各训一个不到 1 亿参数的微型代理模型测出行为指纹，再降维成行为轴并用回归器外推到全语料，最后在行为空间聚类成派生源、用 MixMin 配权重。
推荐理由：梳理 Tessera 按文档行为指纹分组配比训练数据的方法，及其在 DNA 语料上的分组结果与规模限制。
智药邦精选AI 评分5858 罗氏提出“AI自主”：药企内部需要保留哪些研发能力
罗氏在2026年9月28日制药业务日上提出“AI自主”，主张药企用实验检验模型判断，再据实验结果改进模型与实验方法。文章以Genentech与Recursion的神经科学靶点发现合作为例，说明AI可缩小靶点与候选分子范围，而疾病认识转化为筛选标准、理解实验条件、依据验证结果决定下一步仍需药企内部人员掌握。
推荐理由：借罗氏提出的AI自主概念与Genentech同Recursion的合作，梳理药企在靶点验证和分子筛选上需自留的判断能力。
Endpoints NewsAI 评分1818 赛诺菲新任研发主管谈AI、研发失败率与交易
原文仅提供导语：Paulo Fontoura于9月接任赛诺菲全球研发主管，此前在罗氏工作16年，并近期任职于AI药物发现领域。文章以问答形式讨论AI、研发失败率与交易，但正文需订阅，未披露具体观点与数据。
BioTenderAI 评分3838 英伟达联手丹纳赫推进“自主科学”实验室合作
丹纳赫10月14日宣布与英伟达合作，将科学仪器、自动化与实验室软件接入加速计算和AI，构建“实验室在环”的持续学习循环。公告点名DGX Spark边缘计算设备、RAPIDS数据科学库和BioNeMo Open Models，但未列出具体采用模型、验证结果或提速对照数据。首期仅聚焦一组选定的优先仪器，具体型号与交付日期未披露。
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。
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。
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。
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。
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
Alex ZhavoronkovAI 评分2525 Insilico阿布扎比从头发现两款新药
Alex Aliper 如今是非常受欢迎的演讲者。在海湾合作委员会（GCC）任何一个现代国家的历史上，我们首次在阿布扎比从头发现了两种新药。前沿 AI 使各国得以进入生物技术领域 🤗🇦🇪
智药局AI 评分2828 阿里达摩院AI for Science负责人荣钰离职创业，成立「格致涌现」
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。
Endpoints NewsAI 评分1818 赛诺菲新任研发主管：西方药企应重新思考中国在药物管线中的角色
赛诺菲新任研发主管周三表示，西方药企不能忽视中国加速推进的创新，需重新考虑中国作为创新来源在药物管线中的角色。该报道正文需注册后阅读，未披露更多具体细节。
Insilico Medicine 英矽智能AI 评分1212 英矽智能：ARDD 2026 长寿生物技术新纪元
ARDD 2026 标志着长寿生物技术的新纪元，前沿 AI、大型制药公司与科学先驱齐聚哈佛 https://firstwordpharma.com/story/8206940
Generate:BiomedicinesAI 评分4040 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。
Labiotech.euAI 评分3030 Preclinical Pulse：2026年10月值得关注的早期研究
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。
ClickMab 科迈生物AI 评分3333 从筛选到按需设计｜科迈生物 CEO 王天元博士出席 2026 波士顿中国科大校友峰会
科迈生物 CEO 王天元在 2026 波士顿中国科大校友峰会上发表《从筛选抗体，到按需定制设计抗体》演讲，介绍 AI 指定表位抗体从头设计进展。公司 2023 年完成该方向概念验证，并以冷冻电镜结构解析和细胞功能实验验证；近期一项复杂双靶点合作中，设计的 100 条抗体有 1 条同时对两个靶点显示结合信号。
英矽智能精选AI 评分5858 Pharma.AI 2026 秋季发布回顾：以专业模型与 AI 智能体重构新药研发
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。
LeapFun精选AI 评分6363 12篇论文解码Orbis：AI环肽平台与诺和诺德14亿美元合作
作者梳理12篇论文，拆解Orbis如何用非天然构件大环、ⁿCycle-Forge计算搜索与自动化合成构成环肽发现体系。ⁿCycle-Forge以Boltz共折叠评分为代理目标，对两个靶点做约12万次共折叠评价并合成1472个设计，凝血酶初筛命中35/736，约为历史库的24倍，MDM2命中率约4.6%与历史定向库相近。
