独家专访宋云龙博士：BD累计超78亿美元，AI制药深耕者的第“三”次创业
宋云龙博士2026年4月创立小分子创新药Biotech云济智曜，搭建贯通靶点评估、动态蛋白建模、分子生成与ADMET预测的全链路AIDD平台，数月内输出多条差异化小分子管线。
#ADMET
动脉网AI 评分3636
下一分子精选AI 评分5858 下一分子整理 AI 制药 Benchmark 清单 AIDD Bench Atlas，收录 85 项评测资源
下一分子整理并发布 AI 制药 Benchmark 清单 AIDD Bench Atlas，收录 85 项覆盖通用科研、靶点发现、分子设计、临床前、临床分期、注册和上市后等环节的评测资源。
推荐理由：清单把分散在靶点发现到上市后的 85 项评测资源按阶段和对象归类，便于对照选用。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分6363 Inductive 在 OpenADMET CYP 抑制盲测中夺冠，连续第四次登顶 AI 药物发现基准
Inductive 在 OpenADMET CYP Direct Inhibition 盲测中排名第一，领先来自生物制药、学术与 AI 机构的 270 余名参赛者，NVIDIA 与 Recursion 分列第三、第四。
推荐理由：Inductive 在 OpenADMET CYP 抑制盲测中领先 270 余支队伍，可对照其连续四次登顶的 ADMET 建模路线。
DrugAIAI 评分3838 从NVL-655专利突破到分子设计：望石智慧MolVortex如何赋能ALK四代抑制剂研发
望石智慧以ALK第四代抑制剂为例，展示MolVortex药物研发智能体如何串联项目立项、专利分析、分子生成与成药性评价。在海思科专利WO2026219300的NVL-655 Fast Follow案例中，代表性化合物49-A的ALK G1202R/L1196M酶活性IC50为0.08 nM，食蟹猴AUC@3mpk达1605 ng*h/ml，小鼠药效试验21天抑瘤率107%。
下一分子AI 评分3636 AI制药日报｜2026-11-01
bioRxiv预印本在569个已上市药物上评测35种毒性预测读出，发现没有任何学习表征优于普通指纹，毒性专用工具中仅一种高于随机，且无一能匹敌仅凭批准年份的预测器。作者认为瓶颈在于分子结构作为输入本身的局限，进展或需纳入暴露与代谢信息。
BioArt精选AI 评分7373 清华大学团队在Nature Communications发表可解释AI引导的可降解脂质肝脏mRNA递送研究
清华大学深圳国际研究生院颜昊、康飞宇团队在Nature Communications发表研究，建立模块化合成、高通量筛选、可解释机器学习与动物验证的两阶段框架，从520种实验脂质扩展到10,920种虚拟候选，筛出可降解可电离脂质PA97MD101。
推荐理由：研究把可解释机器学习用于可降解脂质筛选，并用独立动物实验检验体外预测的边界。
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。
LeapFunAI 评分3838 药明康德2026年三季报：AIDD/AI4S写入测试与生物学业务披露
药明康德在2026年第三季度报告中首次将AIDD/AI4S写入测试与生物学业务披露，前三季度营收455.37亿元、同比增长38.59%，持续经营业务在手订单767.4亿元、同比增长36.4%。测试业务称正加快HI+AI一体化和自动化能力建设，以满足全球AIDD/AI4S客户的干湿闭环研发需求；生物学业务则面向这类客户提供高通量、多样化、定制化的一体化湿实验室服务。
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4242 英矽智能推出MMAI KINOME激酶预测模型
67 种激酶。你的分子还可能命中什么？🎯 认识 MMAI KINOME，英矽智能专用于预测激酶活性、探索选择性的 AI 模型。 带上你的分子。探索预测结果。免费试用。 👉 https://playground.insilico.com
Insilico Medicine 英矽智能AI 评分4040 英矽智能免费开放MMAI ADMET模型
1个模型。28项关于你分子的预测。🧪 它会被人体吸收吗？可能有毒性吗？作为潜在药物它会有怎样的表现？ 认识MMAI ADMET，我们用于药物发现的SOTA模型家族的一员。🧪 🚀 现已免费开放试用！ 👉 https://playground.insilico.com
Corin Wagen精选AI 评分5858 Anton Ni 与 Joonho Lee 提出基于 UMA 嵌入的隐式溶剂模型
Corin Wagen 推荐 Anton Ni 与 Joonho Lee（哈佛大学化学与化学生物学系）的新工作：作者在 SMD 数据上基于 UMA 嵌入训练了一个兼容神经势（NNP）的隐式溶剂模型，并展示该模型可用于分子动力学、logP 预测、异构体 ΔG 预测和 SNAr 机理研究。推文未披露模型性能数字与对照结果。
推荐理由：该工作把 UMA 嵌入用于训练兼容神经势的隐式溶剂模型，并展示其在多类化学任务上的适用面。
