| # | 判断 | 依据强度 |
|---|---|---|
| 1 | Agent 第一次拿出"湿实验确认过"的一手生物学发现，但真正值钱的是那张漏斗表。 Anthropic 09-23 发布 ART（array-associated reverse transcriptase）：约 950 个 Claude 智能体 / 21.5 小时墙钟 / 2.156 亿 token，扫 19 亿个宏基因组蛋白簇 → 回收 ~20 万 RT 簇 → 9 个 RT 类 → 3,564 个邻近蛋白家族 → 17 个候选 → 只有 3 个被确认为"此前未报道的 RT 关联"。命中率 3/17，其余 14 个是注释伪影或已知系统。这是全行业第一份可引用的"agent 科研产出率"分母。 | 高（Anthropic 一手预印本 PDF + 多源） |
| 2 | 联邦学习第一次给出能写进方案的数字。 AISB-1-Fed：五家竞争药企（AbbVie / Astex / BMS / J&J / Takeda）在 >2 万个保密结构上联合微调，1,056 个留出私有结构上 52.1% 高质量蛋白–配体界面 vs OpenFold3 Preview 2 35.6% vs Boltz-2 40.9%（界面 +16.5pp、配体姿态 +17.9pp），跨三大洲五个企业安全域，全程 <10 周。 | 高（AISB Network 公布 + 多源一致） |
| 3 | 开源这轮出的是"基础设施"而不是"模型"。 AdaptiveFlow（Nature Biotechnology 09-01）：690 亿 Enamine REAL 即用对接库（含 SELFIES）、18 维性质网格 + 可选主动学习、>1,500 套对接协议、AWS 上 560 万 CPU 近线性扩展、FSP1 与 PARP1 纳摩尔抑制剂 + 共晶验证。同轮 Tautomer-Predictor（NYU，Chem. Sci.）单 GPU 节点 3.2 小时扫 460 万化合物。 | 高（期刊一手） |
| 4 | RNA/寡核苷酸本周拿到两个方向相反的信号。 正：Roche / Ionis sefaxersen III 期 IgA 肾病达标（ASO）。反：Arrowhead 09-15 电话会原话 —— "AI 引擎的能力上限就是你喂给它的数据"，他们做过几十万条 RNAi trigger；"中国有十几家 siRNA 公司，很多很快"，但"靠 AI 从侧翼啃下来很难，蛮力是很可怕的东西"。 | 高（公司电话会原文 + 多源临床报道） |
| 5 | siRNA 设计范式本轮明确从"排序"转向"构造"。 siProGenA（西湖大学 + 上海人工智能实验室，bioRxiv 09-04）：D3PM 提位置 + BFN 生成 guide，62 个阳性测试片段上 Hit@1 0.790 / Hit@5 0.903；保留 seed 与切割位点的变体在 89.8% 的实测位点上优于经典反向互补。与晶泰 siDiff 同向 —— 不再给固定候选打分，而是先造候选。 | 中高（预印本，未见第三方复现） |
| 6 | 国内政策 + 资本 + 芯片三层同时落地，且已可量化。 十五五规划（09-18）后当周：华大智造 +32.49%、成都先导 +30%+、泓博医药 +24.50%、美迪西 +19%、英矽智能 +20%+、晶泰 +9%；09-25 金斯瑞再 +5.44%，月内累计涨超 20%。芯片侧：摩尔线程 09-24 宣布 MTT S5000 完成 Protenix-v2 全链路推理，端到端较国际主流 GPU 提速约 26%、三维构象精度高度对齐。 | 中高（二级市场口径 + 公司公告） |
| 7 | 虚拟细胞是全领域最诚实的负面证据来源。 VCBench（bioRxiv，DOI 10.64898/2026.06.18.733146）：5 个单细胞基础模型跨 7 个能力维度，线性 / 最近邻基线在 5 个可测维度中的 4 个打平或超过它们，且没有一个模型公布完整训练清单。VCC 2025 冠军 xTrimoSCPerturb 自述是"深度学习 + 经典统计混合"，第三名 TransPert 基本就是伪 bulk + Wilcoxon 检验。 | 高（基准论文 + 赛后主办方结论） |
