AIDD 增量简报 · 2026-10-07

生物信息岗位 · AIDD 趋势与开源技术追踪 · 第 15 轮增量 diff（基线 10-06）

定位：以 10-06 版为基线做 diff，不重写。上版 12 项追踪回执见 §1，新增硬锚点见 §2–§6，岗位信号见 §7，口径冲突见 §8，可执行动作见 §9，下轮追踪见 §10。方法：11 轮中英双语检索（freshness d7 / d14 / m1 混用）。 本轮核心判读（三条）： ① 「开放」与「开源」的裂缝从上轮的"能否访问"下沉到"权重与输出能否复用" —— AlphaProtein Novo 用 Google DeepMind 最顶级的工作重复了上轮 Ptarmigan-1 的"半开放"配方：代码 Apache-2.0，权重走单独 Terms，产物再走一遍 Output Terms。 ② "数据孤岛"第一次有了可量化的工程解 —— 五家药企联邦微调 OpenFold3 Preview 2，20,167 条私有结构不出各家门，界面质量 35.6%→52.1%、配体姿态 28.9%→46.8%，领先最强公开模型 Boltz-2 约 11pp。这是与"辉瑞×Boltz 自家数据精调"同路线、但跨公司且数据不移动的版本。 ③ 核酸赛道被正式做成"闭环产品"，且第一次由一家中国公司完成 —— 晶泰 Kodexia（10-06）+ siFormer，把 caiPro 正在做的事（siRNA 序列 + 化学修饰联合设计 + 多目标权衡）封装成了 500 次体外/30 次体内每周的迭代机器。这是 15 轮以来与 chen 当前工作重合度最高的一条，不是趋势判断题，是对标物。

本周三个数字：+16.5pp / +17.9pp（联邦微调，·私有数据驱动） · >50%（Kodexia 首轮设计的体内活性优于阳性对照） · 99:1（AP Novo 哌啶合成区域选择性）

