12篇论文解码Orbis：AI环肽平台与诺和诺德14亿美元合作
作者梳理12篇论文，拆解Orbis如何用非天然构件大环、ⁿCycle-Forge计算搜索与自动化合成构成环肽发现体系。ⁿCycle-Forge以Boltz共折叠评分为代理目标，对两个靶点做约12万次共折叠评价并合成1472个设计，凝血酶初筛命中35/736，约为历史库的24倍，MDM2命中率约4.6%与历史定向库相近。
推荐理由：文章逐层拆解Orbis大环肽平台的计算与实验证据，并区分技术源流与公司独占资产。
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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LeapFun精选AI 评分6363 智药局精选AI 评分5858 Eleven Therapeutics 分拆出 Undecimal Bio，完成 1800 万美元种子轮融资
10 月 12 日，由 RNA 药物公司 Eleven Therapeutics 分拆而来的 Undecimal Bio 宣布完成 1800 万美元种子轮融资，由 4BIO 与 IQ Capital 共同领投并获超额认购，资金将投入递送分子和治疗性 siRNA 研发。
推荐理由：Eleven Therapeutics 拆分后，siRNA 肝外递送业务以新公司身份完成种子轮，呈现递送数据闭环思路。
晶泰科技精选AI 评分6565 晶泰科技开源化学反应产率定量AI模型lcms2yield
晶泰科技在GitHub开源化学反应产率定量AI模型lcms2yield，同步开放模型权重、推理代码及训练与评测数据集。
推荐理由：晶泰科技开源可预测紫外校正因子的模型，为高通量实验的产率定量提供了可复现的替代路径。
DrugAI精选AI 评分7878 Nat. Comput. Sci.：主动学习与几何深度学习提升数据稀缺药物发现中的化学反应预测
研究人员提出主动学习、高通量实验与几何图神经网络组成的闭环流程，用于数据稀缺条件下的C–H硼化反应预测。经3轮主动学习新增50种底物、4,821次高通量实验，最终数据集含6,865条反应记录和568种底物，独特Bemis–Murcko骨架由105个增至147个。
推荐理由：研究把主动学习选样与几何图神经网络结合，在C–H硼化上展示数据稀缺条件下的实验闭环路径。
DrugAI精选AI 评分7474 Baker团队在Nature Communications发表SAPP与DMX流程，以规模化实验表征加速蛋白设计
Baker团队在Nature Communications发表方法学工作，用SAPP和DMX两套流程把蛋白设计的实验表征规模化：SAPP将从基因片段到SEC纯化与标准化表征压缩到约48小时、每天可处理数百个设计，DMX用组合条形码和Nanopore长读长测序把廉价oligo pool转为数千个序列验证后的阵列化克隆。
推荐理由：该工作把蛋白设计的实验表征推到每天数百个设计，并展示寡聚几何等变量如何影响功能。
Marinka Zitnik精选AI 评分6363 ToolUniverse 新增 GPU 环境自动配置，支持智能体调用蛋白设计模型
ToolUniverse 推出 GPU 环境自动配置功能，使智能体可在复杂生物数据集上调用机器学习模型并把输出用于发现流程。
推荐理由：ToolUniverse 新增 GPU 环境自动配置，让智能体直接调用蛋白设计与结构预测模型，并附可复用的 EGFR 设计流程。
LeapFun精选AI 评分5858 Bindwell 复盘如何在30天建成8000平方英尺AI制药湿实验室
Bindwell 团队复盘了从9月3日到10月1日自建8000平方英尺湿实验室的过程，目标是绕开CRO为模型规模化产出数据。团队向美中英印乌近40家CRO发出规格书，39家中26家回复、仅15家按规格交付，体内实验交付中位数10个月、中位成本28.9万美元，生化检测中位2周、2.6万美元。