| 8 | 岗位侧出现两条新硬要求。 ①主动学习 / 自监督 / 在线学习被写进主职责（华大智造 09-15），加分项直接写"有自己设计过数据回流 → 模型更新 → 效果提升闭环的实操经验"；②环肽/多肽独立成岗（35–65k × 15 薪），要求 RFDiffusion / BindCraft / PocketXMol + GROMACS / AMBER / OpenMM + MM-GBSA。干湿闭环连续第八轮 100%。 | 高（JD 原文） |
| # | 追踪项 | 状态 | 本轮结果 |
|---|---|---|---|
| 1 | AISB Bind 联邦训练进展 + AISB-1-Fed 论文 | ✅ 重大回执 | 硬数字已出（见 §3.2）：>2 万保密结构、52.1% vs 35.6% vs 40.9%、<10 周 |
| 2 | RetroChimera 第三方湿实验复现（第 2 轮） | ⚠️ 部分 | 多源一致复述 9/10 vs 子模型 5/10、MIT、GitHub + Foundry；仍无独立第三方湿实验复现 |
| 3 | rentosertib III 期中期读数 | ⚠️ 部分（提前披露） | Nature Biotechnology 09-07 二次分析：42 人 IIa 期、六套蛋白衰老时钟同向下降；⚠️ 7 名参与者因肝毒性停药；III 期读数仍需 12–18 个月 |
| 4 | 十五五配套细则 / 政策栈 | ✅ 部分回执 | 补齐四层政策栈（2025-04 → 2026-01 → 2026-04 → 2026-09-18），见 §3.4 |
| 5 | Anthropic 36 套件独立复现（第 7 轮） | ❌ 仍为 0 | 第三方复现 0；但官方侧新增路径：NVIDIA 把 OpenFold3 / Boltz-2 封装成 NIM 微服务接进 Claude Science（08-31） |
| 6 | TorchX 70.1% 第三方复现（第 5 轮） | ❌ 仍为 0 | 未检索到任何第三方复现；本轮新增的是另一条线 —— 摩尔线程 × Protenix-v2 |
| 7 | BindCraft2 预印本 + LICENSE 正式文本 | ❌ 仍无（第 4 轮） | — |
| 8 | ScienceIDE 完整发布与许可 | ❌ 仍无（第 2 轮） | — |
| 9 | SA1211 / MWX205 / FB7011 首个临床数据 | ❌ 未检索到 | — |
| 10 | ICH S13 | ❌ 未检索到 | 替代收获：ICH M15（MIDD）2026-01-29 Step 4 采纳，FDA 2026-06 发终版 |
| 11 | OpenADMET Phase II 首批季度盲测 | ❌ 未检索到 | — |
| 12 | OpenAI Foundation 后续资助轮次 | ❌ 未检索到 | — |
| 13 | Anthropic × Adaptyv 09-28 开题 / VCC 10-22 / Bepirovirsen FDA 10-26 / Proteinbase 12-15 / 阶跃 Step 5 权重 10-15 | ⏳ 未到期 | — |
回执率：回执 2、部分 3、未到期 5、未检索到 8（其中 3 项已连续 ≥4 轮为 0，建议降级为"长期未回执"）。
| 名称 | 主体 | 时间 / 载体 | 关键数字 | 许可 / 可得性 | 对生信岗位的意义 |
|---|---|---|---|---|---|
| AdaptiveFlow | MDC Berlin / Harvard（Gorgulla、Arthanari） | Nature Biotechnology 2026-09-01，DOI 10.1038/s41587-026-03217-x（2026-06-10 接收） | 690 亿 Enamine REAL 即用对接库（含 SELFIES）；18 维性质网格 + 可选主动学习；>1,500 套对接协议（含 GPU 加速与 ML 方法）；AWS 560 万 CPU 近线性扩展；FSP1、PARP1 纳摩尔抑制剂 + FSP1 共晶 | 开源平台（期刊 CC BY-NC-ND） | 超大规模虚拟筛选第一次有"开箱即用"的公共底座，不必自己搭 docking 集群 |
