Cradle与UC Berkeley Keasling实验室合作,用机器学习优化酵母生产疫苗佐剂QS-21的酶
Cradle与UC Berkeley Keasling实验室合作,将机器学习嵌入酵母生产疫苗佐剂QS-21的酶优化流程。该实验室2024年在Nature报告用38个植物基因使酵母从简单糖类合成QS-21,但产量远低于商业化水平。
推荐理由:案例展示机器学习如何嵌入植物酶优化流程,为替代植物提取的合成生物制造提供可迁移路径。
研发方向
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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Cradle与UC Berkeley Keasling实验室合作,将机器学习嵌入酵母生产疫苗佐剂QS-21的酶优化流程。该实验室2024年在Nature报告用38个植物基因使酵母从简单糖类合成QS-21,但产量远低于商业化水平。
推荐理由:案例展示机器学习如何嵌入植物酶优化流程,为替代植物提取的合成生物制造提供可迁移路径。
NVIDIA 与礼来宣布成立首个 AI 联合创新实验室,双方将在五年内投入最高 10 亿美元用于人才、基础设施与算力,实验室落地旧金山湾区,预计今年初启动。
推荐理由:两家公司把算力、湿实验与模型开发放进同一实验室,为观察药企与芯片厂商共建干湿闭环提供具体样本。
NVIDIA 宣布扩展开放开发平台 BioNeMo,新增 Clara 开放模型中的 RNAPro(RNA 结构预测)与 ReaSyn v2(确保 AI 设计药物可合成),并推出 BioNeMo Recipes 与 GPU 加速化学信息学库 nvMolKit。
推荐理由:BioNeMo 扩展出 RNA 结构预测与可合成性模型,并接入礼来、Thermo Fisher 的实验室闭环,呈现平台化路径。
NewLimit 在 2025 年度回顾中称,公司提前建成首个临床前候选,其重编程载荷可在老年肝细胞中恢复多项年轻功能,并在动物模型中未见肝毒性或肿瘤。公司还推出 AI 系统 Ambrosia,称其在扰动预测任务上达到该领域领先水平,并将载荷设计环节的发现速率相对基线提升逾 2 倍。
推荐理由:NewLimit 复盘其重编程药物发现引擎,披露 AI 系统 Ambrosia 在扰动预测与载荷设计上的表现及首个临床前候选。
【全文总结】LabGenius 在论文中报告其 EVA 平台通过机器学习与高通量实验闭环,在 44,160 个 HER2×CD3 T 细胞衔接器设计空间中经 5 轮设计-构建-测试-学习循环筛选 980 个候选,命中率较 Sobol 准随机基线提升 14 倍。
推荐理由:该研究把多特异性抗体的价数、拓扑与亲和力纳入贝叶斯优化闭环,并以临床基准分子作对照,展示了亲合力门控选择性的可设计路径。
Valo Health 与默克 KGaA 达姆施塔特于 2025 年 11 月 20 日宣布战略合作,用 Valo 的 AI 人类因果生物学平台识别和验证帕金森病及相关疾病的新靶点,并用闭环发现平台快速生成临床前化合物。
推荐理由:合作把 Valo 的人类因果生物学靶点发现与闭环化学平台接入帕金森病研发,可看 AI 平台在神经领域的落地方式。
寻明生科(Aureka Biotechnologies)宣布完成数千万美元A轮融资,由五源资本与启明创投联合领投,老股东纽尔利资本持续投资,Agentic Ventures等跟投。
推荐理由:融资披露同时给出抗体设计智能体平台的技术路线与管线阶段,可对照其干湿闭环思路与商业化进展。
奥泊生科与量准在 2025 年 2 月签署战略合作后,正式面向全球客户推出“AI 分子设计优化 + 高通量 SPR 分子互作筛选”全流程研发加速服务,覆盖蛋白质从头设计、亲和力/活性/稳定性优化与 MetaSPR 亲和力及动力学检测,并将实验数据反馈至 AI 模型迭代。
推荐理由:两家公司把 AI 蛋白设计与高通量 SPR 筛选打包成对外服务,并给出抗体亲和力成熟与酶改造的实验数据。
A-Alpha Bio 宣布在其 AlphaSeq 平台上新增 AlphaSeq 3D,可在单次实验中用数百个预验证效应蛋白和靶点筛选数千个小分子,覆盖数千万种潜在三元复合物。
推荐理由:A-Alpha Bio 系统介绍了其分子胶发现平台的工作流,从扩展效应蛋白库到 AlphaSeq 3D 多重筛选,为理解诱导邻近药物的发现路径提供了具体参照。