§1 上版 12 项追踪回执

#	上版追踪项	状态	本轮回执
1	《医药工业发展"十五五"规划》原文（工信部联规〔2026〕210 号，AI 制药专栏完整表述 + 配套名单）	✅ 重大回执	拿到专栏 6「AI 制药高价值应用场景培育」全文五项（①智能靶点筛选与药物发现 ②智能制药与质量管理 ③智能医药使用及健康管理 ④智慧药械生产流通监管 ⑤智能真实世界研究及上市后评价）。规划 = 十部门联合、2026-09-18 印发；8 方向 25 项任务、9 个专栏；10 项预期性指标：规上营收 ≥3.5 万亿、创新药产业年均增速 ≥20%、FIC 占全球 ≥25%、创新医疗器械累计上市 ≥200 个、百亿企业 50 家、千亿园区 20 个、全球年销 >10 亿美元品种 ≥5 个、上市企业研发强度年均 ≥10%。④项点名"两品一械审评审批检查大模型与智能体"——这是"面向监管侧的大模型"第一次进国家级产业规划。 ⚠️ 日期口径修正：上版"2026-09 底印发"，此处两个官方转载源均为 2026-09-18 → 统一为"2026 年 9 月，9-18 公开发布"。 ⚠️ 文号/联合部门口径：十部门 = 工信部、发改委、自然资源部、农业农村部、商务部、国家卫健委、应急管理部、国家医保局、国家中医药局、国家药监局（NSTL 源写"工信部、发改委、国家药监局等"，取更全的红星资本局版本）。 ⚠️ 配套名单未检索到 → 转季度池
2	药监局《关于"人工智能+药品监管"的实施意见》原文	✅ 部分（日期仍有分歧）	实施意见确实存在且已印发并进入执行阶段：2026 药品数智发展大会（09-09~10，重庆，国家药监局信息中心主办，副局长雷平出席并讲话）明确以"贯彻落实《实施意见》为主线"。二手解读称"今年 3 月正式印发"（上版记录为 2026-04）→ 两个版本并存，本轮不断言，只写"2026 年上半年印发"。可用硬内容：目标到 2030 年初步建成"AI+药品监管"融合创新体系（形成满足监管智能化需要的高质量数据集、垂直大模型和智能体，AI 在审评审批/监督检查/检验监测中有效应用）；到 2035 年基本形成数智驱动、智能敏捷、自主可控的智慧化药品安全治理新格局。执行侧：辽宁/上海/江苏/浙江/广东省市药监局联合攻关，已产出业务应用、知识规则库、专业智能体及配套制度标准，并启动 AI 辅助第二类医疗器械注册审评项目（资料解析/缺陷识别/辅助审查）；机制是"一地建设、多地复用"。 ⚠️ 三个抓手需记住：①UDI/追溯码成为 AI 监管的核心数据底座 ②"触发式追溯监管"已写进实施意见（风险预警模型→自动触发飞检） ③已在省市联动层面形成"一地建设、多地复用"的成果复用机制——但这三条主要压药品流通/器械侧，与 CDER 的研发审评不是一条线，不得混引
3	VCC 2026 公开榜进度（10-22 截止）	✅ 有料	第三方复盘（Team 42，09-13 榜单快照）：933 支队伍，其队 0.1511、榜首 0.2629。评分锚点解释第一次明确 —— 0 = 对所有问题给同一个平均答案；1 = 真实实验重跑。三个 mystery 细胞系，每系 18,400 个未扰动对照细胞，需预测 300 个基因敲低 × 3 = 900 个扰动，完整一次提交 = 67 亿个预测数字。作者自测：三系在 joint embedding 中完全不混，context 间相关系数 0.75–0.84 vs 自身 0.9999 → 确认是三条不同谱系的细胞系而非三批同种细胞。 ⚠️ 与前两轮口径冲突：上轮"CGC + Arc 复盘说纯 AI 尚不能稳定击败统计基线"，本源同一时期却报"多个模型首次在 6 个稳健指标上超过基线（榜单转绿）"。两者可以并存——"转绿"可能指超过 Arc 设的内部 baseline，而离 1.0 极远。结论口径：公开榜榜首约 0.26，全距 ≤0.3，无人接近 1；是否超过 baseline 取决于 baseline 定义，两个说法都引用，不下判。已知坑（对本 KJ 有用）：基因面板已预过滤，核糖体基因缺失，常规 QC 信号不可用；基因名沿用旧命名，与现代参考库 join 会静默丢特征
4	Bepirovirsen PDUFA 10-26 + 归属纠正	✅ 归属已纠正（重要）	crew.you 的"Geron(GERN)"是错的。三个独立源（HCPLive 2026-04-28、腾讯网 2026-10-01、Bioanalysis Zone）一致：GSK + Ionis Pharmaceuticals，ASO。PDUFA 2026-10-26 三源确认。补齐硬数据：B-Well 1/2 双 III 期、29 国、成年非肝硬化 CHB、背景 NAs 稳定、2:1 随机、每周一次 300 mg 皮下 × 24 周，主要终点第 72 周功能性治愈（停药后 ≥24 周 HBsAg 阴性 + HBV DNA 不可测）。入组为基线 HBsAg ≤3000 IU/mL；B-Well 1 的主要终点即该亚组；pooled 功能性治愈 19%（233/1220）vs 0%（0/614），B-Well1 20% / B-Well2 19%；关键排序次要终点：基线 HBsAg ≤1000 IU/mL 亚组 26%（200/768 vs 0/393），该亚组约占全球确诊 CHB 的 45%；停药后 HBV DNA 23%（≤1000 亚组 31%）；一年后 qHBsAg ≤100 IU/mL 49%；主要作者 Jinlin Hou（南方医科大学南方医院，广东肝病研究所所长）；NEJM 同期在线 + EASL 2026-05-28 发布。 2026-04 FDA 同时给 Breakthrough Therapy + Priority Review（外加此前 Fast Track）；2026-08 日本获批（全球首个慢乙肝功能性治愈方案）。副作用：注射部位反应为主 + 一过性肝酶升高，无新安全信号。峰值销售二手估 >20 亿美元（不引）
