寻明生科完成3500万美元A+轮融资,推进AuraIDE抗体设计平台与管线
寻明生科宣布完成3500万美元A+轮融资,由红杉中国领投,经纬创投、博远资本跟投,老股东五源资本、启明创投、纽尔利资本等持续投资,A轮及A+轮累计近亿美元。资金将用于建设其自主研发的功能抗体设计平台AuraIDE™,加强基座模型与智能体能力及高通量高内涵实验平台。
推荐理由:融资披露同时给出抗体管线所处阶段与智能体实验闭环的建设方向,可对照其平台叙事与管线进度。
寻明生科宣布完成3500万美元A+轮融资,由红杉中国领投,经纬创投、博远资本跟投,老股东五源资本、启明创投、纽尔利资本等持续投资,A轮及A+轮累计近亿美元。资金将用于建设其自主研发的功能抗体设计平台AuraIDE™,加强基座模型与智能体能力及高通量高内涵实验平台。
推荐理由:融资披露同时给出抗体管线所处阶段与智能体实验闭环的建设方向,可对照其平台叙事与管线进度。
推出 Medra Lab 001。数百台机器人,不到 90 天建成。现已开放。
Medra 宣布建成 Medra Lab 001(ML001),称其为美国最大的自主实验室,面积 38,000 平方英尺、部署数百台机器人并 24/7 运行,在 90 天内建成。
推荐理由:Medra 公布其自主实验室的规模与在产合作范围,为观察物理 AI 科学家的落地形态提供参照。
Crown Bioscience 与 Turbine 宣布战略合作,将 Turbine 的 in silico Virtual Assays 与基于 HUB Organoid Technology 的肿瘤类器官试验整合为从预测到验证的闭环流程。
推荐理由:该合作把计算预测与类器官湿实验验证串成闭环,为肿瘤转化研究中预测与验证的衔接提供了一种组织方式。
唯信计算(Wecomput)在 NVIDIA GTC 2026 发布生物医药多智能体操作系统 WeMol Copilot,用户可用自然语言描述任务,由系统规划路径并调度底层 AI 模型与计算工具。
推荐理由:唯信计算在 GTC 2026 发布多智能体系统,展示从抗体生成到去免疫原性改造的自动化流程编排。
Tamarind Bio与A-Alpha Bio宣布合作,Tamarind Bio用户可将用RFdiffusion、ProteinMPNN等蛋白设计模型生成的抗体序列直接提交至A-Alpha Bio的AlphaSeq平台,获得抗体-靶点对的定量结合亲和力数据。
推荐理由:合作把计算设计的抗体序列接入高通量亲和力测量,为评估AI设计到实验验证的衔接提供参考。
NewLimit 将其表观遗传重编程计划中首个候选药物推进至大规模生产,生产进度达20%,并新发现一个可在衰老肝细胞中恢复多种年轻功能的 payload。
推荐理由:NewLimit 披露重编程 payload 进入规模化生产,并展示多任务模型与实验闭环将发现效率提升一倍以上。
Cradle与UC Berkeley Keasling实验室合作,将机器学习嵌入酵母生产疫苗佐剂QS-21的酶优化流程。该实验室2024年在Nature报告用38个植物基因使酵母从简单糖类合成QS-21,但产量远低于商业化水平。
推荐理由:案例展示机器学习如何嵌入植物酶优化流程,为替代植物提取的合成生物制造提供可迁移路径。
诺贝尔化学奖得主Michael Levitt与马剑鹏在复旦大学共建复杂体系多尺度研究院并联合创立奥泊生科OpusBio,以干湿结合闭环推进AI蛋白质设计与药物研发。
《In Vivo》以两篇系列报道梳理自主实验室的建设者、架构与商业模式选择,及其对药物发现组织、外部研发合作和操作人员的影响。报道认为自主实验室并非现有自动化的渐进升级,而是对仍发生在手工实验台上的99%药物发现研发支出的结构性挑战。
很高兴看到@GenScript团队的这项工作。 在验证Latent-X2时,我们需要快速推进抗体、纳米抗体和大环化合物的相关工作。我们的内部湿实验室能承担很多工作,但GenScript帮助我们扩大了规模,并更快地打通了计算与生物学之间的闭环。 结果是:AI设计的抗体具有类药可开发性,并在人源panel中显示低免疫原性,且已在实验室中得到验证。 感谢那些以尖端AI速度推进的合作伙伴。
NVIDIA 与礼来宣布成立首个 AI 联合创新实验室,双方将在五年内投入最高 10 亿美元用于人才、基础设施与算力,实验室落地旧金山湾区,预计今年初启动。
推荐理由:两家公司把算力、湿实验与模型开发放进同一实验室,为观察药企与芯片厂商共建干湿闭环提供具体样本。
NVIDIA 宣布扩展开放开发平台 BioNeMo,新增 Clara 开放模型中的 RNAPro(RNA 结构预测)与 ReaSyn v2(确保 AI 设计药物可合成),并推出 BioNeMo Recipes 与 GPU 加速化学信息学库 nvMolKit。