推荐理由：文章逐层拆解Orbis大环肽平台的计算与实验证据，并区分技术源流与公司独占资产。
智药局AI 评分3434 字节Tiktok：三年内，AI for Science将有重大突破！
TikTok首席执行官周受资在新加坡星展亚洲未来前瞻大会上表示，未来两至三年内AI有望在物理学、生物技术、化学、材料科学领域带来真正的科学突破。他提到字节跳动在AI for Science领域已发布PXDesign、Protenix、SeedProteo、SeedFold、UniMoMo等蛋白质与分子生成模型，并正寻求与科研人员合作。
深度智耀AIAI 评分5353 深度智耀与VivaMed BioPharma达成战略合作，为BioAtlas候选方向衔接科学验证
深度智耀（DIP）与VivaMed BioPharma于10月8日宣布达成战略合作，将围绕VivaMed的AI治疗机会发现引擎BioAtlas生成的候选方向，衔接证据分析、专家审查、计算研究与验证准备工作。
英矽智能AI 评分3434 ARDD 2026｜前沿AI、全球药企与科学先驱齐聚哈佛，共探长寿科技新未来
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。
智药邦AI 评分3838 AI公司加码生物数据建设，究竟在布局什么
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。
药明康德AI 评分4040 治疗“癌症之王”，新型RAS抑制剂如何拓展小分子药物的边界？｜Bilingual
2026年第三季度，两款采用不同诱导接近机制的新药获美国FDA批准：百时美施贵宝的CELMoD疗法iberdomide（Zenbexus）于8月13日加速获批用于多发性骨髓瘤，Revolution Medicines的RAS三元复合体抑制剂daraxonrasib（Rasonque）于8月26日获批用于转移性胰腺腺癌。
BiopharmaTrendAI 评分3838 Schrödinger的Robert Abel谈智能体计算中人类决策
当智能体执行计算：Schrödinger的Robert Abel谈人类仍在何处做决定 https://www.biopharmatrend.com/interviews/interview-with-robert-abel-from-schrodinger/
木可AI探索笔记AI 评分4848 关于 Chai Discovery 的几个数字：chai-3 发布后 4 个月拿下 6 家 MNC
Chai Discovery 的 chai-3 于 2026 年 6 月发布，按此计算其拿下 6 家 MNC 实际用时 4 个月而非 9 个月。chai-2 报告强调 24 孔板，湿实验整体 hit 率为 16%，据此推测 chai-3 的 hit 率在 32%-40%。其最新一轮投后估值为 38 亿美元，与晶泰、英矽、剂泰的市值处于同一量级。
LeapFun精选AI 评分5858 Bindwell 复盘如何在30天建成8000平方英尺AI制药湿实验室
Bindwell 团队复盘了从9月3日到10月1日自建8000平方英尺湿实验室的过程，目标是绕开CRO为模型规模化产出数据。团队向美中英印乌近40家CRO发出规格书，39家中26家回复、仅15家按规格交付，体内实验交付中位数10个月、中位成本28.9万美元，生化检测中位2周、2.6万美元。
推荐理由：作者以自建实验室的实测数据对比CRO报价与周期，为分子发现的数据规模化路径提供了一手成本参照。
TurbineAI 评分2222 Turbine 对话赛诺菲：虚拟细胞何时可信
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。
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分6262 Martini 3 结合自由能误差从 5.7 降至 1.2 kcal/mol，配体排序中位相关仅 0.32
一篇预印本在 15 个靶点、172 个配体上评估 Martini 3 粗粒化模型的绝对结合自由能计算，发现模型系统性低估结合强度，按口袋带电残基数做线性校正后平均绝对误差从 5.7 降至 1.2 kcal/mol。
推荐理由：解读预印本对Martini 3结合自由能误差的分解，说明整体偏移校正与配体排序能力为何是两件事。
Valence LabsAI 评分3838 预测结合亲和力：物理还是AI？
要预测结合亲和力，你会选择借鉴物理学的经验还是AI的经验？ 无论你选哪个选项，你都不太可能到达你想去的地方。 来看看Daniel Ramirez的评论文章，他在文中提出了第三种选项，这一选项有潜力比任何单一领域走得更远。 评论文章链接：https://valencelabs.substack.com/p/chasing-the-grail-a-history-of-binding?r=1ttm57&utm_campaign=post&utm_medium=web