| Tautomer-Predictor | NYU（Zhang 组） | Chemical Science 2026，DOI 10.1039/d6sc03714c | 单 GPU 节点 3.2 小时 / 460 万化合物；发现 PDB 中既有互变异构体指派可能需修订 —— 改一个 H 的位置，配体就多出几个氢键 | 开源 | ⚠️ P1：这是对接 / MD 前处理的静默错误源，错了不报错，只让氢键网络整批错 |
| siProGenA | 西湖大学 + 上海人工智能实验室（郑冶枫组） | bioRxiv 2026-09-04，DOI 10.64898/2026.08.31.748303 | D3PM 做 mRNA 条件位置提案 + BFN 做温度可控 guide 生成；62 个阳性测试片段 Hit@1 0.790 / Hit@5 0.903；89.8% 实测位点上变体优于经典反向互补 | CC-BY-NC-ND，未见公开仓库 | 直接对标 caiPro 的"枚举 + 打分"范式，见 §6.1 |
| ProAR | 北京大学等 | AAAI 2026，GitHub kevincheng7/ProAR | MD 轨迹概率自回归生成；ATLAS 上重建误差 −7.5%、构象变化准确性 +25.8% | GitHub 开源 | 需要构象系综 / 不确定性时可直接用 |
| BioNeMo Agent Toolkit × Claude Science | NVIDIA × Anthropic | 2026-08-31 / 09-01 | OpenFold3、Boltz-2、MSA-search 三个 NIM 微服务可被 agent 自主调用；MSA 是决定性的：iPTM 0.85→0.14（OpenFold3）、0.82→0.19（Boltz-2）；内部任务正确率 60%→100%（公司自报）；需 L40S/H100 + ~700 GB 存储 | 工具包 GitHub 开源 | ★ 本轮最实用的一条：结构预测从"人跑脚本"变成"agent 可调用的技能" |
| DAMO RADAR | 阿里达摩院 + 浙大一院 | Science 2026-09-18 | 腹部增强 CT、18 器官、146 种病症、近 4 万次真实检查平均 AUC 0.913；40 万例 CT + 1,500 万"器官–文字"图文对；胜过 26 名放射科医生中的 23 名；AI 提示下医生敏感性 +10%、用时 −30% | 算法代码与权重已开源 | 医学影像侧；"器官级细粒度对齐 + 免人工标注"的思路可迁移 |
| Protenix-v2 × 摩尔线程 MTT S5000 | 字节 Seed + 摩尔线程 | 2026-09-24 | MUSA 软件栈上完成 Protenix-v2 全链路推理；端到端较国际主流 GPU 平均提速约 26%，三维构象精度高度对齐 | Protenix-v2 全开源（2026-04 发布） | 全原子共折叠（蛋白/DNA/RNA/配体）在国产卡上已有可用路径 |
AISB-1-Fed 完整数据（本轮最硬的一条）
| 项目 | 数值 |
|---|---|
| 参与方 | AbbVie、Astex、BMS、J&J、Takeda（五家 Top-20 药企）+ Columbia AlQuraishi 实验室（OpenFold3 团队） |
| 技术支撑 | Apheris（柏林联邦计算公司，CEO Robin Röhm） |
| 数据规模 | >20,000 个各公司最机密的药物发现结构，任何一方都看不到别人的数据 |
| 评测 | 1,056 个留出私有结构 |
| 结果 | AISB-1-Fed 52.1% vs OpenFold3 Preview 2 35.6% vs Boltz-2 40.9% |
| 增益 | 界面质量 +16.5pp、配体姿态准确度 +17.9pp |
| 周期 | 跨三大洲五个企业安全域，<10 周完成整轮训练 |
| 后续 | 已启动 AISB Bind：从结构预测扩到结合亲和力，含实验结构 / 定量亲和力 / HTS 活性 / 大量确认非结合物四类数据；2026-09 开始联邦训练，2027 年初出模型；再扩到 ADMET 与抗体可开发性 |
关键论证（可复用）：AF3 训练截止后 PDB 新增约 7 万结构中，仅约 1.06 万含已批准/在研药物，其中约 3,000 个是新沉积的。最有训练信号的"围绕真实治疗靶点的密集候选系列"几乎全在药企墙内。
