AIDD 增量简报 · 2026-09-28

定位：不重写全景。以 09-25 版为基线做 diff —— 先回执上版追踪项，再补本轮新增硬事实，最后落到生信岗位可执行动作。
检索窗口：2026-09-18 → 09-28（中英双语，freshness d3 / d7 / m1 / m2 混用，共 10 轮）。
diff 基线 09-2510 轮检索开源算法 / 平台命中率分母生信岗位可执行
本轮核心判读：「命中率分母」成为 AIDD 的新硬通货 BoltzProt-1 初筛命中 → 确认结合剂 3.3%→8.0% Chai-2 面板 7/10 vs 6/10 vs 3/10 Enveda 17 候选 → 3 临床 → 2 阳性读数 $311M E 轮，投后 ~$2B Anthropic ART 17 候选 → 仅 3 个确认为新关联 950 agent / 21.5h / 2.156 亿 token Ginkgo × OpenAI 人机大战赛前三天自己叫停 "所有人都害怕输" → 改 coopetition 共同信号：行业从「能不能生成」转向「生成的东西有多少真的成立」 模型层：降价 ProteinDJ v3 去 PyRosetta · pair scaling 免重训 数据层：仍靠政策与联盟 可信数据空间 · AISB "只是权宜之计" 闭环层：涨价 BigHat 1 周 vs 行业 4–6 周 · 北京 1 亿算力
定位：不重写全景。以 09-25 版为基线做 diff —— 先回执上版追踪项，再补本轮新增硬事实，最后落到生信岗位可执行动作。
检索窗口：2026-09-18 → 09-28（中英双语，freshness d3 / d7 / m1 / m2 混用，共 10 轮）。

一、结论先行（9 条）

#判断依据强度
1「命中率分母」本轮正式成为 AIDD 的硬通货。 四个独立来源同时给出了"候选 → 确认"的漏斗：BoltzProt-1（严格区分"初筛命中"与"确认结合剂"，低同源靶点上确认成功率 3.3% → 8.0%）、Enveda（17 个开发候选 → 3 个进临床 → 2 个 2026 年拿到阳性早期读数）、Anthropic ART（17 个候选 → 仅 3 个确认为新关联）、BigHat（每周 2,000+ 分子 / 20+ assay，设计→数据 1 周 vs 行业 4–6 周）。只报"我生成了多少"已经不够用了，要报"多少个被实验确认"。高（多源独立，含期刊/公司公告/预印本）
2★ 本轮最硬的一条：Boltz 发布 BoltzProt-1，且首次把"初筛命中"和"确认结合剂"分开报。 在 Chai-2 的同一 10 靶点面板上 7/10（70.0%） vs Chai-2 报道的 6/10（60.0%） vs BoltzGen 3/10（30.0%）；可开发性综合通过率 58% vs BoltzGen 40% vs 临床阶段 VHH 对照 21%。这套"两级口径 + 可开发性联合通过率"的评测写法，就是 caiPro 下一步该抄的模板。高（bioRxiv 2026-06-27 + wet-lab 面板）
3Anthropic × Adaptyv 全球最大蛋白质设计竞赛今天（09-28）正式开题。 5 道题每周一题至 10-31（物种交叉反应性 / pH 敏感性 / 肽-MHC 特异性 / GPCR 等）；>5,000 个设计做湿实验验证，对参赛者免费；Anthropic 出 ≤100 万美元 Claude credits + Modal ≤25 万算力 + Twist DNA；实验 11-30 前完成、数据 12-15 全公开在 Proteinbase（含阴性结果）。⚠️ P0：Track 1/2 明确要求使用 Claude 且申请表明列中国不可申请；Track 3 是国内唯一通道。12-15 的 Proteinbase 数据是下季度最值钱的公开事件。高（官方公告 + 多源一致）
4Ginkgo × OpenAI 的"人机大战"在开赛前三天被自己叫停，改成 coopetition。 原定 09-14 斯坦福 Michael Jewett 单挑 OpenAI agent 团队（15,000 平方英尺机器人实验室 + 纪录片摄制组），因 09-08 OpenAI 攻克 Navier-Stokes 引发的舆论压力，CEO Jason Kelly 原话"所有人都害怕输"。改后：三轮，第一轮靶标 sfGFP（判据 = 最低成本产出最多蛋白），10 月中旬开赛至年底；允许自带至多 10 种清单外化学品。"人机对决"这个叙事本身已被产业方判定为负资产 —— 这个信号比比赛结果更有信息量。高（多源一致，含 Ginkgo 高管原话）
5十五五规划配套细则本轮拿到原文。 工信部联规〔2026〕210 号第 8 条：支持建设医药行业高质量数据集、打造医药健康可信数据空间、加快研发医药垂类大模型与智能体；专栏 6「AI 制药高价值应用场景培育」四项（智能靶点筛选与药物发现 / 智能制药与质量管理 / 智能医药使用及健康管理（数字孪生 + 虚拟患者模型）/ 智慧药械生产流通监管（"两品一械"审评审批检查大模型与智能体）。"可信数据空间"是第一次写进医药工业五年规划，值得单独盯落地文件。高（政府网原文）
6核酸方向第一次同时出现"高价值资产 + 对口 JD + 自主平台"三件事。 ①时安生物 SA030（STORK-F 脂肪靶向递送，国内首个全身给药实现肝外脂肪靶向的 siRNA）2026-05 与 GSK 签全球独家许可，总额最高 10.05 亿美元；②时安生物自己在招"AI 模型研究员"（苏州，13-25k×13薪，09-03），职责原文含"利用公司自有数据再训练与微调""打通设计→实验→数据回流→模型迭代闭环"；③前沿生物双靶三管线（FB7011/FB7023/FB7033）齐进 IND-enabling。上版"定位成内部数据的增量学习回路"这个建议，本轮被真实岗位 JD 正面印证。高（公司公告 + 猎聘 JD 原文）
7算力开始被当作产业政策工具直接下发，且 40% 指向上游虚拟筛选。 2026-09-12 服贸会"人工智能+医疗健康"论坛，国家人工智能应用中试基地（医疗）·北京发布全国首个亿元生物医药制造支持计划：专项投入超 1 亿元算力资源，覆盖药物发现/临床前/临床全链条；上游靶点验证与虚拟化合物高通量筛选占 40%、中游药效预测与成药性优化 35%、下游受试者智能匹配与临床数据治理 25%，一年赋能不少于 100 个项目。中高（央媒 + 官方论坛发布）
8开源侧本轮出的是"去依赖"和"推理时可控"，不是新 SOTA。 ①ProteinDJ v3（WEHI，*Protein Science* 2026）：移除 PyRosetta 依赖（换 Aaron Ring 的 MIT/BSD FreeBindCraft）、relaxation 上 GPU 4–5× 提速、把 BoltzGen 加为第三设计引擎、支持 AF2→Boltz-2 串联（慢模型只看有希望的设计）；②pair representation scaling（*JCIM* 2026, 66(17):10862–10876）：推理时把 pair representation 乘一个标量，即可让 AF3 / Boltz-2 采样出替代构象，无需重训练、无辅助模型、无第二次前向，86 个双态靶点验证。高（期刊一手）
9岗位侧两条升级。 ①Agentic AI 与工作流编排首次进入主职责（北京海淀 AIDD 算法工程师 30-60k×14薪，09-15，原文列为第 5 条职责，含工具调用/函数调用/检索/多智能体）；②出现两条专门写 siRNA 的 JD（上海浦东 30-50k 09-03、上海 30-35k 09-15），要求"熟练掌握 siRNA 作用机制、序列设计原则、脱靶效应控制""了解 2′OMe / 2′F / 2′MOE / LNA-cET / 硫代磷酸盐 / GalNAc 偶联""熟悉 ESM-2、RNA-FM"。干湿闭环连续第九轮 100%。高（JD 原文）

