PharmAgents2：面向自主端到端药物发现的智能体系统
PharmAgents2 是面向端到端药物发现的自主系统，结合知识增强决策与并行智能体的大规模探索，并配套包含 121 道题、覆盖九类决策场景与三项端到端任务的 PharmAgents-Bench v0.1。
推荐理由：该预印本把自主智能体用于端到端药物发现，并给出三项经人实验验证的案例，可作为评估自主科研系统的参照。
研发方向
干湿闭环与自动化 最新动态
高通量湿实验自动化机器人工作站、主动学习（Active Learning）与干湿闭环加速验证体系。
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更新
干湿闭环与自动化的精选
arXiv · q-bio.QM (定量方法)精选AI 评分7676 临港实验室精选AI 评分7272 临港实验室与上海人工智能实验室推出元生·自驱动实验室平台AutoLab
临港实验室与上海人工智能实验室联合推出基于OriBench的自驱动实验室平台AutoLab，打通从计算推演到实验验证的干湿闭环。平台融合OriGene智能体、实验室操作系统LabOS、具身智能与科研数据体系，各组件MCP工具化，设备经ADK套件与SCP-Lab协议接入后可被智能体调度复用。
推荐理由：平台把配方设计、自动制备与数据回流串成闭环，LNP实验展示了干湿迭代的具体路径。
DeepTech深科技精选AI 评分6060 哈佛教授 Gregory Verdine 谈 AI 制药：药企靠什么竞争
哈佛化学荣休教授、连续创业者 Gregory Verdine 在 DeepTech 访谈中表示，AI 目前最明确的价值是优化已有候选分子，而非从零设计全新小分子，后者受限于复杂结构的合成周期与水分子的物理计算难题。
推荐理由：连续创业者从分子设计、合成瓶颈与组织分工三层谈 AI 在药研中的实际边界，并以与晶泰的合作作为观察样本。
智药局精选AI 评分5858 UCB 与 Cradle 达成战略合作，将 AI 蛋白质工程平台用于数字抗体发现
比利时药企 UCB 于 11 月 4 日宣布与 Cradle 达成战略合作，在药物发现项目中引入其 AI 蛋白质工程平台，覆盖候选分子生成、先导优化与临床前开发准备环节，具体金额、期限和项目数量未披露。
推荐理由：UCB 引入 Cradle 平台做数字抗体发现，可对照其此前与晶泰科技的结构预测合作看药企 AI 布局差异。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分5858 活细胞自驱动实验室的优化器修补：实验约束下的性能与冗余性
该预印本在模拟中评估活细胞自驱动实验室的优化器修补何时改善闭环性能、何时因平台约束而冗余，并证明当排除与确认请求只作用于平台已禁止的条件、共享同一后验与选择流程并释放不可行请求槽位时，轨迹与基线完全一致。
推荐理由：研究在模拟中比较活细胞自驱动实验室的优化器修补规则，为闭环实验的可用性约束与评测设置提供参照。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分6363 RxnScout：视觉语言智能体优化镍催化C-糖基化反应条件
研究在湿实验试点中评估本地部署的视觉语言模型智能体RxnScout，用于筛选此前未优化的镍催化C-糖基化底物对反应条件。RxnScout读取反应式图像，从化学家整理的市售试剂集中选择候选，并根据实测产率更新推荐；顺序筛选每次只改变一个条件维度，执行前由化学家审核理由。湿实验比较显示，RxnScout以少于基线的试验次数达到该轮筛选中的最佳催化剂产率，文中还讨论了部署权衡、局限与生成理由中的错误。
推荐理由：预印本报告视觉语言智能体在湿实验中筛选镍催化糖基化条件，并与基线比较试验次数。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分5858 ANDROMEDA 1 在未知可行性下闭环优化缓释微丸配方与工艺
研究展示了一套闭环配方开发流程，在联合优化配方与工艺变量的同时从实际实验结果中学习实验可行性。以咖啡因缓释微丸为对象，ANDROMEDA 1 在混合类别与数值设计空间内选择条件，13 个连续批次共完成 51 次实验，其中 29 个条件产出可下游表征的微丸，22 个（43%）不可行，失败实验仅作为可行性观测保留而不赋予人工释放评分。
推荐理由：研究在缓释微丸开发中把失败实验作为可行性观测纳入闭环优化，为配方工艺联合优化提供了可迁移流程。
智药邦精选AI 评分5858 映恩生物与腾讯云达成战略合作，共建AI驱动ADC研发闭环
映恩生物于2026年11月3日宣布与腾讯云计算（北京）有限责任公司达成战略合作，结合其自研AI模型平台、专有实验数据与药物研发体系，以及腾讯的AI工程、算力和智能体平台能力，推动AI贯穿从药物发现到全球临床的研发全链条。
推荐理由：映恩生物与腾讯云围绕ADC研发达成战略合作，披露了自研AI平台与湿实验闭环的具体分工。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分7272 语言模型与主动学习弥合文献到实验室差距，预测反应可行性并自主探索
研究提出两阶段蒸馏与适配框架，将大规模文献反应数据中的反应性知识迁移到小型高通量实验（HTE）数据集，并用于不确定性引导的主动学习。在Suzuki–Miyaura偶联、Buchwald–Hartwig胺化和酸-胺缩合的零样本评测中，通用模型平均准确率比最强基线高41.5%、macro-F1高29.2%，并超过人类专家准确率8.9%、macro-F1 11.5%。
推荐理由：该预印本把文献反应知识蒸馏到高通量实验数据，并用主动学习减少所需实验标签，为反应可行性预测提供可迁移路径。
智药局精选AI 评分6262 DoveTree与晶泰科技复盘难成药靶点合作：签约一年多已有项目进入IND-enabling