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。
Insilico Medicine 英矽智能AI 评分3636 英矽智能免费开放四款药物发现模型
4 款最先进的药物发现模型。免费试用。🧪 有化合物吗？来测试一下。 💊 ADMET。激酶选择性。GPCR 相互作用。合成化学。 你的化合物。实时预测。零成本试用。 👉 https://playground.insilico.com
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。
insitro · Publications & Press精选AI 评分6565 insitro 与礼来共建的小分子体内 PK 预测模型上线 Lilly TuneLab
insitro 与礼来合作构建的小分子体外及体内性质预测机器学习模型，现已向部分生物技术公司开放于 Lilly TuneLab。模型基于礼来数十年研究产生的多物种临床前数据训练，覆盖数十万个独特分子，并会随数据集扩展而更新；insitro 称其可作为当前从体外实验外推的行业标准方法的替代方案。
推荐理由：礼来与 insitro 用数十年多物种临床前数据训练的小分子体内 PK 预测模型进入 TuneLab，为早期筛选提供参照。
insitro · Publications & Press精选AI 评分7272 insitro 与礼来在 TuneLab 推出体内 PK 预测机器学习模型
insitro 与礼来在 Lilly TuneLab 平台上线体内 PK 预测模型，可跨小鼠、大鼠、狗和猴四种临床前物种预测血浆清除率、稳态分布容积和平均驻留时间。
推荐理由：该模型用礼来历史数据直接预测体内PK，并与体外外推法对比，为小分子成药性评估提供参照。
Collaborations Pharmaceuticals 官网资讯AI 评分2828 Collaborations Pharmaceuticals 案例研究：过去十年 AI 的安全实际应用
Collaborations Pharmaceuticals 以十余个简要案例研究披露其过去十年面向制药、化工和消费品客户的 AI 服务项目，涵盖预测 ADME/Tox、脱靶预测、选择性 ADORA3 激动剂生成设计、PROTAC 的 hERG 与溶解度优化及眼部生物利用度算法开发。公司称这些收费项目多数因保密未公开，此次仅作高层级描述，并强调其 AI 应用建立在数十年经验与验证之上。
DrugIntel精选AI 评分7070 Nature研究构建随机背景基线，量化配体优化中的效力与PK权衡
《Nature》2026年发表的这项研究针对6个靶点的18个先导化合物系统合成257个单原子水平类似物，发现11.3%的类似物效力提升至少10倍（95%置信区间7.5%–15.2%），但41.4%的类似物在肝微粒体稳定性、血浆游离分数或膜通透性中至少一项恶化超过3倍。
推荐理由：研究用257个单原子类似物建立配体优化的随机背景，量化效力提升与PK恶化的权衡。
创腾科技AI 评分2828 高维设计空间的突围：ADC 前沿进展、耐药挑战与数智驱动解法
截至2026年6月30日全球累计获批ADC达23款，2026年6月百利天恒/BMS的izalontamab brengitecan获NMPA批准，成为全球首个获批的双特异性ADC。文章梳理2024—2026年载荷多机制化、靶点下沉、双抗与定点偶联等前沿主线及抗原丢失、载荷外排等耐药机制，并提出以MaXFlow、SDH、iLabPower覆盖抗体模拟、载荷设计、DAR工艺优化与数据治理的连续路径。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分7272 Inductive Bio 发布 Beacon-2，可由化学结构预测小分子人体有效剂量
Inductive Bio 于 9 月 17 日发布 Beacon-2，该系统可直接从小分子化学结构预测人体有效剂量，先预测吸收、分布、代谢、排泄与毒性等决定剂量的性质并估算效力，再通过药代动力学机制模型整合。
推荐理由：Beacon-2 把人体有效剂量作为可从结构计算的指标，并给出在真实药物项目与公开化合物上的验证范围。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分7373 Inductive Bio 发布 Beacon-2 模型，从化学结构直接预测人体有效剂量
Inductive Bio 发布 Beacon-2，这是对 Beacon 系列模型的重大更新，可在 ADMET 之外直接从化学结构预测分子的有效人体剂量，由 ADMET-PK、效力与 PK/PD 三个可配置模块组成。
推荐理由：Beacon-2 把人体有效剂量作为可计算目标，并用 Indy 智能体的对照实验展示只优化效力会出现的偏差。
深势科技 DP Technology精选AI 评分6060 安科生物与深势科技签署战略合作，聚焦ADC载荷分子设计与成药性优化