二、上版追踪项回执

#追踪项状态本轮结果
1Anthropic × Adaptyv 09-28 开题✅ 已开赛（今日）完整赛制与资源补齐，见 §3.2。新增硬细节：Anthropic 官方称 Claude 可把开源生物分子模型（结构预测 / 蛋白设计 / 蛋白语言模型 / 基因组学）平均提速约 4×，且能在单 GPU 节点上折叠 >10,000 token 的系统
2十五五配套细则 / 落地文件✅ 重大回执第 8 条 + 专栏 6 原文全文到手，见 §3.5。"可信数据空间"为新增关键词
3SA1211 / MWX205 / FB7011 首个临床数据⚠️ 部分回执（含口径纠正）SA1211 已进入 Phase 1b 剂量探索与有效性验证，预计 2027 年初进 II 期（仍无数据）；FB7011 口径纠正见 §4①——前沿生物 2026 半年报口径是"已完成食蟹猴临床前药效研究、正推进 IND-enabling"，此前记录为"已获中国临床批件"，以半年报为准；新增第四条国内双靶：大睿生物 RN5681（PCSK9+LPA，2025-12 递交澳洲 HREC I 期申请）
4Bepirovirsen FDA 10-26⚠️ 部分（细节补齐）B-Well 1（NCT05630807）/ 2（NCT05630820）29 国；19%（233/1,220）vs 安慰剂 0%；基线 HBsAg ≤1000 亚组 26%（200/768）；⚠️ 新增：16% 为 3 级及以上不良事件 vs 安慰剂 3%；EU / 日本 / 中国均在审；2026-05 与正大天晴（CTTQ）签中国进口分销推广独家合作。PDUFA 仍为 10-26，无提前批准
5AISB Bind 联邦训练首个里程碑⚠️ 部分（关键人原话）新口径冲突见 §4②。新增观点：Columbia AlQuraishi 明确说这类"回收私有旧数据"本质是 "stopgap measure（权宜之计）"，对"极难靶点"无效，价值在把"可预测边缘"的靶点推过线；AISB 模型优于任何单一公司数据训练的模型。OpenBind 计划未来数年产出 50 万个蛋白片段-药物结合实测结构并全部公开；SGC LIGAND-AI 预算 >6,000 万欧元；Lilly TuneLab 含 >10 亿美元专有数据、将提供 12 种 ML 模型
6ICH S13⚠️ 部分回执（第 5 轮首次有实质内容）*Nucleic Acid Insights* 2026;3(8), 487–495（DOI 10.18609/nai.2026.060，2026-09-15 综述）明确写"emerging ICH S13 guidance"→ 确认仍在制定、未定稿。三条可操作要点：NHP 常是唯一药理相关种属；啮齿类替代可用于 DART / 致癌性 评估；必须设野生型对照组以区分 on-target 与 off-target 效应，且需早期模型确证 + 稳健历史对照数据
7VCC 2026 公开榜 10-22⏳ 未到期官网确认：10-22 发最终测试集、11-05 截止、11 月下旬公布获奖。最新公开数字仍是 09-13：榜首 0.2629，Team 42 排 106/933 得 0.1511。"0 = 全给平均值，1 = 实验重跑"，全场离中心仍极远
8rentosertib III 期中期读数⏳ 未到期12–18 个月
9RetroChimera 第三方湿实验复现（第 3 轮）❌ 仍无补齐：论文 *Nature* 09-21，代码与训练权重同日发布于 GitHub，MIT 许可；化学家盲评偏好自家路线 > 文献路线。⚠️ 仍是"纸面偏好"不是湿实验
10siProGenA 仓库 + 第三方复现 Hit@1 0.790❌ 仍无（第 2 轮）—
—顺延：ScienceIDE 许可 / 阶跃 Step 5 权重（10-15）❌ / ⏳—