5	siDiff 仓库与 3 个专利数据集是否公开	⚠️ 未回执（第 2 轮）	检索未命中。`github.com/cybericha/siDiff` 未能证实存活或含数据。下轮再无回执 → 降级季度池
6	FENNEC 代码与 42 专利数据集	⚠️ 未专项检索（第 2 轮）	同上。`github.com/marsico-lab/fennec`（非商业许可、接收后公开）未能验证真实可用性。
7	ROBUST 的 364 对 HIV-1 蛋白酶-抑制剂实测集是否放出	✅ 有料	bioRxiv 正式上线、Posted October 01, 2026，DOI 10.64898/2026.09.25.754496，repo `github.com/SchifferLab/ROBUST-2026`，Competing Interest: 作者声明无利益冲突（这一点在本系列里很罕见，可放心引用）。资金 NIH R01 GM135919 / R35 GM151996 + NSF ACCESS BIO250064 / BIO260054。核心口径复核：新测 157 个 Ki、累计 364 对蛋白酶-抑制剂对；能量签名建模预测结合自由能 RMSE < 1 kcal/mol；外推未见 darunavir 类似物并按耐药谱正确排序。这是本系列目前最缺也最想要的资产类型：带绝对亲和力、覆盖耐药突变组合、MD+实验+可解释统计三合一的公开实测集。建议直接 clone 验证。
8	Ptarmigan-1 第三方独立评测	⚠️ 无（第 2 轮）	检索到的中文报道（医药魔方等）均为公司稿改写。再一轮无第三方评测 → 转季度池
9	PMxAgent 完整代码 / Docker 镜像	⚠️ 未专项检索	本轮未安排。保留。
10	《生物安全法案》原文（连续第 3 轮未回执）	✅✅ 重大回执 · 3 轮欠账清零	BIOSECURE Act 已经不是"悬而未决的草案"，它是现行法律。生效：2025-12-18，随 FY2026 NDAA 签署，条款为 Sec. 851（另一较权威源写 Sec. 881 → 两条都写，不断言）。机制：禁止联邦机构向使用"受关注生物技术公司"（company of concern）设备/服务来履约的实体签约、拨款或放贷；名单由 OMB 依 DoD 1260H 中国军工企业名单制定并至少每年更新。已相比草案收窄：原明示点名 BGI / MGI / Complete Genomics / 药明康德 / 药明生物五家 → 现改为引用 1260H 名单；不再是"know or have reason to believe"，收敛为"actual knowledge"；关联方不再仅因股权/治理关系自动被卷入。 2026-06 更新的 1260H 名单：BGI、MGI 在列，WuXi 实体不在列。执行时间表（Akin Gump 口径）：生效一年内（~2026-12）OMB 出首份名单 → 之后 180 天（~2027-06）出实施指南 → 之后一年（~2028-06）完成 FAR 终稿 → 60 天后面向 1260H 企业生效、90 天后面向其他受关注企业生效。FAR 修订定稿前签的合同 grandfather 五年。仍在流动的部分：众议院某委员会已推进更新版 BIOSECURE 提案，据报覆盖 WuXi AppTec / WuXi Biologics / BGI / MGI，过渡截止建议 2032-01-31（尚未成法）；另有两党《Biotechnology Investment National Security Act》拟把对外投资审查扩到中国生物科技（尚未成法）。对 chen 的直接含义：如果所在链路用华大系测序仪/试剂并承接联邦资金或与之有合同关系的项目，需在 2026-12 名单出来前做一次供应链盘点（见 §9-⑥）
11	Anthropic × 诺和诺德首批产出	⚠️ 间接	无专项产出。间接：Anthropic 生命科学团队 + 旧金山湾区实体湿实验室已运行，首个项目为 Claude 智能体识别与 CRISPR 类重复序列相关的新型酶系统（RT 阵列）。
12	BioLab Bench（华大智造/华大涌生/上海 AI 实验室）指标构成	⚠️ 未回执	未命中。与 §1-10 联动提示：BGI/MGI 在 DoD 1260H 名单上 → 涉及该体系的国产工具/评测的可获得性可能存在后续合规变量，值得作为背景而非结论关注。