⚠️ 上版判断继续成立：联邦只解决"数据分散"，不解决"数据不存在"。in vivo PK、临床疗效这类数据，联盟也造不出来。这句话应贴在每一份"数据不够就搞联盟"的方案首页。
| 事件 | 要点 |
|---|---|
| Anthropic 生命科学团队 + 湾区湿实验室 | 团队 2026 年春季组建，实验室 BSL-1 / BSL-2、不接触人体病原；所有物理实验由人类科学家完成，Claude 只做数据库搜索、假设生成、候选分析与结果解释。同日发布 Life Sciences Verification Program（向生物学研究者开放 Mythos / Opus / Sonnet，带生命科学安全控制） |
| ART 系统结构 | 三部分：一个逆转录酶 + 一个相邻伴侣基因 + 一长串均匀间隔的非编码 DNA 重复序列（阵列含 3–21 个短重复拷贝）。RT 本身来自 jumbo phage、此前已见报道；Claude 首次识别的是"整个系统"。初步实验：阵列可表达为一组不同的短 RNA。功能未确立。Feng Zhang（MIT/Broad）："这是 AI agent 如何贡献于生物学发现的激动人心的例子" |
| ⚠️ 类比边界 | "类 CRISPR"是 Anthropic 自己做的类比，多家媒体明确指出"Anthropic 与 CRISPR 的比较超出了当前证据支持的范围"。CRISPR 从表征到实用生物技术本身也花了很多年 |
| Enveda 3.11 亿美元（09-24） | AI 挖天然产物 / 微生物，3 个候选已在人体试验（免疫疾病、肥胖） |
| Basecamp Research 1.4 亿美元 C 轮 | 训练下一代 EDEN 生物基础模型，推进 AI 设计疗法进临床 |
| Lilly × InnoCare | 1 亿美元首付 + 近期付款，5 个靶点，里程碑最高 32.5 亿美元 |
| BigHat Biosciences | 09 月 BHB810（CDH17 ADC，胃癌等消化道肿瘤）I 期首例给药；7,500 万美元 C 轮，累计 2.23 亿美元。平台三件套：Milliner（自动化实验引擎）+ Reccy（数据控制层）+ RADS（设计工作室）；对合作方报 1–2 周数据产出周期、>20 种检测类型（公司口径） |
| 上海证券报 09-25 综述（可直接引） | 竞争焦点从"模型竞赛"转向"谁能建设行业系统性基础设施"，跑通"数据—模型—实验—再数据"完整闭环。晶泰 CEO 马健："纯计算和预测领域的 AIDD 无法形成真正的知识沉淀，唯有构建'假设—检验'的工程化闭环，方能持续迭代出科学发现能力"。沙利文毛化：模型功能层差异在缩窄，要抢占自动化实验入口、专有数据资产、管线 IP |
| Anew Labs 投资方名单（补 09-24 缺口） | 红杉中国、IDG 资本、高瓴创投、五源资本、高榕资本 + 多家国内医药产业集团；2.9 亿美元，投后 15 亿美元 |
| 层级 | 文件 | 发文主体 | 时间 | 关键指标 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 《医药工业数字化转型实施方案（2025–2030）》 | 七部门 | 2025-04 | 到 2027 年建成 10+ 医药大模型创新平台、100+ 数字化技术应用场景 |
| 2 | 《"人工智能+"行动方案》 | 八部门（含工信部） | 2026-01 | 点名 AI 药物发现，要求 AI 驱动的新药发现平台与多模态药效预测模型 |
| 3 | NMPA《"AI + 药品监管"实施意见》 | 国家药监局 | 2026-04 | 覆盖审评、审批、上市后监管的 2030 路线图 |
| 4 | 《医药工业发展"十五五"规划》工信部联规〔2026〕210 号 | 十部门 | 2026-09-18 | 规上营收 ≥3.5 万亿、FIC 占全球 ≥25%、创新药规模年均增速 ≥20%、创新器械 5 年 ≥200 个、全球年销超 10 亿美元品种 ≥5 个；明确"加快 AI/量子计算/超算/计算医学赋能药物研发"、医药高质量数据集 + 可信数据空间 + 医药垂类大模型与智能体 |