回执率：✅ 重大回执 2（Anthropic×Adaptyv 开赛、十五五原文）· ⚠️ 部分 4（SA1211/FB7011、Bepirovirsen、AISB Bind、ICH S13）· ⏳ 未到期 2（VCC、rentosertib）· ❌ 未回执 3（OpenADMET Phase II 盲测、RetroChimera 复现、siProGenA 仓库）+ 顺延 2。

规律再验证（第六轮）：继续成立 —— 只给带硬日期的承诺留追踪位。本轮 2 项"重大回执"全部来自有行政/法定日期锚点的事件（竞赛开赛日、规划发布日）；3 项未回执全部属于"论文待投 / 计划开源 / 未定日期"类。

三、本轮新增硬事实

3.1 开源模型与平台（本轮 8 项）

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
BoltzProt-1Boltz（MIT 系 PBC）bioRxiv 2026-06-27，BoltzProt-1: Towards Efficient De Novo Binder Design with Good Developability改进版 BoltzGen + 新打分模型 BoltzPPI（继承 Boltz-2 架构，用界面特征 + 3D 坐标重排序）；严格区分"初筛命中" vs "确认结合剂"；10 个低同源性新靶点（AMBP/GM2A/HNMT/IDI2/METTL16/MZB1/ORM2/PHYH/PMVK/RFK）上确认结合剂成功率 3.3%→8.0%；Chai-2 面板 7/10（70.0%） vs Chai-2 6/10 vs BoltzGen 3/10；可开发性综合通过率 58% vs BoltzGen 40% vs 临床 VHH 对照 21%Boltz-1/2/BoltzGen 代码+权重+训练数据+benchmark 全免费；Boltz 已成立 PBC，采取"完全开源 + API"混合★ 本轮最值得抄的一条，不是模型是评测写法（见 §6.1）
ProteinDJ v3WEHI（Silke、Hardy、Lucet & Papenfuss 实验室）+ Australian BioCommons / UNSW*Protein Science* 2026，doi 10.1002/pro.70464Nextflow 全流程；v3 移除 PyRosetta（改用 Aaron Ring 的 FreeBindCraft，MIT/BSD）；BindSweeper 参数扫描 + 跨方法统一打分；relaxation 上 GPU，比 Rosetta 步快 4–5×，5 个基准靶点成功率持平；新增 BoltzGen 作为第三设计引擎（与 RFdiffusion、FreeBindCraft 并列）；支持 AF2 → Boltz-2 串联（慢模型只跑已通过初筛的设计）；自带胰岛素受体教程GitHub 开源⚠️ P1 合规点：PyRosetta 在商业场景要授权费，是很多 binder 流水线的隐性成本。FreeBindCraft + ProteinDJ v3 给了 MIT/BSD 全通路替换
Pair representation scaling筑波大学（Suzuki、Amagasa）*J. Chem. Inf. Model.* 2026, 66(17): 10862–10876推理时把 latent pair representation 在 Pairformer 前乘一个标量，即可让扩散式结构预测器采样出替代构象；无需重训练、无辅助模型、无第二次前向；86 个双态靶点（结构域运动 + 膜转运蛋白）上恢复默认推理漏掉的替代态，AF3 上最强，对训练截止后新沉积的靶点仍有效；无 MSA 也成立方法学论文（推理技巧，可直接实现）低成本可立刻上手：做构象系综 / 靶点可及性时不必再训模型
LDDM（Large Drug Discovery Model）EPFL / UCSF 等（Igashov、Bronstein、Correia）bioRxiv 2026-09-15，doi 10.64898/2026.09.15.751537统一的 3D 生成式 可合成 结构基药物设计框架；5 个靶点实验验证，设计的新颖 hit 用 X 射线晶体学确认结构精度预印本 + 代码已公开"生成 → 可合成 → X 射线确认"这条链第一次在单一工作中跑完整
Tautomer-Predictor（数字补齐）NYU（Yingkai Zhang 组，一作 Xiaolin Pan）*Chemical Science* 2026-09-23，DOI 10.1039/d6sc03714c训练自 CSD 挖出的 >110 万个互变异构态；单 GPU 节点 3.2 h / 460 万化合物；5,075 个 PDBbind 配体中标记 126 个（2.5%）指派可能有误开源不一致率 2.5% ≈ 上版建议的"阈值 5%"以下，但 PDBbind 是常用基准集 —— 建议先扫自己的库再决定要不要固化