回执统计：重大回执 3（#1 十五五原文、#4 归属纠正、#10 BIOSECURE）· 部分 2（#2、#11）· 有料 3（#3、#7 及 #1 附带）· 未回执/未专项 5。上版"连续 N 轮未回执"的 #10 已清零。

§2 本轮最硬锚点

2.1 AlphaProtein Novo（Google DeepMind，10-01 预印本 / 10-05~06 发布）

头号新闻，但对 pel chen 的价值在"它被怎么发布"，不在"它多强"。

出处：bioRxiv 10.64898/2026.10.01.756017（posted 2026-10-01），Wu Z. 等 36 人；含 Demis Hassabis、Frances H. Arnold（2018 诺奖化学）、Pushmeet Kohli、Jue Wang，第一作者 Josh Abramson 同为 AlphaFold3 共同一作，与 AF3 论文至少 8 位作者重合；合作机构含加州理工。
方法：从目标化学反应的催化基序（catalytic motif）出发（催化残基 + 底物 + 过渡态/中间体关键原子关系定义为精确 3D motif），扩散模型联合生成蛋白结构与氨基酸序列；再调 LigandMPNN 优化序列 → AlphaFold 3 在各反应状态下预测结构 → 用针对催化机制设计的评价指标检查几何关系。论文自述：这类基于 AF3 的"机制启发式指标"是设计成功率的关键促成因素之一。 另一 key enabler：sequence-ensemble-based scoring of designed backbones。
五条反应（全部为公司自测、未同行评审）：

反应	最佳设计	报告结果
哌啶（pip）pharmacophore 合成 · nitrene transferase	GDM_NT_270	22 turnovers，99:1 区域选择性，94% ee
DEHP（塑化剂环境毒素）水解 · 丝氨酸酯酶	GDM_DEHP_376	90 °C 下 47 turnovers（常温天然酶 3.3）
Kemp 消除	GDM_KE_1872	kcat/Km 44,940 M⁻¹s⁻¹（pH 10），SOTA
丝氨酸酯水解	GDM_SE_2937	kcat/Km 360,000 M⁻¹s⁻¹，SOTA
苯乙烯环丙烷化	GDM_CT_103	>99:1 dr，96% ee

最重要的 P0 判读 —— 这不是开源：
代码：Apache License 2.0，仓库 github.com/google-deepmind/alphaprotein-novo
生成模型权重：不在 Apache 2.0 内，走独立的 APN Terms（WEIGHTS_TERMS_OF_USE.md）
预计算产物：走独立的 Outputs Terms（OUTPUT_TERMS_OF_USE.md）
AF3 Leaving Atom 权重走 AF3 自己的 Model Parameters Terms
已提交美国临时专利（生成式扩散 + 结构预测 NN 做蛋白/酶从头设计）；除 Z.-Q.L.、M.D.、A.N.M.、J.C.R.、Y.Z.、P.L.、F.H.A. 外，其余作者均声明商业利益
这是连续第二轮出现同一模式：上轮 Ptarmigan-1（开放访问 ≠ 开源）→ 本轮 AP Novo（开源代码 ≠ 开源权重/产物）。今后"XX 开源了"这句话必须拆成四问：代码协议？权重协议？产物所有权？训练数据是否可得？ 见 §9-⑧
方向判断：这一条把本系列持续追踪的「physics-informed / mechanism-informed」主线，从小分子与语言模型推到了酶设计。与本系列此前四个独立来源（LiGANN/FLAG/DeepICL/PocketFlow、ROBUST、张健组 Perspective、FENNEC+D siRNA）合流，第五个来源，且出自 DeepMind。

