Syndirella：以合成导向的片段延伸把单个母核扩展出5085个候选分子
牛津大学 OPIG、Diamond Light Source 与 IBM Research 在 Chemical Science 发表 Syndirella，以合成导向的片段延伸（Synthesis Directed Elaborations）把可采购反应物按 SMIRKS 反应规则组合成候选分子。
推荐理由：文章拆解了以可采购反应物为导向的片段延伸流程，并给出合成成功率与姿态偏差的具体数据。
#逆合成
药化猩球精选AI 评分7878
智药邦精选AI 评分7474 北京大学来鲁华团队在Nat Mach Intell发表SynCraft，用大语言模型引导分子精准编辑
北京大学来鲁华教授团队提出基于大语言模型的分子可合成性优化方法SynCraft，对难合成的高价值分子做最小图编辑而非从头生成，研究发表于Nature Machine Intelligence。
推荐理由：研究用大模型推理加最小图编辑挽救难合成分子，并给出与基线方法的量化对比和失败边界。
Insilico Medicine 英矽智能精选AI 评分6363 英矽智能发布DDDBench Core：59项药物发现基准与实时榜单
英矽智能发布DDDBench Core，从Foundations的300余项基准中选出59项，覆盖五个药物研发领域，并提供实时榜单。通用模型榜单中GPT-6 Astra暂列第一；其2.6B与4B的MMAI Gym专用模型在单步逆合成、ADMET、Kinome和GPCR预测等特定任务上超过专用工具与通用模型。
推荐理由：英矽智能从300余项基准中筛出59项，覆盖五个药物研发域，并给出通用与专用模型的实时榜单对比。
智药邦AI 评分7676 苏黎世联邦理工与罗氏在Nature Computational Science发表主动学习与几何深度学习协同的反应预测研究
瑞士苏黎世联邦理工学院Gisbert Schneider团队与罗氏合作，在《Nature Computational Science》发表研究，将主动学习、高通量实验与几何图神经网络整合为闭环，用于数据稀缺条件下的C–H硼化反应成败与区域选择性预测。
AI药物设计实验室精选AI 评分7070 俄亥俄州立大学MADDIE多智能体药物发现系统：50个靶点各交付100个候选分子
俄亥俄州立大学Xia Ning团队提出MADDIE多智能体药物发现系统，由中央Orchestrator调度HitIdentifier、LeadOptimizer、Evaluator和Synthesizer四个专职智能体，在50个蛋白靶点上均交付100个满足对接评分、类药性、合成难度、毒性预测等计算阈值的候选分子。
推荐理由：论文用50个靶点的对照与消融，说明中央调度主要减少达到同一计算目标所需的搜索量。
Insilico Medicine 英矽智能AI 评分5353 英矽智能在 Chemistry42 逆合成中推出 ChemCensor 反应可行性评分
英矽智能在 Chemistry42 逆合成模块中推出 ChemCensor，用 0-5 分的基于先例的评分判断所提反应是否化学上可行，依据是相同反应中心、相同官能团兼容性以及有真实文献先例支持。该功能在首尔 ICML 2026 上介绍，公司称其并非模式匹配，而是将化学家逻辑系统化。
DrugAI精选AI 评分7474 微软 Retrochimera 组合 Transformer 与 GNN 提升逆合成分析
微软研究院团队在 Nature 发表 Retrochimera，将逆合成 Transformer R-Smiles 2 与图神经网络 Neuralloc 组合，在约三分之二的化学家盲评比较中其建议优于参考数据集反应。
推荐理由：微软团队把 Transformer 与图神经网络组合成逆合成工具，并用化学家盲评和药企内部数据检验其表现。
Terray Therapeutics精选AI 评分5858 Terray 与 NVIDIA 用微调 Nemotron 模型抽取化学合成路线并接入 EMMI 平台
Terray Therapeutics 与 NVIDIA 合作，用微调的 Nemotron 3.5 Super VL 和 Nemotron 3 Nano Omni 从科学文献中抽取化学合成路线，并称取得当前最优性能。
推荐理由：Terray 与 NVIDIA 合作把化学合成路线抽取能力嵌入 EMMI 平台，展示了化学文档解析在药研工作流中的具体用法。
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。
Andrés M. BranAI 评分4242 b12 Labs推出b12 Foundry自动化分子合成平台
b12 Labs（YC S25）发布b12 Foundry，将其AI设计的分子通过自动化设施实际合成，并与苏黎世大学HTEL合作把现有自动化设施改造为分子生产平台。该平台由AI智能体与化学家协同工作，产出分子、反应和数据，公司称其灵活性与质量少有其他机构能比。b12 Labs正寻求难以合成或需生成实验数据的分子合作方。
RecursionAI 评分3838 Recursion 详解其 AI 药物设计平台流程