TorchX（官方口径确认）昌平实验室 × 华为2026-09-17 发布（科技日报 09-20 报道）三模块：TorchFold（抗体-抗原复合物结构预测）/ TorchScore（跳过扩散、直接走置信度通路评价候选）/ TorchCraft（预测器反演做设计，跨分子类型统一全原子，用于微型蛋白结合体、框架约束 VHH、环肽、小分子结合口袋）；非冗余抗体-抗原训练样本 5,000 → 24,500，FoldBench 34.0% → 70.1%；三项训练策略 = 界面特异性坐标损失 + 高噪声扩散调度 + 两轮置信度筛选蒸馏；TorchFold 保留 AF3 网络架构，业界首个 NPU 原生开源全原子模型MIT 许可，推理代码+训练代码+权重+训练数据全开放；github.com/Mingchenchen/TorchX/tree/TorchX-npu国产算力上有完整"预测→打分→设计"链路，不必绑死 A100
Karl Workbench（Beta 内测）无界进化 INFevo2026-09-16 开放内测科研 Agent 工作台（研究意图/假说/数据/文献/工具/证据统一管理 + 完整执行轨迹与可复现产物）；SciAgentArena 单细胞组学综合 0.86，高于人类专家参考解 0.80；空间组学 0.70，与人类专家持平；领先 Hermes、STELLA(mem)、Codex、Claude Code、BiomniBeta 内测（需申请）SciAgentArena 由耶鲁/Broad/哈佛/斯坦福联合发布，用"逐步核验"而非单问答 —— 可作为内部 agent 评测床
书生-S2 + 书生·端砚（升级）上海人工智能实验室2026-09-13 浦江创新论坛开源多模态基座，Biology-Instructions / Mol-Instructions 等科学生命科学评测大幅领先其他开闭源旗舰；与昇腾生态深度协同；端砚平台升级"模型与 Science Harness 协同 + 全程可信科研证据链 + 连接真实科学验证闭环"，已接入上海同步辐射光源、中国散裂中子源等大科学装置开源 / 全栈开放国产"模型 + 平台 + 大科学装置"完整栈，六大领域已落地

3.2 「命中率分母」：本轮的四张漏斗表

① BoltzProt-1（最规范的一张）

环节数字
关键设计严格区分"初筛相互作用信号（screening hit）"与"反向测定确认的真实结合（confirmed binder）"
低同源性靶点面板（10 个，与 PDB 已知结合结构同源性极低）BoltzPPI 把确认结合剂成功率 3.3% → 8.0%
Chai-2 同款 10 靶点面板BoltzProt-1 7/10（70.0%） vs Chai-2 报道 6/10（60.0%） vs BoltzGen 3/10（30.0%）
可开发性综合通过率（稳定性/聚集/纯度/多特异性/疏水性）BoltzProt-1 58% vs BoltzGen 40% vs 临床阶段 VHH 对照 21%
这张表最值钱的不是 70%，是"它把两个口径分开了"。 过去大量 binder 论文报的"命中率"其实是初筛信号，湿实验一复核就掉一个数量级。

② Enveda（$311M 的定价逻辑全在这张漏斗里）

17 个开发候选（2019 至今）→ 3 个进入人体临床 → 2 个 2026 年拿到阳性早期读数。

③ Anthropic ART（09-23，基线已记录）：17 个候选 → 仅 3 个确认为新关联，其余 14 个是注释伪影或已知系统。

④ Ginkgo × OpenAI 改赛制：原定 Jewett 单人（学生手工做 1,231 次实验）对 OpenAI 机器人（约 3 万次实验）。比赛没打成，本身就是答案的一部分。

3.3 数据与联邦：AISB 之后，行业开始说"这还不够"

项目内容
AlQuraishi 原话（Columbia，OpenFold3 负责人）回收私有旧数据本质上是 "stopgap measure（权宜之计）"；对极难靶点依然无效；真正价值在把"可预测边缘"的靶点推过线
AISB 关键结论AISB-1-Fed 表现优于任何单一合作伙伴数据上微调的模型 —— 池化的协同效应成立
OpenBind计划未来数年产出 50 万个蛋白片段-药物结合的实验结构，全部公开
SGC LIGAND-AI公私合营，预算 >6,000 万欧元，目标为每种人类疾病相关蛋白找到至少一个候选药物
Lilly TuneLab含 >10 亿美元专有数据，将提供 12 种机器学习模型；小 biotech 可贡献自有数据改进模型而不暴露各自数据。成员：金斯瑞、Twist、Ginkgo（本轮新增确认）
上版判断继续成立且被原话强化：联邦只解决"数据分散"，不解决"数据不存在"。AlQuraishi 把它叫"权宜之计"—— 这句话比我们自己的表述更权威，可以直接引。