市场反应（09-14 ~ 09-18 当周）：华大智造 +32.49%、成都先导 +30%+、泓博医药 +24.50%、美迪西 +19%、英矽智能 +20%+、晶泰控股 +9%（09-17）。09-25 金斯瑞再涨 5.44%，月内累计涨超 20%。
⚠️ 口径提示：以上"四层栈"表格与涨幅数据来自英文转述站与国内媒体交叉一致的口径；但其中"十四五说'探索'AI、十五五说'范式转型'"这类措辞对比属解读性表述，引用前请核原文。3.5 万亿 / FIC 25% / 20% 这三项已有 09-24 版的一手文件来源，可直接引。
① 临床侧：ASO 拿到 III 期阳性
② 产业侧：Arrowhead 09-15 电话会（原文，本轮最有信息量的一段）
| 发言人 | 原话要点 |
|---|---|
| CEO Christopher Anzalone | "任何时候都有十几家中国 siRNA 公司，很多还很快……我们已经做 RNAi 15 年，现在能触及 7 种细胞类型、其中 5 种已有临床项目" |
| CEO（论 AI） | "我们在新靶点发现、跑靶点筛选、以及新型配体设计与序列选择上用 AI，有专门的团队；但我们可能才刚刮到表面" |
| CEO（论数据） | "AI 引擎的能力上限就是你喂给它的数据。 我们这些年做了几十万条 RNAi 分子……AI 想从侧翼啃下来很难，蛮力是很可怕的东西（brute force is a hell of a thing）" |
| CFO James Hamilton | "没有什么能替代跑临床试验。 就算发现阶段省几个月，后面的开发阶段你还是得一步步磨" |
③ 合作侧：Alnylam × Inceptive（Jakob Uszkoreit 创办）把 RNA 基础模型接入 Alnylam 的 RNAi 发现引擎；公司口径是"用相对小的数据集、数周内产出有意义的生物学洞见"，方向覆盖靶 mRNA 建模、新型化学修饰模式、临床前候选预测。
④ 算法侧：siProGenA（见 §3.1）。
⑤ 化学修饰代际（对照 caiPro 现有列）
| 代际 | 关键改动 | 目的 |
|---|---|---|
| STC | 2'-OH 全替换为 2'-F / 2'-OMe；反义链 3' 端 2 个磷酸二酯键改 PS | 降免疫反应、增稳定性与半衰期 |
| ESC | 提高 2'-OMe 比例；正反义链 5' 端各加 2 个 PS | 增药效、进一步降副反应 |
| Advanced ESC | 保持 PS 数量，进一步降 2'-F 比例 | — |
| ESC+ | 继续降 2'-F；反义链 seed 区引入 GNA | 降低脱靶 |
★ 对 caiPro 的直接价值：caiPro 现在若只有"序列 + 打分"，缺的是修饰模式这一维。ESC+ 在 seed 区加 GNA 降脱靶，是一条可编码成特征、也可作为设计约束的规则；如果 7295 阳 / 1120 阴 的数据带修饰信息，这一维的收益可能比再堆模型更大。
⑥ 肝外递送：Alnylam 基于 C16 偶联的 ALN-APP（靶向淀粉样前体蛋白）处于 I 期，鞘内给药治阿尔茨海默病。
| 项目 | 结论 |
|---|---|
| VCBench（bioRxiv，DOI 10.64898/2026.06.18.733146） | 5 个单细胞基础模型跨 7 个能力维度做"虚拟细胞"基准：线性 / 最近邻基线在 5 个可测维度中的 4 个打平或超过它们；没有一个模型公布完整训练清单 |
| VCC 2025（Arc Institute 首届） | 5,000+ 注册、114 国、1,200+ 队；基准约 30 万单细胞图谱 + 300 个 CRISPRi 扰动。冠军 = 百图生科 xTrimoSCPerturb（BM_xTVC），自述为"深度学习 + 经典统计混合"；Altos Labs 用 flow matching 的 PRiMeFlow 获"通才奖"；第三名 TransPert 基本就是伪 bulk + Wilcoxon 检验。主办方赛后结论比名次更刺眼：模型尚未在所有指标上稳定超越朴素基线，纯 AI 方法没有稳定胜过统计基线 |
| VCC 2026 | 6 个参赛方完全没见过的细胞系、300 个 CRISPRi 扰动、零样本；NVIDIA + 10x Genomics 赞助，奖金 10 万美元，Cell-Eval 打分；8 月底近 300 队提交 |