2026年9月16日，安科生物与深势科技签署战略合作协议，围绕抗体偶联药物（ADC）载荷分子的设计与优化开展合作。双方将依托深势科技在分子模拟、自由能计算、定量构效关系分析及ADMET预测等方面的能力，开展载荷候选分子的结构生成与虚拟筛选、关键理化性质预测及转运体外排相关耐药风险评估，并通过计算设计、实验验证、数据回流闭环改进预测模型与分子设计。
推荐理由：合作聚焦ADC载荷分子的设计与成药性优化，并规划计算与实验数据回流闭环，可作为AI4S落地具体研发课题的观察样本。
Ginkgo Datapoints · Updates精选AI 评分5858 Ginkgo Datapoints 与 Lilly TuneLab 合作，为后者提供小分子 ADME 与抗体可开发性数据生成服务
Ginkgo Datapoints 宣布与 Lilly TuneLab 合作，为 TuneLab 内的生物技术公司提供小分子 ADME 和抗体可开发性数据生成服务。其机器学习就绪的结果可直接接入 TuneLab 的预测模型，目标是缩小 AI 模型与实验室数据之间的差距。
推荐理由：该合作把 ADME 与抗体可开发性数据生成接入 Lilly TuneLab，展示了实验数据与预测模型对接的一种路径。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分5858 Inductive Bio 推出 AI 化学助手 Indy，称可将药物化学家产能翻倍
Inductive Bio 发布 AI 化学助手 Indy，面向其合作项目开放，公司称已在内部合作项目中使团队产能翻倍。Indy 可解析 CRO 报告、QC 剂量响应曲线、分析历史 SAR、运行生成化学算法、搭建 FEP 计算并生成项目汇报幻灯片，并接入 Inductive 的 ADMET 与 PK 模型。
推荐理由：Indy 在真实剂量响应曲线上的准确率对比通用大模型，展示了药化专用助手与通用模型的差距。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分6262 Inductive Bio 推出药化智能体 Indy，称数据质控准确率 89% 高于 Claude 与 GPT
Inductive Bio 发布小分子药化助手 Indy，内嵌于其 Compass 平台，可做剂量响应数据质控、FEP 提交、人体剂量预测与 SAR 幻灯片生成。
推荐理由：Inductive 公开其药化智能体 Indy 与 Claude、GPT 在数据质控和常规设计动作上的对照评测，可看判断力差距落在哪。
英灵殿科技Valhalla精选AI 评分7474 英灵殿科技发布ADMET-EvO自演化科学智能体，在22项TDC ADMET任务中综合排名第一
英灵殿科技（Valhalla Technology）联合香港中文大学、浙江大学和斯坦福大学提出ADMET-EvO，一种面向异质任务持续开展自主研究、驱动任务专用算法演化的科学智能体。
推荐理由：该工作把端点理解、假设检验与算法演化串成研究闭环，为药物研发智能体的评测方式提供了可参照的架构。
Oxford Protein Informatics Group · Blog精选AI 评分5858 用机器学习预测ADME性质：两个描述符保留82%性能
OPIG的UNIQ+学生Zarif Shafiei复现Biogen ADME数据集上的模型比较结论，发现仅用RDKit的PEOE_VSA与SlogP_VSA两个向量描述符即可保留48描述符基线82%的预测性能（LightGBM、四端点5折交叉验证，平均R²由0.42降至0.36）。
推荐理由：作者复现Biogen ADME基准并检验其结论，发现两个RDKit描述符可保留82%预测性能，为特征选择提供参照。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分5858 Inductive Bio 分享 OpenADMET PXR 盲测夺冠方法
Inductive Bio 在 OpenADMET 2026 年 PXR 激活预测盲测中从 350 多名研究者中排名第一，其负责人 Duncan Muir 在 webinar 中完整讲解建模路径。
推荐理由：Inductive Bio 复盘其在 OpenADMET PXR 盲测中的建模路径，为 ADMET 预测的误差分析与数据融合提供可迁移做法。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分5858 Inductive Bio 将 ADMET 模型接入 ChatGPT、Claude 与 Benchling
Inductive Bio 随 OpenAI Rosalind Workbench 发布，将其 ADMET 模型接入 OpenAI 生态（含 ChatGPT、Codex 与 Rosalind Workbench）；此前 6 月已作为 Claude Science 生态伙伴进入 Claude，本月早些时候通过 ModelHub 进入 Benchling。
推荐理由：Inductive Bio 的 ADMET 模型接入三家主流平台，展示了化学预测模型嵌入现有科研软件栈的分发路径。
Valence LabsAI 评分2222 Valence Labs 谈生成式AI置信度预测