3.4 资本：两天 5.26 亿美元，全部押在"闭环速度"上

公司轮次 / 金额日期核心资产与数字
EnvedaE 轮 3.11 亿美元，投后约 20 亿美元（一年内翻倍），累计 >8.45 亿09-23PRISM 基础模型，训练自约 12 亿张质谱（公共库 + 自有）；不做从头生成，而是从质谱反推天然分子结构再排序；17 候选 → 3 临床 → 2 阳性读数
Basecamp ResearchC 轮 1.4 亿美元，投后 8 亿美元，累计 2.25 亿09-23EDEN 模型训练自 Trillion Gene Atlas（2026-03 与 Anthropic / NVIDIA / Ultima / PacBio 联合发布），数据来自七大洲 30+ 国的获取与惠益分享伙伴关系；S32 领投，NVIDIA 与 Anthropic Anthology Fund 参投；尚无临床项目
BigHat BiosciencesC 轮 7,500 万美元，累计 2.23 亿09-24Milliner 平台：每周 >2,000 个分子 / >20 种 assay，设计→实验数据 1 周（行业 4–6 周且只测几十到几百个分子）；本轮资金明确用于建设 agentic data platform；BHB810（CDH17 ADC）2026-09-01 完成 I 期首例给药；BHB299（CEACAM6 TCE）2026 年递交 IND；投资方含安进、礼来、默沙东全球健康创新基金

国内（本轮新增 / 更新）

事件数字
时安生物 × GSK（SA030）全球独家许可，总额最高 10.05 亿美元；2026-02 获澳 HREC 批准启动 I 期；06 月入选 ADA 第 86 届口头报告；07 月获 NMPA 临床默示许可；国内首个全身给药实现肝外脂肪靶向的 siRNA，全球前三家进临床
前沿生物 × GSK2026-02 两款 siRNA 管线全球独家授权，已收到 4,000 万美元首付款，首付款+里程碑 >10 亿美元；H1 确认许可收入 2.77 亿元
前沿生物 2026H1营收 3.13 亿元 +434.27%，归母净利 1.49 亿元（扣非 1.28 亿），经营现金流 +1.81 亿由负转正，研发费用 +34.97%
前沿生物双靶矩阵FB7011（IgA 肾病）：食蟹猴模型完成，双靶抑制持续 >3 个月，uPCR/uTP 降低与 eGFR 提升优于单靶 siRNA 及小分子阳性对照；FB7023（ASCVD）：恒河猴单次给药 PCSK9 抑制 68% / Lp(a) 抑制 96%，持续 12 周以上，LDL-C 降幅与 Inclisiran 相当、Lp(a) 与 Olpasiran 相当，支持每 6 个月给药一次，同类靶点研发第一梯队；FB7033（MASH）。三款均处 IND-enabling。另有单靶 FB7013（IgA 肾病）2026-03 获批、已进 I 期入组
石药 × 阿斯利康多肽领域首付 4.2 亿美元、小核酸领域首付 3,000 万美元，两项后续里程碑合计最高 >52 亿美元
国内小核酸 BD 参照舶望 × Novartis：首付 1.6 亿美元 + 最高 52 亿；瑞博 × Madrigal：累计最高 44 亿；圣因 × Genentech：首付 2 亿 + 最高 15 亿里程碑
自主递送平台瑞博 RiboGalSTAR / RiboPepSTAR、舶望 RADS、圣因 LEAD、必贝特 GDOC
市场沙利文：全球小核酸市场 2019 年 27 亿美元 → 2023 年 46 亿（CAGR 14.3%）；未来十年 CAGR 26.1%，2033 年有望破 467 亿美元。Alnylam：IND → III 期阳性成功率 >60%，行业平均 14%

3.5 政策：算力、数据、基金口风三条线同时给信号

① 十五五规划原文（工信部联规〔2026〕210 号，09-18）

第 8 条 深化人工智能赋能升级：支持医药工业企业联合医疗机构、科研院所、医药研发服务机构建设医药行业高质量数据集，打造医药健康可信数据空间，促进医药健康数据流通和使用，加快研发医药垂类大模型与智能体。围绕药物发现、临床研究、工艺优化、质量管理、流通使用、智慧监管等环节，打造 AI 制药高价值应用场景，加速人工智能驱动的医药研发和生产管理范式变革。

