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。
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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Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分7272 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。
剂泰科技精选AI 评分5858 剂泰科技LNP非病毒载体递送CDMO平台通过北京市科委结题验收
剂泰科技承担的北京市科技计划重点项目“LNP非病毒载体递送CDMO关键平台”通过北京市科委和中关村管委会组织的专家结题验收，项目总投资1.65亿元，2023年9月启动。
推荐理由：剂泰科技披露LNP递送CDMO平台的产能、工艺指标与GMP审计结果，可了解AI递送走向临床样品生产的工程化环节。
临港实验室精选AI 评分5555 临港实验室元生·开物发布AI原生制药工作台升级版
临港实验室元生·开物发布新版本，上线协作空间与OriBench Structure Viewer，支持多人多Agent协作、蛋白结构叠合与靶点注释，并开放自定义套件能力。
推荐理由：临港实验室发布元生·开物工作台升级，展示多模型配置在BiomniBench-DA上的对照结果与协作功能。
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。
Proxima精选AI 评分5858 Proxima 将 NVIDIA BioNeMo 推理运行时接入 Neo，H100 上吞吐提升 1.6 至 1.9 倍
Proxima 已将 NVIDIA 今日发布的 BioNeMo Inference Runtime 用于其蒸馏与重折叠管线的生产环境，使 Neo 在 H100 上获得 1.6 至 1.9 倍吞吐提升，短输入场景最高 3 倍。公司称集成仅耗时数小时，一个使用 BioNeMo agent skill 的编码智能体一次性完成接入，尽管 Neo 架构与参考模型差异很大，此后已持续运行。
推荐理由：Proxima 披露 Neo 接入 NVIDIA BioNeMo 推理运行时后的吞吐提升与集成耗时，可作为评估推理栈落地成本的参照。
力文所精选AI 评分5858 力文所发布 Lévin™ Harness 蛋白质设计 Agent 应用
力文所发布以 Agent 为核心的蛋白质设计智能应用 Lévin™ Harness，将数据、模型、插件工具、算力和工作流整合到同一工作区。该应用内置 Mol* 三维结构查看器，使分子结构进入 Agent 上下文，并以插件形式接入 AlphaFold、ProteinMPNN、Pallatom、RFantibody 等开源工具，自动完成下载、安装与调用。
推荐理由：该产品把结构查看、开源设计模型与工作流编排收进同一 Agent 工作区，可对照现有蛋白设计工具链的碎片化问题。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)精选AI 评分5858 华盛顿大学、Allen研究所与Fred Hutch联合成立AI BioDesign联盟，五年投入近9500万美元
西雅图研究联盟AI BioDesign于9月3日宣布成立，由华盛顿大学、Allen研究所和Fred Hutch癌症中心联合组建，David Baker与Jay Shendure共同领导。
推荐理由：该联盟把计算设计、高通量实验与开放资源放在同一循环中，为观察蛋白质设计平台的组织方式提供参照。
BioMap 百图生科精选AI 评分7272 百图生科联合江南大学等在ACS Catalysis提出MmALS框架，CsCE酶催化效率提升75.3%
百图生科联合江南大学、乳业国家技术创新中心在ACS Catalysis发表研究，提出多模态主动学习系统MmALS，用于CsCE（纤维二糖2-差向异构酶）的AI驱动定向进化。
推荐理由：研究用三轮主动学习闭环优化乳糖转化酶，每轮仅测约50个候选，为小样本酶工程提供可迁移流程。
剂泰科技精选AI 评分5858 剂泰科技与绿叶制药签署AI药物递送长期战略合作
剂泰科技与绿叶制药在北京签署长期战略合作协议，成为绿叶制药在AI药物递送领域的首家战略合作单位。双方将围绕共建AI驱动研发平台、关键技术攻关、成果转化和开放创新生态四个方向合作，剂泰科技提供NanoForge平台的千万级脂质库、脂质语言模型、纳米递送人工智能体ALAN及干湿实验一体化基础设施，绿叶制药开放制剂研发平台与产业化设施。合作未披露金额、具体管线或时间表。
推荐理由：剂泰科技与绿叶制药签约，披露AI递送平台与制剂产业化能力如何分工，可观察AI递送合作的落地方式。
Inceptive精选AI 评分7878 Inceptive 微调模型设计 in vivo CAR-T mRNA，5 条序列中 3 条在体内优于 Capstan 基准