推荐理由：作者以自建实验室的实测数据对比CRO报价与周期，为分子发现的数据规模化路径提供了一手成本参照。
Fabian Theis精选AI 评分7676 LabCompass预印本：用生成式逆向设计指导细胞实验
Fabian Theis团队发布预印本LabCompass，将实验设计的生成模型与细胞响应的前向模型耦合，在连续设计空间中按目标表型生成候选实验条件，并逐轮用实验测量反馈。
推荐理由：研究把细胞响应预测模型反过来用于设计实验，并在原代造血细胞中做了实验验证，为虚拟细胞的实验指导能力提供了参照。
晶泰科技精选AI 评分6262 晶泰科技与暨南大学在JMC发表RET抑制剂研究，打通专利数据到小鼠药效的研发链路
晶泰科技联合暨南大学在《Journal of Medicinal Chemistry》发表回顾性案例研究，以两款已上市RET抑制剂的专利数据为基础，仅合成3个化合物即得到RET激酶IC₅₀为0.48 nM的候选分子Cpd-31。
推荐理由：晶泰科技与暨南大学在JMC发表回顾性案例，展示从专利数据解析到小鼠药效验证的连续研发链路，可作为端到端小分子早期研发流程的参照。
途深智合精选AI 评分6363 途深智合ToursynClaw完成CLDN18.2第二轮DBTL迭代，Hit Rate从3.4%升至16.0%
途深智合公布ToursynClaw在CLDN18.2抗体项目中完成第二轮DBTL迭代，25个候选抗体中形成4个优选Hit，Hit Rate由第一轮的3.4%（1/29）提升至16.0%（4/25），相对提升约364%。
推荐理由：两轮DBTL迭代的命中率与亲和力数据，为评估实验数据回流能否改善抗体设计提供具体参照。
晶泰科技精选AI 评分6868 晶泰科技公布XGlue™分子胶管线进展，活性提升超千倍
晶泰科技在Discovery on Target 2026大会上公布分子胶平台XGlue™进展，针对自身免疫疾病靶点的项目从微摩尔级Hit分子出发，数月内将活性推进至纳摩尔级甚至更低，实现千倍以上提升，正迈向PCC阶段。
推荐理由：晶泰披露分子胶平台在难成药靶点上的阶段性数据，展示了计算筛选与机器人实验迭代如何收窄化学空间。
LeapFun精选AI 评分6565 罗氏称约40%研发管线决策有AI贡献，并展示Lab-in-the-Loop闭环
在Roche Pharma Day 2026演讲中，Aviv Regev介绍罗氏正在建设的Lab-in-the-Loop，将AI、基础模型、自动化实验与临床数据嵌入从靶点发现到临床验证的环节；2025年第四季度至2026年第二季度约40%的研发管线决策存在可追踪的AI或计算贡献。
推荐理由：罗氏披露AI在研发管线决策中的实际占比与闭环建设路径，为评估药企AI落地程度提供参照。
Turbine精选AI 评分5858 Turbine与第一三共扩大合作，用vLab虚拟实验室支持ADC项目
Turbine宣布在第一三共完成可行性项目后扩大合作，其虚拟实验室vLab将支持第一三共的专有ADC项目，用Virtual Assays在载荷、联用、适应证和生物标志物决策上提供指导。Turbine称每个lab-in-the-loop循环都会把实验验证结果反馈进模型，在ADC发现中形成累积学习效应，双方将结合第一三共的数据与ADC经验加速新型癌症疗法发现。
推荐理由：该合作把虚拟实验室接入第一三共的ADC专有项目，并保留实验回馈模型的闭环，可作为ADC计算发现合作模式的参照。
Adaptyv Bio精选AI 评分5858 Adaptyv Bio 入选 ARIA 激活伙伴，将在伦敦开设实验室
Adaptyv Bio 宣布被英国 ARIA 选为激活伙伴，并将在伦敦开设实验室，与 ARIA 资助团队合作搭建其蛋白质设计项目所需的实验能力。新增检测方法与模态将接入 Adaptyv 现有的实验室与数据基础设施，使其获得与平台其他部分相同的规模、速度和访问便利性。该实验基础设施将在英国建设和运营，公司称此举将扩展 ARIA 资助团队及英国蛋白设计生态可构建和测试的范围。