| ProteinTalks | Nature 2026，DOI 10.1038/s41586-026-11001-9 —— 扰动蛋白组学的在役基准 |
| Lingshu-Cell | 达摩院，arXiv:2603.25240 —— 掩码离散扩散，在约 1.8 万基因离散 token 空间建模转录组状态 |
| AIDO Cell | 2026-08 底发布，支持 K562 / HepG2 两个细胞系，概念验证为在 K562 中复现伊马替尼已知机制；未披露量化指标、无竞品横向对比、无前瞻性实验验证。上一代 AIDO.Cell-100M：1 亿参数、约 5,000 万细胞，挂在 CZI 虚拟细胞平台 |
| 国内标的 | 深度细胞（虚拟细胞世界模型）2026-08 近亿元种子轮；寻明生科同月 B 轮 1 亿美元。对照：CZI Virtual Biology Initiative 五年 5 亿美元（非营利），Xaira 成立即十亿美元级 —— 国内投入差一个数量级 |
判读：这个赛道现在的评价权不在任何一家的自我陈述里，在一个公开、有基线锚定的排行榜上。"有没有朴素基线对照"应成为你评估任何 AIDD 模型的第一个问题。
| 文件 / 事件 | 状态与时间 |
|---|---|
| FDA《Considerations for the Use of AI to Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products》 | 截至 2026-09-03 仍是 "Draft Level 1 Guidance. Not for implementation."（docket FDA-2024-D-4689，2025-01 发布，评论期 2025-04-07 截止但 docket 仍收件；截至 09-03 已 >120 条公开评论，近 90 天新增 5 条）。20 个月未定稿，FDA 无公开承诺日期 |
| ICH M15（模型引导药物开发 MIDD） | 2026-01-29 Step 4 采纳；FDA 2026-06 发布为终版指南 ← 本轮新增 |
| FDA + EMA《Good AI Practice in Drug Development》十条原则 | 2026-01-14 首次正式趋同（自愿） |
| EMA draft Annex 22（生成式 AI） | 2026-06 / 07 两日专家研讨会后重开 |
| CDER 经验基数 | 2016–2023 期间 >500 份含 AI 组件的药品/生物制品申报；2023 讨论文件收到 >800 条评论 |
可执行的判断（来自本轮综述源）：草案的骨架不会变（问题定义 / 使用情境 COU / 双因素模型风险评估，与 FDA 自 2023 年用的共识标准一致，且已写进 ICH M15 采纳文本）；会变的是边缘——示例、生成式与基础模型的处理、第三方/供应商模型、术语。现在把骨架建好的人，一年后不用重建；等终版的人不是在等一个不同的框架，只是在等一个更长的框架。
| 岗位 | 地点 / 薪资 | 更新 | 关键要求 |
|---|---|---|---|
| 环肽 AIDD 算法工程师（昆山新蕴达，50–99 人） | 上海浦东张江，35–65k × 15 薪 | 09-12 | 蛋白–环肽相互作用建模、环肽从头设计；"根据湿实验结果迭代优化模型与分子设计策略，构建干湿实验闭环"；熟悉 AlphaFold3 / Boltz2 / RoseTTAFold；了解 RFDiffusion / BindCraft / PocketXMol、ChemBERTa / MolFormer；加分：GROMACS / AMBER / OpenMM + RMSD + MM-GBSA |
| AIDD 抗体算法研究员 | 上海浦东，25–40k × 14 薪 | 09-14 | 抗体专属生成式大模型微调与工程化；AbLang / AntiBERTa / ESM2 / ESM3 / IgFold；LoRA / Prompt Tuning / 蒸馏 / 推理加速；用内部噬菌体/酵母展示 NGS + SPR / DSF / SEC / 细胞活性标签做增量训练 |