DoveTree研发总裁Lihua Yu与晶泰科技主任科学家邹俊杰在闭门交流会上首次复盘双方2025年8月宣布的战略合作，该合作总价值达数十亿美元，覆盖肿瘤、免疫、神经、代谢等领域多个难成药靶点，目前已有项目进入IND-enabling研究阶段。
推荐理由：复盘晶泰与DoveTree围绕难成药靶点的战略合作，披露从签约到IND-enabling的推进节奏与平台能力细节。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分6363 ETALON：面向智能体计算机辅助药物设计的可验证执行与研究记忆框架
作者提出 ETALON，一个为通用编程智能体提供计算机辅助药物设计集成环境的框架，由 MolQuarry（化学与生物证据）、MolCascade（分子准备、筛选与对接）和 PRISM（分子生成与物理建模）三个可独立使用的系统支撑科学操作。
推荐理由：该工具把分子准备、筛选、对接与生成整合进统一执行层，并区分完成、验证与准入记录，为智能体辅助药物设计提供可复用框架。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分5858 高通量实验数据集上的产率预测与条件推荐：编码效应与噪声上限
该研究用统一流程在来自五个公开来源的13个高通量实验数据集上比较五种模型架构与三种类别编码，发现多层感知机从整数编码改为独热编码后平均留出R2提高0.168，准确率主要由编码而非算法决定。
推荐理由：研究在13个高通量实验数据集上比较产率预测模型，揭示编码方式与噪声上限对结果的影响。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分5858 XinPilot：面向高通量合成与纯度分析的开源桌面工作台
XinPilot 是 Acceleration Consortium 药物化学自驱动实验室开发的开源 Windows 桌面工作台，用于打通合成、后处理与纯度分析之间的数据传递。
推荐理由：面向高通量合成与纯度分析的数据衔接问题，展示了一个把仪器工作流与分析证据整合到同一项目的桌面工具设计。
arXiv · q-bio.BM (生物大分子)精选AI 评分7474 D2ML：面向直接到生物学小分子筛选的测定感知模型
作者提出 D2ML 测定感知模型，从单点筛选预测活性、从粗制剂量反应预测跨靶点相对效力、从纯化化合物数据预测绝对效力，并用跨阶段共享信息的联合模型提升预测。
推荐理由：针对直接到生物学筛选的粗混合物浓度不确定问题，提出分阶段联合建模，并用实验验证多目标优化。
LeapFun精选AI 评分5858 Claude驱动AI Agent自主完成小鼠脑内基因治疗注射实验
Exin Therapeutics联合创始人兼CEO Gabriel Ocana-Santero公开一项实验，由Claude驱动的AI Agent从19种候选基因治疗载体中选择方案，确定外侧内嗅皮层为注射靶区，并操控自建电动定位装置完成小鼠脑内注射，人类仅负责开颅缝合与审批。
推荐理由：该实验展示AI从方案选择到设备执行的连接方式，也暴露了自主实验的安全边界问题。
智药邦精选AI 评分5858 npj Drug Discovery综述提出TechBio 3.0：AI制药如何把预测、设计与实验连成闭环
牛津大学Krish Ramadurai与Abhirup Banerjee在《npj Drug Discovery》发表综述，用TechBio 3.0概括将多模态AI、生成式化学与自动化实验接入同一反馈体系的研发方式，并区分1.0性质预测、2.0靶点发现与分子生成、3.0实验反馈持续更新模型与设计。
推荐理由：文章以综述框架梳理多模态AI、生成式设计与自动化实验的闭环，并借两个企业案例说明证据边界。
Absci精选AI 评分5858 Absci 的 Origin 抗体设计平台迁移至 AMD Instinct GPU，共折叠打分提速 3 倍
Absci 宣布其 Origin 抗体设计平台已运行在 AMD Instinct GPU 上，并将 AMD 开源 Triton kernels 集成进共折叠结合过滤工具 AbsciBind，在 AMD Instinct GPU 上相较生产基线取得 3 倍加速且输出质量无损失。
推荐理由：Absci 披露 Origin 平台在 AMD GPU 上的推理加速与集群部署，可作为抗体设计算力适配的参考。
药化猩球精选AI 评分7878 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。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分5858 AIChemist 机器人化学家实现自主推理与实验的构建式化学发现
研究团队报告机器人化学家 AIChemist，它根据自身结果决定下一步问题，并用计算或实验作答后据此构建下一轮设计。在硅基自由基中继概念下，它开发出不对称三组分硅氰化反应，发现溶剂效应取决于氧化剂配方，将收率从 20% 提升至 67%、对映体过量 88%；针对杀虫剂 broflanilide 中间体，设计了不涉及硝基转化的光氧化还原/镍 C–N 偶联路线，估计成本低于常规路线。
推荐理由：预印本报告自主推理与实验闭环在两类反应上的结果，为化学发现自动化提供可参照的闭环设计。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分6363 计算引导的聚乙炔原位筛选用于基因递送
研究报道一种计算引导的聚合物基因载体发现方法，将聚合物组成与复合物配制的优化合并进行，无需常规合成、分离和表征新候选物。方法核心是计算机辅助实验设计、原位筛选与机器学习迭代建模，以转染效率为关键指标关联试剂浓度与配比等可控输入，并基于新型水溶性反应性聚乙炔 poly(N-(propargyl)-2-(aminooxy)-acetamide) 在水相中与醛官能化后直接与核酸复合。
推荐理由：该预印本把聚合物合成与核酸复合配制合并为单一优化问题，为基因递送载体的计算引导筛选提供可迁移流程。