Valence Labs 介绍其置信度预测新工作，用于判断药物分子预测结果中哪些可信、哪些需回实验室补数据。推文指出生成式AI模型很少按已有证据校准置信度，在药物发现中这种虚假自信会浪费时间和资金。视频由 Tristan 讲解。
Rowan ScientificAI 评分3838 Rowan平台新增三种logP计算方法
昨天，我们在平台中新增了三种计算/预测logP的方法： - RDKit的Crippen logP - 基于SangsterLogP数据集（含2.3万条实验logP数据）训练的ChemProp模型 - 一种基于物理的方法，对不同构象运行COSMO-RS以预测logP。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分6060 Inductive Bio 在 OpenADMET PXR 盲测挑战中夺冠，为连续第三次获第一
Inductive Bio 在 OpenADMET 的 PXR Blind Challenge 中排名第一，击败来自大型药企、生物技术公司、学术机构和 AI 组织的 350 多名研究者。
推荐理由：Inductive Bio 在 PXR 盲测挑战中夺冠，可与该公司连续三次盲测成绩及 ADMET 建模的真实条件评测对照阅读。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分5858 Inductive Bio 加入 Anthropic 生命科学生态，通过 Claude 提供 ADMET 预测
Inductive Bio 宣布加入 Anthropic 生命科学生态，并发布 Model Context Protocol（MCP）连接器，让 Claude 和 Claude Science 用户可用自然语言对任意化学结构获取 ADMET 性质预测。
推荐理由：Inductive Bio 把其 ADMET 预测模型接入 Claude，为小分子设计中的性质评估提供了一种对话式调用入口。
Inductive BioAI 评分4242 Inductive Bio加入OASIS联盟，聚焦肝毒性预测
Inductive Bio已加入HESI旗下OASIS联盟，参与评估不同药代动力学方法如何定义药物暴露以用于DILI预测，包括其Beacon-1 ADME模型提供的暴露估计。
Ignota Labs 官网资讯AI 评分3838 Ignota Labs 联合创始人 Layla Hosseini-Gerami：如何用 AI 将失败药物转化为新药
Ignota Labs 联合创始人 Layla Hosseini-Gerami 在 Nature 访谈中介绍其 AI 驱动平台：先从数千个失败药物中筛出因意外安全性问题（如肝毒性）而搁置、但患者潜力大的候选，再用深度学习结合生物信息学、化学信息学和多模态数据定位安全性问题根因并制定缓解策略。核心目标是以最小化学改动让这些药物尽快重回临床。
Mol.AIAI 评分3838 基于 Uni-Mol 重现血脑屏障渗透性预测并上线在线工具
基于 ICLR 2023 的 Uni-Mol 框架微调血脑屏障渗透性分类模型，在留出测试集上取得 ROC-AUC 0.9199、PRC-AUC 0.9686。训练使用约 2000 多个 BBBP 分子，经 RDKit 规范化后剔除 11 个非法分子，微调 10 个 Epoch。
Ginkgo Datapoints · UpdatesAI 评分5858 Ginkgo Datapoints、Tangible Scientific 与 Inductive Bio 联合推出 ADME-One
Ginkgo Datapoints、Tangible Scientific 与 Inductive Bio 联合推出 ADME-One，将完整的高通量 Tier 1 ADME 实验面板与 AI 驱动的人体 PK 预测及整合式化合物管理结合。三家机构称，该组合让团队可在命中化合物识别阶段就做出达到先导优化质量的决策。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分6060 Ginkgo Datapoints、Tangible Scientific与Inductive Bio推出高通量ADME平台ADME-One
Ginkgo Bioworks旗下Datapoints与Tangible Scientific、Inductive Bio联合推出高通量ADME平台ADME-One，将五项Tier 1 ADME检测、Inductive Bio的AI人体PK预测和化合物管理整合为一项服务。
推荐理由：三家合作方把高通量ADME实验、AI人体PK预测与化合物管理打包成一体化服务，展示AI与湿实验衔接的一种落地形态。
HouMedAI 评分1818 浙江大学LynxMind项目获浙江省第十五届“挑战杯”大学生创业计划竞赛金奖
浙江大学课题组本科生沈欣领衔的“LynxMind——中枢神经药物设计领航者”项目在浙江省第十五届“挑战杯”大学生创业计划竞赛中获本科生组生物医药与健康科技赛道金奖。该项目为面向中枢神经系统疾病的新一代药物发现一体化平台，构建专属数据库并整合血脑屏障穿透性预测、分子生成与优化、可解释性分析等功能。