| AIDD 平台负责人 | 上海，60–90 万/年，博士 + 5 年 | — | 企业级 AIDD 研发平台 0→1；"数据体系治理"独立成职责（采集/清洗/标注/标准化规范）；分子对接、MD、DFT、结构预测、生成式 AI、ADMET 一体化；要求有靶点验证到 IND 申报的完整成功案例 |
| AI 算法工程师（华大智造，27 届校招） | 深圳，11–18K/月 | 09-15 | 抗体序列设计与优化、细胞表型预测、分子性质预测、蛋白功能建模；"发现现有方法的瓶颈，提出并验证新的技术路线"；熟悉主动学习 / 自监督学习 / 在线学习；加分项原文："有自己设计过'数据回流→模型更新→效果提升'闭环的实操经验" |
| AIDD 药物设计 – 生物药（安必奇） | 北京通州，2.5–3.5 万 × 13 薪 | — | "应用开源 AI 模型或者搭建新的 AI 模型"；蛋白–蛋白相互作用驱动结构预测与活性预测双向迭代；与湿实验岗位合作推进到临床前 |
共性统计（本轮 5 条）
| 维度 | 命中 | 趋势 |
|---|---|---|
| 干湿闭环 | 5/5 | 连续第八轮 100% |
| 结构预测（AF3/Boltz2 等） | 4/5 | 稳定 |
| 主动学习 / 自监督 / 在线学习 | 2/5 | 新增维度，进主职责 |
| 数据治理 / 平台建设 | 2/5 | 上轮 1/6，明显上升 |
| 多肽 / 环肽 | 1/5 | 独立成岗，且薪资最高（35–65k） |
| 核酸建模 | 0/5 | 上轮 2/6，本轮回落（样本小，不做趋势判断） |
三条线同时收紧：①"数据回流闭环"从加分项升为主职责；②"会用开源模型 + 能自己搭"并列；③多肽/环肽方向的薪资带明显高于通用 AIDD。
| # | 问题 | 处理 |
|---|---|---|
| 1 | aidrugsearch.com 连续第 2 轮命中失真源：本轮又产出"FDA AI Drug Submission Checklist 2026（CDER 2026-03 发布、季度更新、2026-09-01 生效）""强制 model card / 数据血缘 / 不确定性量化""合规后 AI 相关信息请求减少 40%、清关快 30%"等精确但无法在 FDA 官方文件定位的数字 | 全部不采用。真实状态见 §3.7：FDA 草案 20 个月未定稿 |
| 2 | rentosertib III 期时间线冲突：上版记"09-09 III 期首例给药"，本轮多家英文源写"2026 年 7 月进入 III 期"、分析基于"Phase IIa 42 人" | 两者可共存（7 月启动 / 09-09 首例给药）。引用时必须带日期与来源 |
| 3 | Insilico"返老还童"标题失控：Nature Biotechnology 09-07 是 42 人 IIa 期的二次分析，六套蛋白衰老时钟同向；但 7 名参与者因肝毒性停药（尤其与标准治疗联用时），且 NYT / Bloomberg 的"延缓衰老"标题远超数据支撑。中文转载普遍省略肝毒性 | 这是本周最容易被误读的一条。凡引用必须同时写明：n=42、二次分析、7 人肝毒性停药 |
| 4 | Anthropic 与 CRISPR 的类比是公司自己做的，ART 的生物学功能未确立，仅初步证明阵列可表达为短 RNA | 引用时标明"公司类比" |
| 5 | 晶泰 Kodexia 连续第 4 轮不引用（批量 SEO 生成）。但"晶泰 >20 个 PCC 及以后项目（含 siRNA）、DoveTree 59.9 亿美元合同、与 26 家伙伴成立科学 AI 开放生态联盟、拟推 Science Token"等数字来自英文综述站 | 需以公司公告/年报为准后再引 |
| 6 | Anthropic 36 套件 / TorchX 70.1% 已连续 ≥4 轮无第三方复现 | 建议从"待回执"降级为"长期未回执"，不再每轮占用追踪位 |
siProGenA 的核心拆解（这一段值得照着做一遍）：
| 环节 | 做法 |
|---|---|
| Stage 1 位置提案 | D3PM（离散去噪扩散）在位置索引上做分类扩散，T=100，余弦 schedule（offset s=0.008），均匀吸收转移使边际可解析 → 每步只需一次前向；辅助头：efficacy 回归（smooth L1）+ 活性分类（≥70% KD，交叉熵）+ 成对排序损失（λ: 0.5/0.5/2.0） |