专栏 6「AI 制药高价值应用场景培育」四项：

  1. 智能靶点筛选与药物发现 —— AI 赋能靶点筛选、药物分子设计与优化、化合物虚拟筛选、候选药物特性分析、动物模型数据挖掘、中医药人用经验数据挖掘与决策模型、实验室数据集成管理、辅助临床试验方案审评与科学评估；
  2. 智能制药与质量管理 —— 制药全流程数据自动采集与全流程追溯、关键质量属性实时预警与闭环控制；
  3. 智能医药使用及健康管理 —— 智能用药指导与处方辅助审核，结合数字孪生与 AI 预测模型，探索建立高仿真虚拟患者模型与疾病演进模型体系；
  4. 智慧药械生产流通监管 —— "两品一械"（药品、化妆品、医疗器械）审评审批检查大模型与智能体，覆盖智能分类、任务分配、资料审查、知识检索、问题识别、报告生成、制证送达。

② 北京：全国首个亿元生物医药制造支持计划（09-12）

项内容
主体国家人工智能应用中试基地（医疗）·北京 / 京医公司（中国联通北京医疗健康大模型），服贸会"人工智能+医疗健康"论坛
投入专项超 1 亿元算力资源
分配上游（靶点验证 + 虚拟化合物高通量筛选）40% · 中游（药效预测 + 成药性优化）35% · 下游（受试者智能匹配 + 临床数据治理）25%
目标面向全行业开放，一年内赋能不少于 100 个生物医药制造创新项目
同期北京未来人工智能与数字健康研究院揭牌；AI 移动医疗车发布；北京医学会医疗人工智能分会成立

③ 数据治理与基金口风

3.6 RNA / 寡核苷酸本轮新增

项内容
RIBOSPAN-10K16.1 亿参数 RNA 基础模型，10,240 nt 原生长上下文；10-NN 准确率：总体生物类型 0.8989（RNA-FM 0.8650 / RiNALMo 0.8574 / HydraRNA 0.8613）、功能分类 0.9806、长 RNA 0.8894；⚠️ 但在 Rfam 家族识别上 RNA-FM 仍最强（0.9905 vs 0.9838） → 长序列 vs 家族同源是两个不同能力，选型要分场景
RNA 基础模型审计（rewire.it，数据截至 2026-09-01）核心结论：九个代表性 RNA 系统中，没有任何一个拥有"独立前瞻性复现"证据。 RNA-FM ≈9,900 万参数、2,370 万序列（精确去重 ≠ 家族/折叠/功能不相交）；RiNALMo 6.5 亿参数、3,600 万唯一 ncRNA → 70% 一致性聚类后 1,700 万组，代码 Apache-2.0 / 权重 CC BY 4.0、Zenodo 存档 35M/150M/650M；Uni-RNA 仓库 CC BY-NC 4.0 但只放了 L8/L12/L16，论文评测的 L24 没放。BEACON 作者自评的 13 任务里 ResNet / LSTM 基线在若干任务上超过语言模型
ICH S13（部分回执）仍在制定（"emerging"）。三条要点：NHP 常是唯一药理相关种属；啮齿类替代 / 转基因模型可用于 DART 与致癌性；必须设野生型对照组区分 on-target 与 off-target，且需早期模型确证 + 稳健历史对照
国内双靶 siRNA 全景（本轮更新为四条）①时安 SA1211（HBx + PD-L1，慢性乙肝，已进 Phase 1b，预计 2027 初进 II 期）；②乐普/民为 MWX205（PCSK9 + ANGPTL3）；③前沿 FB7011（MASP-2/CFB，IgA 肾病）；④大睿生物 RN5681（PCSK9 + LPA，2025-12 递交澳洲 HREC I 期申请）。均仍无公开临床数据
时安生物平台体系eSAFE 化学修饰技术 + STORK-W 单分子双靶平台 + STORK 肝内外靶向递送平台（STORK-F 脂肪靶向）；肝外双靶与肌肉靶向已取得关键技术突破，向心肌/肾脏/眼科延伸；2026-09 与 Moonwalk Biosciences 平台战略合作达里程碑；完成近 4 亿元 A 轮系列融资