推荐理由:BioNeMo 扩展出 RNA 结构预测与可合成性模型,并接入礼来、Thermo Fisher 的实验室闭环,呈现平台化路径。
NewLimit 在 2025 年度回顾中称,公司提前建成首个临床前候选,其重编程载荷可在老年肝细胞中恢复多项年轻功能,并在动物模型中未见肝毒性或肿瘤。公司还推出 AI 系统 Ambrosia,称其在扰动预测任务上达到该领域领先水平,并将载荷设计环节的发现速率相对基线提升逾 2 倍。
推荐理由:NewLimit 复盘其重编程药物发现引擎,披露 AI 系统 Ambrosia 在扰动预测与载荷设计上的表现及首个临床前候选。
【全文总结】LabGenius 在论文中报告其 EVA 平台通过机器学习与高通量实验闭环,在 44,160 个 HER2×CD3 T 细胞衔接器设计空间中经 5 轮设计-构建-测试-学习循环筛选 980 个候选,命中率较 Sobol 准随机基线提升 14 倍。
推荐理由:该研究把多特异性抗体的价数、拓扑与亲和力纳入贝叶斯优化闭环,并以临床基准分子作对照,展示了亲合力门控选择性的可设计路径。
复宏汉霖与唯信计算联合打造的“药研加速器”已于2025年11月28日在复宏汉霖数据中心完成私有化部署并正式上线运行。平台采用唯信计算的AI工作流框架,在抗体可开发性评估环节将分子动力学模拟与AI预测耦合,实现从抗体序列输入到可开发性评估报告输出的一键自动化。
Valo Health 与默克 KGaA 达姆施塔特于 2025 年 11 月 20 日宣布战略合作,用 Valo 的 AI 人类因果生物学平台识别和验证帕金森病及相关疾病的新靶点,并用闭环发现平台快速生成临床前化合物。
推荐理由:合作把 Valo 的人类因果生物学靶点发现与闭环化学平台接入帕金森病研发,可看 AI 平台在神经领域的落地方式。
首届药物研发智能技术论坛暨WeMol用户大会11月8日在上海张江举办,由唯信计算主办,汇聚数十家生物医药企业研发领袖与200余位WeMol用户。唯信计算称WeMol平台已整合200余个计算模块、2025年新增50余个AI功能模块,服务超70家药企及数百家科研机构,云端累计完成超30万项计算任务。
寻明生科(Aureka Biotechnologies)宣布完成数千万美元A轮融资,由五源资本与启明创投联合领投,老股东纽尔利资本持续投资,Agentic Ventures等跟投。
推荐理由:融资披露同时给出抗体设计智能体平台的技术路线与管线阶段,可对照其干湿闭环思路与商业化进展。
奥泊生科与量准在 2025 年 2 月签署战略合作后,正式面向全球客户推出“AI 分子设计优化 + 高通量 SPR 分子互作筛选”全流程研发加速服务,覆盖蛋白质从头设计、亲和力/活性/稳定性优化与 MetaSPR 亲和力及动力学检测,并将实验数据反馈至 AI 模型迭代。
推荐理由:两家公司把 AI 蛋白设计与高通量 SPR 筛选打包成对外服务,并给出抗体亲和力成熟与酶改造的实验数据。
奥泊生科2025年在武汉创立,由诺贝尔化学奖得主迈克·莱维特与马剑鹏等联合领衔,并在武汉产业创新发展研究院支持下成立AI蛋白质设计研究所、于光谷建设AI蛋白质设计改造产研中心。公司称其干湿结合蛋白质设计及结构解析技术可服务药物靶点发现、抗体改造、工业酶设计与创新药物研发,借助AI可在几周内计算筛选大量样本,而传统实验筛选耗时长达数年。
A-Alpha Bio 宣布在其 AlphaSeq 平台上新增 AlphaSeq 3D,可在单次实验中用数百个预验证效应蛋白和靶点筛选数千个小分子,覆盖数千万种潜在三元复合物。
推荐理由:A-Alpha Bio 系统介绍了其分子胶发现平台的工作流,从扩展效应蛋白库到 AlphaSeq 3D 多重筛选,为理解诱导邻近药物的发现路径提供了具体参照。
寻明生科在WAIC 2024入选“Future Tech 100未来之星”,并作为AI+制药领域两家入围企业之一参与Future Tech创新项目路演,介绍生成式AI与高通量数字生物学助力抗体设计。公司成立于2023年,结合高通量单细胞功能筛选、蛋白超突变进化和结构启发的生成式AI大模型,打造干湿闭环智能大分子药物发现平台。成立一年内已与10家跨国药企和知名biotech达成合作。
寻明生科(Aureka Biotechnologies)宣布加入英伟达初创加速计划(NVIDIA Inception),将获得英伟达硬件、软件、深度学习工具及行业专业知识支持。这家AI驱动药物发现公司专注于双特异性抗体、ADC和难成药靶点药物的设计与优化,通过融合多模态制药数据与结构感知生成式AI模型开展研发。