Inceptive 用自建 CAR-T 数据微调序列设计模型，生成编码同一抗 CD19 CAR 蛋白的 mRNA 设计，并将 5 条序列推进 NSG-PBMC 人源化小鼠，与 Capstan 的抗 CD19 序列在同一 CD8 靶向 LNP（Amplitude Therapeutics 提供）下以 0.1 mg/kg 给药、24 小时终点比较。
推荐理由：Inceptive 用自建 CAR-T 数据微调序列设计模型，并在人源化小鼠中与 Capstan 基准序列做头对头比较，展示了模型排序到体内功能读数的转化路径。
BioMap 百图生科精选AI 评分5858 百图生科提出虚拟细胞原生系统三层架构并披露 BioMap Cell OS 进展
百图生科在 2026 科学智能大会上首次系统提出虚拟细胞原生系统三层技术架构，并发布 BioMap Cell OS 的阶段性进展。三层分别为原生世界模型系统、原生数据进化系统和原生应用操作系统，后者将对虚拟细胞的操作抽象为 Initialize、Perturb、Evolve、Render、Compare、Uncertainty、Trace 和 Optimize 八类操作原语。
推荐理由：百图生科把虚拟细胞从单次扰动预测扩展为含世界模型、数据进化与操作原语的三层系统架构，可供观察其技术路线。
ACS JCIM (化学信息与建模)精选AI 评分7373 闭环多目标优化设计受体选择性穿膜肽并在HeLa细胞中验证
【全文总结】研究提出闭环多目标优化框架，用于设计对CXCR4选择性高于NRP1的穿膜肽：以EvoDiff加LoRA微调生成100万个候选序列，用DiffDock对接、100 ps分子动力学与MM/GBSA计算按残基数归一化的受体结合分数，再由深度集成代理模型和qNEHVI多目标贝叶斯优化迭代选样。
推荐理由：研究把受体选择性穿膜肽设计写成双目标优化问题，并用细胞成像检验候选肽的富集差异。
百奥几何BioGeometry精选AI 评分5858 百奥几何与金斯瑞达成战略合作，以高质量蛋白数据驱动下一代 GeoFlow 大模型
百奥几何与金斯瑞生物科技正式达成战略合作，以标准化高质量蛋白功能标注数据推动 Data Scaling，持续迭代 GeoFlow 蛋白质基础大模型。金斯瑞及其关联公司（含 CDMO 平台蓬勃生物）将通过自动化实验平台与真实项目产出结构、功能、结合活性、稳定性与可开发性数据，百奥几何负责下一代模型的训练、评估与调优。
推荐理由：百奥几何与金斯瑞把实验数据接入 GeoFlow 迭代，展示了蛋白生成模型与产业级湿实验体系协作的一种路径。
AI4Protein精选AI 评分8080 Science 论文解读：Townley 等用深度学习从头设计 RNA 假结
Townley 等人在 Science 发表的工作用深度学习设计 RNA 假结，先做对二级结构与局部拓扑，再借助 RNA 自身折叠补全三维细节。
推荐理由：文章解读了深度学习设计 RNA 假结并用 SHAPE 与补偿突变验证的路线，也点出结构正确不等于功能保留。
Adaptyv Bio精选AI 评分5858 Adaptyv Bio 通过 API 为 OpenAI Rosalind Workbench 接入湿实验验证
Adaptyv Bio 宣布通过 Adaptyv API 将实验验证接入 OpenAI 的 Rosalind Workbench。Rosalind Workbench 用于跨模型和专用科学工具编排复杂生命科学研究工作流，接入后这些工作流可在 Adaptyv 湿实验室运行完整的设计—构建—测试—学习循环，并将真实实验数据直接反馈到下一轮设计。
推荐理由：Adaptyv 把湿实验验证接入 OpenAI 的科研工作流平台，展示了设计—构建—测试—学习循环的一种外部集成方式。
Pranam Chatterjee精选AI 评分6363 ActFlow：用不确定性引导与验证器反馈扩展流模型与扩散模型的可生成空间
Pranam Chatterjee 转发介绍 ActFlow，这是一种持续预训练方案，通过不确定性引导探索和验证器反馈，让流模型与扩散模型扩展到新的有效区域，作者称之为可生成集合扩展，并将其定位为面向分布外生成建模的新学习原则。
推荐理由：该工作提出用不确定性引导探索与验证器反馈扩展生成模型可达的设计空间，为分布外生成提供可迁移思路。
AurekaBio 寻明生科精选AI 评分6060 寻明生科完成1亿美元B系列融资，加码生物基座模型与Lab-in-the-Loop闭环
寻明生科（Aureka Biotechnologies）宣布完成总额1亿美元的B系列融资，首轮由Granite Asia独家投资，后续轮次由产业投资人领投、弘晖基金跟投，启明创投、经纬创投及纽尔利资本等现有股东持续投资，公司累计融资近2亿美元。
推荐理由：融资披露同时交代了资金用途与Lab-in-the-Loop闭环体系，可了解该公司基座模型与实验平台如何衔接。