2.2 晶泰科技 Kodexia + siFormer（2026-10-06，PR Newswire 官方稿）★ 本轮与 chen 重合度第一

定位自述：业界首个把生成式 AI + 第一性原理生物建模 + 自动化实验做成闭环的 siRNA 发现平台。HKEX: 2228。创始人 MIT 物理学者三人（Jian Ma / Shuhao Wen / Lipeng Lai）。注：8-19 中期业绩里 Kodexia 已被描述为"运行中的平台，含数万湿实验数据点 + 6 条 siRNA 管线"，10-06 只是正式对外发布，管线早就在跑。
siFormer 的技术骨架（这一段最值得逐字读）：把 RNAi 生物学机制 + 核酸化学原理并入模型，显式引入与链装载（strand loading）、靶点可及性（target accessibility）、沉默效率（silencing efficiency）相关的 RNA 热力学与结构特征；这些机制约束把生成过程导向生物学上合理的分子，而不是依赖序列相关性。

这条对 caiPro 是直接的路线判决：上两轮综述（NARGAB lqag099）说"基础模型 embedding 的必需性证据不足"、而 FENNEC 说"用 embedding + 热力学 + 实验协变量可行"。siFormer 给出的答案是：把热力学/结构/机制特征放在生成约束里，而不是放在输入特征里。

多目标同时优化：potency / 体内外推 / 耐久性 / 脱靶 / 安全性 / 专利性（patentability）。← "专利性"作为优化目标是极聪明的：专利 landscape 是 siRNA 最大的非生物约束之一，也是 caiPro 完全没做的一维（见 §9-②）。
闭环规模：自动化实验室每周 >500 次体外 + 30 次体内。
自报战绩（全部为公司内部 benchmark）：分子设计效率相对常规流程提升近 3 倍（产品页口径 2–3 倍）；多个项目中 >50% 的首轮设计在体内优于阳性对照。
管线：6 条自研（代谢 / 肾脏 / 呼吸 / CNS），>半数已完成体内药效评价。领头：IgA 肾病 7 个月拿到 NHP 药效数据，平行头对头优于同靶点一个临床期参比分子，9 个月内完成 PCC（行业惯例 12–18 个月）。
两个前沿选项：双靶点 siRNA 作为单分子全局共优化；肝外递送（肾 / 脾 / 脂肪），siRNA 与抗体/肽/小分子偶联物协同设计；也含 LNP。另在同步做 ASO 预测模型。
P0 风险：全部数字为公司自述，无第三方验证，无同行评审，无结构/序列披露，不开源。 也正因为如此，它不能直接作为技术参照，只能作为目标形态参照：每周 500 体外 / 30 体内 + 专利性入目标 + 双靶点 这三件事是可以直接抄的形态。

2.3 AISB-1-Fed：五家药企联邦微调 OpenFold3（★ 前 14 轮均漏，本轮补入基线）

主体：AISB（AI Structural Biology）Network，2025-03 成立，初为 AbbVie + J&J，后扩至 AZ / BI / BMS / J&J / 赛诺菲 / 武田等近十家跨国药企；联邦学习基础设施由法国 Apheris 提供；模型底座来自哥伦比亚大学 Mohammed AlQuraishi 实验室的 OpenFold3 Preview 2。本轮实际参训五家：艾伯维、Astex、BMS、强生、武田。
方式：每家在本地用自己的结构训练，原始结构从不出公司；每轮只把模型更新回传 Apheris 聚合，聚合后发回。总训练用时不到十周。
数据：20,167 条私有实验解析蛋白-配体复合物 ≈ 把可用于训练的"药物相关"数据放大约三倍；另用到截至 2025-11 的公开 PDB。
评估：每家预留 5% 私有结构、project-level 切分（同一化学项目的结构整体进训练或整体进评估）、并特意挑选"不太可能出现在其他伙伴训练集"的项目 → 有效压低泄漏与不均衡。最终 1,056 条评估结构。
结果（双互补指标 + 500 次 bootstrap 95% CI 不重叠）：

