#Google Research

HAYA 构建 RNA 引导药物发现引擎

解码调控基因组需要强大的算力和深入的阅读。我们两者都扩展了。🚀 很自豪被 @googlecloud 专题报道，介绍我们如何为 RNA 引导药物构建可扩展的发现引擎。🧬 ➡️ 了解更多： https://cloud.google.com/customers/haya-therapeutics #RegulatoryGenome #Biotech

Google DeepMind 为 Antigravity 推出化学信息学技能，一小时演示小分子候选流程

Google DeepMind 于11月3日介绍面向 Antigravity 的 Cheminformatics Skills，将语言模型的流程编排与 RDKit 等化学工具及 ChEMBL、PubChem 数据资源结合，用克唑替尼、洛拉替尼及相关化合物演示多步骤工作流。

同一新闻，精选展示《Google DeepMind 为 Antigravity 推出化学信息学技能，智能体一小时完成大环设计与合成路线》

Google团队预印本提出表位裁剪方法降低蛋白结合剂计算成本

Google Research、Google DeepMind 等机构在一篇预印本中提出将靶点裁成表位附近的局部窗口，再结合智能体迭代搜索用于从头设计蛋白结合剂。

巨头割据下的AI生物学

科技巨头正从分子模拟、蛋白质设计、科研智能体与自动化实验室等不同入口切入生物学。上周Google展示自主湿实验室，OpenAI用数千个Agent分析数百万个脑细胞并收购AI制药公司Orchestra Bio，微软发布BioEmu-2，Anthropic开放生命科学研究合作，NVIDIA推出蛋白质设计模型RFD4-Proteina。

AI 生物学，进入巨头割据时代

OpenAI、Anthropic、NVIDIA 与 Google、微软近期密集发布动作，争夺科学家科研工作流的发起入口。OpenAI 披露数千个 GPT-Rosalind 代理用 32 分钟分析数百万鼠脑细胞既有数据，Google 的 VERID 经三轮适配体设计反馈将命中率从首轮 10.2% 提升至第三轮 33.5%。

谷歌推进AI agents与湿实验闭环：让AI从实验中学习，找到纳摩尔级蛋白结合分子

谷歌公布实验自动化框架VERID、适配体闭环发现和蛋白质结合分子设计三项进展，目标是让AI智能体在研究人员指导下运行实验并从结果中学习。VERID在开源PyLabRobot基础上建立实验工作站的语义数字孪生，提供状态查询、快速模拟、安全执行和完整记录四项能力。

Baker团队发布Chaperone框架，让AI智能体高效进行蛋白质设计

华盛顿大学David Baker团队在预印本中提出Chaperone，一个将RFdiffusion3与ProteinMPNN、AlphaFold3等50多种蛋白质设计工具集成到统一DataFrame接口的轻量级智能体框架。

谷歌推进AI agents与湿实验闭环：让AI从实验中学习，找到纳摩尔级蛋白结合分子

谷歌于2026年10月16日公布实验自动化、适配体闭环发现和蛋白质结合分子设计三项研究进展，目标是让AI智能体在研究人员指导下运行实验并从结果中学习。VERID框架在开源PyLabRobot基础上建立实验工作站的语义数字孪生，跟踪空间位置、试剂身份、液体体积和吸头库存，提供状态查询、快速模拟、安全执行和完整记录四项能力。

Google也在推进自主湿实验室，已实现智能体与机器人闭环

Google 于 10 月 16 日发布技术博客，介绍其搭建自主湿实验室的进展：团队希望让 AI 智能体设计分子、安排实验、分析结果并据此调整下一轮方案，其中一项研究已找到能紧密结合实体瘤相关靶点的蛋白质分子，但机器人操作、分子筛选和蛋白质设计三项研究尚未全部打通。

Google 推出 Antigravity 智能体工作台，用 ProtNLM 挖掘抗菌肽候选

Google 发布智能体科研工作台 Google Antigravity，并用它从 Streptococcus pseudopneumoniae 中找到一个预测对呼吸道感染病原体有活性的新型抗菌肽候选，该先导物正在接受湿实验验证。

从设计分子到操作机器人，Google 正在构建自主生物实验室

Google Research 于 2026 年 10 月 16 日公布三项研究，分别用智能体闭环设计 DNA 适配体、设计蛋白结合物，以及用 VERID 数字孪生约束实验机器人操作。

Google Research闭环湿实验三件套公布：将Agent锚定于湿实验，获癌症靶点个位数纳摩级结合物

Google Research 于 2026 年 10 月 16 日发布研究综述，围绕 VERID 语义数字孪生、适配体闭环沙箱和表位切除驱动的 de novo binder 设计三项工作，把 AI Agent 接入物理液体处理机器人跑通闭环分子设计。

Google Research 展示智能体湿实验、适配体与 FAP 蛋白结合物设计三项研究

Google Research 报告三项研究：VERID 用语义数字孪生约束机器人实验；AI 智能体根据三轮湿实验反馈改进 DNA 适配体；人机协作进行 FAP 蛋白结合物设计并获得纳摩尔级结合验证。三条研究线的整合仍是下一步，尚非统一、全流程自主的生物实验室。

用果蝇连接组做分子对接：MaleCNS 驱动刚性对接模拟

作者把雄性果蝇中枢神经系统连接组 MaleCNS（38,128 个神经元、300 万个突触）接入一个刚性对接模拟器，让果蝇“操控”星形孢菌素进入 CDK2（PDB 1AQ1）的结合口袋。仅训练边缘两层、约十万次强化学习后，果蝇从包括 9 Å 外且倒置的各个起始位置把分子对接到晶体构象 2 Å 以内。作者明确表示这并未解决药物发现，且模拟物理为自制、连接组本身未经训练。

HHS向Capra Biosciences追加1700万美元，支持美国本土生产对乙酰氨基酚等7种关键API

美国卫生与公众服务部（HHS）向Capra Biosciences提供扩大后的1700万美元资助，用于在美国本土生产对乙酰氨基酚及另外6种关键API。Capra采用模块化小型反应器"横向扩产"而非放大单罐，并将纯化集成到反应器中，其自有微生物可利用葡萄糖、甘油或乙醇副产物生产同一目标产物。