推荐理由：Adaptyv Bio 成为 ARIA 激活伙伴并在伦敦设实验室，为英国蛋白设计团队提供实验能力与平台接入。
分子之心MoleculeMind精选AI 评分6262 分子之心与引加生物达成战略合作，共建蛋白研发“周级”闭环
分子之心与引加生物宣布达成深度战略合作，将分子之心的AI蛋白质生成式设计与引加生物的微量高通量无细胞蛋白表达、全自动化筛选及工艺放大能力结合，构建从AI设计到产业化交付的“周级”闭环。
推荐理由：分子之心与引加生物把AI设计与无细胞表达、自动化筛选对接，展示了蛋白研发缩短验证周期的合作路径。
Amir Shanehsazzadeh精选AI 评分7373 BindCraft2 提前开源，扩大分子设计搜索空间并接入 Adaptyv 竞赛
BindCraft2 已发布，代码当天开源，学术与工业使用均免费，作者团队未等论文发表即提前放出。该版本通过支持更多模态与靶点扩大了分子设计搜索空间，速度也更快，并可用于 Adaptyv 竞赛；Amir Shanehsazzadeh 表示 Claude 在复杂搜索空间中表现最好，相关竞赛由 Anthropic 与 Adaptyv Bio 共同赞助。
推荐理由：BindCraft2 提前开源并扩大分子设计搜索空间，为结合剂设计竞赛提供了可直接上手的工具。
奥泊生科精选AI 评分5858 清华博士徐罡与诺奖团队用跨模态迁移做RNA设计，奥泊生科讲述干湿闭环路线
奥泊生科技术顾问徐罡与复旦大学马剑鹏团队以ESM-2为起点做跨模态迁移，先后开发ProtRNA和ProtmRNA，用于RNA结构预测与mRNA密码子优化。ProtRNA于2025年发表于Cell Systems，在bpRNA测试集上结构预测F1为0.646，对比RiNALMo的0.594，且RNA训练阶段只调整约八分之一参数、使用六分之一RNA数据。
推荐理由：奥泊生科团队讲述如何把蛋白质语言模型迁移到RNA与mRNA设计，并解释干湿闭环为何依赖实验经验回传。
环肽与药物发现精选AI 评分5858 Orbis Medicines与Novo Nordisk达成最高14亿美元多靶点口服大环合作
Orbis Medicines于2026年9月17日与Novo Nordisk达成多靶点战略合作，利用nGen平台针对心血管代谢疾病开发口服大环药物，协议含首付款、研发及商业里程碑，总潜在金额最高14亿美元，另有分级销售特许权使用费，Novo同时将对Orbis进行战略股权投资。
推荐理由：梳理Orbis的融资、nGen平台与Novo合作条款，可对照其口服大环从动物暴露走向人体PK的待解环节。
Amir Shanehsazzadeh精选AI 评分6767 Anthropic 团队开源 30 多个生物分子模型的推理优化，并联合 Adaptyv 发起设计竞赛
Amir Shanehsazzadeh 报告，Claude 在不到 4 周内优化 30 多个开源生物分子模型，涉及自定义 GPU kernel、超过 10,000 token 的结构建模及低于 200 美元的结合物设计，并开放代码。帖子同时宣布与 Adaptyv 合办五项挑战，计划实验验证 5,000 多个设计。模型推理优化是相较竞赛总公告的新增内容。
推荐理由：Anthropic 公布用 Claude 优化 30 余个生物分子开源模型推理并开源代码，同时联合 Adaptyv 举办蛋白设计竞赛。
Adaptyv Bio精选AI 评分6060 Adaptyv Bio 与 Anthropic 合办蛋白质设计竞赛，投入超百万美元实验验证
Adaptyv Bio 宣布与 Anthropic 合作发起蛋白质设计竞赛，设五个针对特定疾病或生物机制的挑战，分专家设计者、生命科学学术界与产业研究者、公众三条赛道。
推荐理由：Adaptyv Bio 与 Anthropic 合办蛋白质设计竞赛，公开全部湿实验数据，可供观察 AI 设计在自动化实验中的实际命中情况。