Recursion 的药物设计高级副总裁 Donovan Chin 介绍，其 AI 原生引擎可在约一天内跑完一轮计算设计循环，将数百万分子快速筛选为可合成的高质量候选短名单。流程先用 Nesso-1 等 3D 结构模型评估结合亲和力，再整合 ADME、效力、模拟与 AI 逆合成等数百个模型，使化学家能探索全新化学空间并预测合成路线。公司称这些分子不仅在计算上有前景，而且在送实验室前即可实际合成。
DrugAI精选AI 评分7474 SynCraft：用LLM编辑分子改善可合成性，成果发表于Nature Machine Intelligence
北京大学来鲁华课题组在 Nature Machine Intelligence 发表 SynCraft，让大语言模型提出原子和化学键级编辑指令，由 RDKit 执行、SimpRetro 搜索逆合成路线，以改善生成分子的可合成性。
推荐理由：研究提出让大模型输出原子级编辑指令、由化学软件执行并检验逆合成的分子可合成性优化方法，为生成分子的后续改造提供可复用流程。
AI药物设计实验室精选AI 评分6969 RouteFlow 在连续合成路径潜在空间中设计可合成分子
RouteFlow 将分子优化转化为连续合成路径潜在空间中的搜索，为解码成功的候选分子同时给出由构建块和反应模板组成的合成路线。研究用 270,423 个 Enamine 构建块、115 个反应模板和最多五步路线训练路线自编码器，并以奖励引导流匹配加循环一致性约束进行优化。
推荐理由：该预印本把合成路线编码为连续潜在空间做分子优化，为兼顾性质与可合成性提供了一种可迁移的搜索思路。
Andrés M. Bran精选AI 评分5858 研究者评微软 RetroChimera：单步逆合成模型中的强方法
研究者 Andrés M. Bran 对微软研究院发表于 Nature 的逆合成预测模型 RetroChimera 做了评测，认为它在单步模型类别中是较强的方法。他强调预测必须经过实验室验证，而验证的前提是先把分子合成出来。微软研究院的原帖称该模型用于加速化学合成、帮助研究者探索更广泛的分子。
推荐理由：作者以实测评测视角指出逆合成模型需先合成再验证，并给出单步模型类别中的定位参照。
Marwin SeglerAI 评分6262 Marwin Segler 团队在 Nature 发表逆合成模型 retroChimera
Marwin Segler 团队在 Nature 发表逆合成模型 retroChimera，称其推进了 AI 合成规划模型的边界。作者指出合成是药物发现的主要瓶颈，AI 合成规划可帮助提出更优路线，并使生成式分子设计更可行。推文未披露具体评测指标与实验细节。
望石智慧AI 评分3030 北大药学院与望石智慧“AI赋能新药创制平台”入选北京市首批人工智能赋能科学研究典型案例
北大药学院与望石智慧联合建设的“AI赋能新药创制平台”入选北京市首批人工智能赋能科学研究典型案例，是唯一“AI+医药研发”领域高价值场景标杆应用。平台覆盖疾病靶点智能识别、分子逆向生成、多步合成路线规划与细胞药效高通量预测等环节，并面向医药研发机构开放药物智能设计工具。双方此前已共建联合实验室，2025年联合申报的“智慧药物研发北京市重点实验室”获评北京市重点实验室。
Philippe Schwaller精选AI 评分8282 SynthEx：面向复杂天然产物的策略优先合成规划智能体
Schwaller 团队发布预印本 SynthEx，一个以语言模型生成原子级图编辑断键、由多智能体分工提出策略、扩展路线并模拟修复的合成规划器。在 1,098 个无报道全合成的复杂天然产物上，近乎穷举的 AiZynthFinder 解出 13.8%，SynthEx 达到 63.9%，分子越复杂差距越大。
推荐理由：该工作用智能体规划复杂天然产物合成路线，并以专家盲评比较机器与人类步骤，提供了可参照的评测设计。
Andrés M. BranAI 评分5555 b12 Labs 向学术与非营利研究者开放逆合成工具 Selenium
b12 Labs 宣布向学术和非营利研究者免费开放其逆合成工具 Selenium，用户可通过 app.b12-labs.com 注册使用。该工具主打策略优先的合成路线规划，官方邀请研究者提交高难度目标分子或 AI 设计结构进行尝试。Andrés M. Bran 转发了这一开放消息并附上注册入口与博客链接。
Terray TherapeuticsAI 评分5050 Terray分享TerraSynth生成式合成规划器
Terray Therapeutics分享了其生成式合成规划器TerraSynth的工作，针对小分子药物发现中的合成瓶颈。该工具将合成规划纳入设计循环，而非事后处理，以减少生成模型提出难合成分子对DMTA循环的拖慢。TerraSynth已整合进其EMMI平台，帮助聚焦值得合成的分子以推进项目。
Marwin Segler精选AI 评分5858 Marwin Segler 报告用于合成步骤生成的推理模型
Marwin Segler 报告团队推出面向合成步骤生成的推理模型，针对该任务采用专门的思维链监督微调（SFT on COT）与可验证奖励强化学习（RLVR）。其表示语言模型在处理结构与丰富自然语言并存的化学任务（如合成）时带来新能力。
推荐理由：作者披露其合成路线生成推理模型采用SFT与RLVR训练，为化学语言模型的能力边界提供一手说明。