四、口径冲突与风险点（必须点名）

#事项严重度说明与处理
①FB7011 状态冲突P1此前版本记录为"已获中国临床批件"，前沿生物 2026 半年报口径是"已完成食蟹猴 IgA 肾病模型临床前药效研究，正按计划推进 IND-enabling"；真正 2026-03 获临床批准并进入 I 期的是 FB7013（单靶）。以公司半年报为准，本简报后续一律改用半年报口径。
②AISB-1-Fed 出现三个数字版本P1官方口径 52.1% vs OpenFold3 Preview2 35.6% vs Boltz-2 40.9%；*Nature* 新闻/新浪口径 "超过 50% vs OpenFold3 35% vs Boltz-2 40%"；AGI Hunt 口径 "50% vs Boltz-2 40% vs OpenFold 33%"。引用时只写"约 50% 量级，显著高于 OpenFold3 与 Boltz-2"，不要精确到小数点。 ⚠️ 另：该研究目前仅博客发布，未经同行评审，模型暂不公开。
③RIBOSPAN-10K 为二手中文源P2数字来自今日头条转述，未定位到 arXiv 原文。暂按"方向性参考"引用，下轮核 arXiv 原文后再升级为可引用。
④aidrugsearch.com 连续第 3 轮命中失真源P2（流程）本轮该站又返回"Deep Genomics 1.8 亿美元""Boltz PBC 2,800 万美元启动"等无法一手定位的数字，全部不采用。建议后续检索显式加入 -site:aidrugsearch.com 类排除。
⑤Enveda / Basecamp 数字均为公司自述P2ENV-294 的 85% 改善来自开放标签小样本 1b，不是确证性疗效；Basecamp 尚无临床项目却拿到 8 亿美元投后估值。引这两个案例时必须带上分母（17→3→2）和"无临床项目"。
⑥PyRosetta 许可风险（新增，P1）P1大量 binder 设计流水线（含 BindCraft 原版）依赖 PyRosetta，商业用途需授权费。ProteinDJ v3 用 MIT/BSD 的 FreeBindCraft 全通路替换并在 5 个基准靶点上成功率持平。如果 caiPro 或下游有任何 binder / 复合物设计环节要商业化，先盘一遍依赖树里的授权条款。
⑦Anthropic × Adaptyv 中国不可申请P0（机会错失风险）Track 1/2 必须使用 Claude 且申请表明列中国不可申请。Track 3 不限模型、向所有人开放 —— 但 Track 3 的提交窗口和格式要自己盯，别错过 12-15 的 Proteinbase 数据发布。

五、岗位信号（本轮 6 条 JD）

岗位地点 / 薪资更新关键原文
CADD/AIDD 分子优化科学家 — siRNA 方向上海 30-35k（另一同源岗上海浦东 30-50k，09-03）09-15"熟练掌握 siRNA 作用机制、序列设计原则、脱靶效应控制；了解寡核苷酸特异性 ADME，包括核酸酶介导的代谢、硫代磷酸骨架的血浆蛋白结合、内体逃逸；了解核酸结构与化学成分，包括 2′OMe、2′F、2′MOE、LNA/cET、硫代磷酸盐和 GalNAc 偶联物"；工具清单含 Python/PyTorch/JAX/RDKit/薛定谔/MOE/OpenEye/DiffDock/Uni-Mol/Chemprop/DeepChem；"熟悉 Transformer 架构及 ESM-2、RNA-FM 等蛋白/RNA 语言模型"；"独立主导过 siRNA 药物从靶点筛选-序列设计-修饰优化-临床前开发全流程"加分且优先录取
AI 模型研究员（苏州时安生物）苏州工业园区 13-25k×13薪09-03职责原文："利用公司自有数据再训练与微调""搭建训练/评估/推理 Pipeline 与版本管理""与实验团队协作打通设计→实验→数据回流→模型迭代闭环"；"熟悉核酸序列设计/蛋白质语言模型者优先"
AIDD 算法工程师北京海淀 30-60k×14薪（实习+全职，base 京沪）09-15★ 第 5 条主职责 = "Agentic AI 与工作流编排"："构建面向药物发现的 AI Agent 和 Agentic AI 工作流，连接靶点分析、结构预测、分子生成、序列设计、对接、打分、模拟、候选排序和报告生成；应用 LLM 工具调用、函数调用、检索、工作流编排或多智能体方法"；另含"分析置信度指标、相互作用界面、构象假设和模型局限性"
AI 智药研究员上海 15-30k09-08★ 首次见 AI 编程工具进 JD："熟练使用 Codex、Claude Code 等 AI 编程工具"；要求"能本地部署调试 AlphaFold 等领域模型""维护文档治理体系，未经验收结果不混入生产路径"
AIDD 高级科学家长沙 40-70k×13薪09-16生成式模型（扩散/Flow/GAN）+ 几何深度学习 + 多模态预训练；"实现干湿实验闭环，加速多肽药物发现"；明确要求"有成功推动 AI 项目进入 Hit-to-Lead / Lead Optimization 者优先"
AIDD 蛋白结构预测研究员（安必奇）北京通州 25-45k×13薪09 月内"与实验团队紧密协作，根据湿实验反馈数据持续迭代并优化 AI 预测模型"

共性（连续第九轮统计）

维度本轮命中趋势
干湿闭环 / 数据回流6/6连续第九轮 100%，已无讨论必要，属默认项
结构预测（AF2/3、Boltz、ESMFold、IgFold）5/6稳定在 80%+
Agentic AI / AI Agent2/6，且首次进主职责↑ 从加分项升为主职责（此前八轮均在加分项）
核酸（siRNA/寡核苷酸）2/6（本轮最高）↑ 上轮 0/5 → 本轮 2/6，且是质量最高、最对口的两条
评测严谨性（消融/校准/不确定性/可复现）2/6稳定
主动学习 / 在线学习1/6稳定
AI 编程工具（Codex / Claude Code）1/6（新增维度）首次出现

