AI制药日报|2026-10-31
Ginkgo Datapoints旗下虚拟细胞药理学计划于2026年10月27日以CC BY 4.0许可开放ReFRAME化合物库的DRUG-seq转录组数据,覆盖12,949种化合物,注册免费账户即可获取。
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Arc Institute、斯坦福 Brian Hie 团队及合作者于 2026-10-29 在 Zenodo 公开两项预印本,显示预训练基因组模型 Evo 2 可用少量功能相近序列作为示例做上下文学习,不更新参数即可调整生成方向。
推荐理由:综述梳理 Evo 2 少样本上下文学习的两项预印本,区分计算筛选与湿实验证据,并给出跨任务适用边界。
Patrick Hsu 转发 Garyk Brixi、Brian Hie 等人的新工作,显示 Evo 2 基因组语言模型可在无需重训练的情况下通过上下文学习(ICL)完成生成式设计。仅凭少量示例,Evo 2 ICL 即可生成蛋白质、从头抗体、CRISPR-Cas9 位点、线粒体基因组和完整噬菌体。研究还利用合成序列迭代构建思维链(CoT),以完成更难的设计目标。
同一新闻,精选展示《Brian Hie 团队报告 Evo 2 的生成式上下文学习能力》
蛋白领域真正在发生的是蛋白基础模型吸收单任务模型,而非通用大模型吞并蛋白模型。Anthropic将Basecamp Research的280亿参数EDEN接入Claude Science,Xaira的X-Scientist以通用大模型作调度、X-Cell与X-Design等蛋白模型作执行引擎。
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。
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。
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。
Google DeepMind 推出面向合成生物学的 SynthID Bio 水印方法,可在蛋白序列和 AlphaFold 3 预测的 3D 结构中嵌入可检测签名,并在实验室测试中保持生物功能。
推荐理由:介绍一种嵌入蛋白序列与预测结构的可验证水印方法,并给出湿实验与检测稳健性证据。
Biohub 发起 Virtual Biology Initiative,计划生成数据以解锁生物学中的规模定律并构建准确的细胞预测模型,未来五年投入 1 亿美元支持 Biohub 之外的工作。