| 多样性解码 | 贪心 + 归一化汉明距离奖励，避免把有限候选预算浪费在相邻的冗余 19-mer 窗口上 |
| Stage 2 guide 生成 | BFN（贝叶斯流网络）联合精修 19 个位置，保留 seed 与切割位点互补性，温度即可控多样性–效力权衡（免重训） |
⚠️ P0 判读：Hit@1 0.790 / Hit@5 0.903 是在 62 个阳性测试片段上得出的；"89.8% 变体优于经典反向互补"是计算打分器 + 随机错配对照 + 生物物理诊断层面的结论，不是湿实验。n=62 太小，任何单指标都要打折。
最小验证路径（建议）： 1. 先别上扩散。 用现有 7295 阳 / 1120 阴 训一个位置级 XGBoost 打分 + 多样性贪心解码，在留出基因上算 Hit@k，做对照基线； 2. 再上 D3PM 位置提案，看相对基线的增量； 3. Stage 2（BFN guide 生成）放到最后，且必须先定义"什么算保留 seed 与切割位点"的硬约束再做生成。
caiPro 目前没有任何朴素基线对照：没有"线性模型 / 最近邻 / 均值"的 Hit@k，也没有"随机打乱序列"的对照。后果是 —— 任何模型提升都无法排除是排序口径红利，也无法回答评审"你的模型比一条规则强多少"。
最小动作：在现有评测脚本里加三行 —— ①GC 含量 + 热力学不对称性的线性模型；②训练集中最近邻的已知效力；③随机序列。成本 <1 人日，收益是让所有后续结论可辩护。
"AI 引擎的能力上限就是你喂给它的数据……我们做了几十万条 RNAi trigger……靠 AI 从侧翼啃下来很难，蛮力是很可怕的东西。"
7295 阳 / 1120 阴 比"几十万条"差两个数量级。 直接推论：
Tautomer-Predictor 的启示：PDB 里既有结构的互变异构体指派本身可能就有问题，而改一个 H 的位置就能让配体多出几个氢键。这一步错了不会报错，只会让整批结果静默偏移。
最小动作：如果 caiPro 或下游有任何对接/MD 环节，先跑一遍 Tautomer-Predictor（单 GPU 节点 3.2h / 460 万化合物的量级，小规模库几乎免费），比对现有前处理的质子化指派，统计不一致率。不一致率 >5% 就应该把这一步固化进流程。
→ 如果 caiPro 后续要加"蛋白/核酸复合物结构"模块，国产卡已有可用路径，不必绑死 A100。建议先做一个 10 条序列的冒烟对比（Protenix-v2 on S5000 vs 现有机器的 Boltz-2），确认精度与耗时后再决定。
| # | 事项 | 时间窗 |
|---|---|---|
| 1 | Anthropic × Adaptyv 开题（Track 3 提交格式） | 09-28 |
| 2 | VCC 2026 公开榜 → 提交 11-05 → 盲测细胞系结果（榜首能否显著高出 0.2629） | 10-22 起 |
| 3 | Bepirovirsen FDA 决定 | 10-26 |
| 4 | AISB Bind 联邦训练首个里程碑（结合亲和力方向） | 2027 初，中间看 09 启动后进展 |
| 5 | OpenADMET Phase II 首批季度盲测 | Q4 |
| 6 | Rentosertib III 期中期读数（320 例 / 47 中心，含肝毒性监测） | 12–18 个月 |
| 7 | retroChimera 第三方湿实验复现（第 3 轮） | 持续 |
| 8 | siProGenA 是否放出仓库 + 是否有第三方在独立数据集上复现 Hit@1 0.790 | 持续 |
| 9 | 十五五配套细则：AI 制药高价值应用场景清单、医药高质量数据集 / 可信数据空间落地文件 | Q4 |
| 10 | ICH S13 | 持续 |
已降级为"长期未回执"（不再每轮占用追踪位）：Anthropic 36 套件第三方复现（7 轮为 0）、TorchX 70.1% 第三方复现（5 轮为 0）、BindCraft2 预印本与 LICENSE（4 轮为 0）。 顺延：ScienceIDE 许可、SA1211 / MWX205 / FB7011 首个临床数据、阶跃 Step 5 权重（10-15）。
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