六、对 chen 的可执行动作（按优先级）

6.1 把 caiPro 的评测口径改成"两级 + 可开发性联合通过率"（P0，本轮最高优先级）

BoltzProt-1 的做法可以直接照搬，而且不需要换模型：

现在应有改成
一个"命中率"两级：①初筛命中（打分排序进 Top-N）②确认结合剂 / 确认有效（湿实验反向验证）
只报效力加联合通过率：效力 × 脱靶 × 稳定性/聚集/多特异性 同时通过的比例
只有自家数字加对照组：经典规则（完全互补）、朴素基线、临床阶段参照物（BoltzProt-1 用了临床 VHH 对照 21%，这个对照极其有说服力）

为什么是 P0：现在 caiPro 的 62 / 7295 / 1120 这类数字是"单级 + 无对照"，一旦拿去和 BoltzProt-1 这种写法同台，会被直接问"初筛还是确认"。改口径的成本主要是整理历史数据，不是重训模型。

6.2 立刻补朴素基线（承接上版，仍未做则升为 P0）

RNA 基础模型审计给出了一条硬证据：BEACON 作者自评的 13 个任务里，ResNet / LSTM 基线在若干任务上超过语言模型；九个代表性 RNA 系统没有任何一个拥有独立前瞻性复现。VCBench 同类结论：线性/最近邻在 5 个可测维度中 4 个打平或超过单细胞基础模型。

→ 7295 阳 / 1120 阴 上跑一遍：线性模型、最近邻、随机、经典规则（完全互补 + GC 含量 + 热力学）。 成本 <1 人日。没有这条基线，任何"提升"都无法排除排序口径红利。

6.3 盯 12-15 的 Proteinbase 数据发布 + 现在就确认 Track 3 提交格式（P0）

Anthropic × Adaptyv 的 >5,000 个湿实验验证设计（含阴性结果）将在 2026-12-15 全公开。这是下季度唯一确定会放出、且规模最大的蛋白设计阴性数据集。同时 Track 3 不限模型、向所有人开放 —— 本周内应确认 Track 3 的提交窗口与格式（09-28 起每周一题，共 5 题，10-31 结束）。

6.4 盘一遍依赖树的许可条款（P1，新增）

受 ProteinDJ v3 启发：PyRosetta 商业用途需授权。如果 caiPro 或下游有任何 binder / 蛋白-核酸复合物设计环节，先列出完整依赖树并标出每个包的许可证。可参考的替换路径：BindCraft → FreeBindCraft（MIT/BSD）、Rosetta relax → ProteinDJ v3 的 GPU 实现（4–5×）。

6.5 借北京 1 亿元算力计划（P1，成本几乎为零）

上游虚拟筛选占 40%，面向全行业开放，一年赋能 100 个项目。如果 caiPro 有需要扩容的枚举/对接/MD 环节，值得投一次 —— 即使拿不到，申报材料本身也是一份"场景说明"。

6.6 写本子/立项可以直接引的三句话（本轮新增）

  1. NSFC 生命科学部 09-14~15 天津研讨会："研究模式由假说驱动向数据驱动-模型建立-实验验证转变"，并明确要求"避免单纯因个人兴趣开展'空转式'研究"。
  2. 十五五规划第 8 条：建设医药行业高质量数据集、打造医药健康可信数据空间、加快研发医药垂类大模型与智能体。
  3. Columbia AlQuraishi（OpenFold3 负责人）：私有数据联邦"只是 stopgap measure"，对极难靶点无效，价值在把"可预测边缘"的靶点推过线。→ 用来论证"为什么必须自己产数据"，比任何 AI 公司的宣传都有力。

七、下轮追踪（10 项）

#事项时间窗
1Anthropic × Adaptyv Track 3 提交窗口与格式（09-28 起每周一题）；Proteinbase 数据 12-15 发布09-28 → 12-15
2VCC 2026 公开榜 10-22 发终测 → 11-05 截止 → 11 月下旬获奖（榜首能否显著高出 0.2629）10-22 起
3Bepirovirsen FDA PDUFA 10-2610-26
4BoltzProt-1 预印本正式版 + 是否有第三方独立复现 7/10 与 58%持续
5Ginkgo × OpenAI coopetition 10 月中旬开赛（sfGFP 首轮，看人类队 vs agent 实际差距）10 月中 → 年底
6前沿生物 FB7011 / FB7023 / FB7033 首个 IND 申报；FB7013 I 期首个数据Q4
7时安生物 SA1211 Phase 1b 首个数据（预计 2027 初进 II 期）Q4–2027Q1
8十五五"可信数据空间 / 高质量数据集"配套落地文件；北京 1 亿元算力计划首批入选名单Q4
9ICH S13 是否进入 Step 2/3（本轮确认为"emerging"）持续
10RIBOSPAN-10K 的 arXiv 原文与权重可得性（本轮为二手源）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（8 轮为 0）、TorchX 70.1% 第三方复现（6 轮为 0）、BindCraft2 预印本与 LICENSE（5 轮为 0）、新增：RetroChimera 第三方湿实验复现（3 轮为 0，仅保留"纸面偏好 ≠ 湿实验"这一结论）。

顺延：OpenADMET Phase II 盲测、siProGenA 仓库、ScienceIDE 许可、阶跃 Step 5 权重。

*生成时间：2026-09-28 | 检索窗口 09-18 → 09-28 | 10 轮检索 | 上版基线：09-25*