指标	OpenFold3 Preview 2	AISB-1-Fed	Δ	最强公开参照 Boltz-2
PL-lDDT ≥ 0.8（界面局部质量）	35.6%	52.1%	+16.5 pp（+46% 相对）	40.9%
bisyRMSD ≤ 2 Å（配体姿态正确）	28.9%	46.8%	+17.9 pp（+62% 相对）	— （整体领先约 11 pp）

消融做得对：另建了 AISB-1-OF3p2-all-PDB（只用全部公开 PDB、无私有数据）作基线 → 提升确实来自私有结构而非新增公开数据。
放了什么 / 没放什么：只公开聚合结果。结构与训练后权重均不公开。
为什么这是本轮最有分量的产业判据：

1. 它把上轮"辉瑞×Boltz（在自己数据上精调）"升级为跨公司版，并证明了这条路可复制； 2. 它给出了"数据孤岛"这个行业公案的第一个可量化工程解——不用搬数据，也能拿到接近翻倍的相对提升； 3. 对 chen 的可迁移性很高：caiPro/合作者的困境（各家的 siRNA 实测数据互不相通）在结构上与此完全同构。联邦微调不需要改业务协作方式，只需要一个共享底座 + 更新聚合协议。见 §9-⑤

2.4 Agent 层：两条证据指向同一个结论 —— 瓶颈位置决定编排是否有用

MAGI（arXiv 2610.06411 / bioRxiv 10.64898/2026.09.30.755603，2026-09-30 提交，10-05 arXiv）

开放的模块化 agent：写目标 → 启动并监控优化 → 解读 SAR → 修订策略。生成有两条路：LLM 直接产出，或委派给 REINVENT 4；打分服务挂在共同契约之后可互换。
用了"真项目"做评测：来自三家药企的九条回顾性 lead-optimization 战役，在固定时间截断下重放。这是本系列至今难得一见的、不是 synthetic benchmark 的 agent 评测。
结论（逐句重要）：
两条生成路线都能产出合法结构；LLM 路线更贴近局部化学、用更少操作数达到相当或更高的主活性；REINVENT 探索的化学空间更广。
能否达成目标取决于预测模型，而不是生成路线：达成率跟随"模型在所提出化学上的精度"，一旦该化学滑出模型适用域（applicability domain），达成率立刻掉。
盲评：化学家无法把 agent 的提案与 held-out 化合物区分开；SAR 推理被认为"大体可信但不完整"。
最后一句是金句：> The ceiling on real projects, however, remains currently set by scorer applicability rather than by tool orchestration.
这与前两轮完全一致：Scientific Agents 的 −0.6pp、BIABench 的 0.19、MAGI 的"scorer 适用域" —— 三条独立证据：编排层已不是瓶颈，打分/评估模型的适用域才是。

T-REX（bioRxiv 10.64898/2026.09.22.753604 v3，github.com/ml-struct-bio/T-REX，CC-BY 4.0，声明公开 release） —— 反方向证据，但不矛盾

Target adaptive Rescue–Explore–eXploit：整合多个 SOTA 蛋白生成模型 + 结构评估器，LLM agent 依据累积结果推理决定"救回有希望的候选 / 换 설정探索 / 沿成功路线压榨"，确定性控制器负责校验与调度。
七个靶点下，T-REX 以靶点依赖的方式自适应分配算力，取得比全部基线更高的"结构上互不相同的 hits"吞吐。
合成结论（本轮给 chen 的判据）：

场景	瓶颈	编排有价值吗
从头 binder/蛋白设计（候选空间极大、命中率低）	探索/多样性	✅ 有，T-REX 证明单位算力 hit 数可提升
小分子 lead optimization（打分即目标）	打分器适用域	❌ 无，MAGI 证明换生成路线救不了
caiPro（本系列判断）	打分体系本身（见上两轮 DRF / leakage-aware / 修饰分层）	⚠️ 先修打分，再谈编排

2.5 政策补齐：《医药工业发展"十五五"规划》专栏 6 全文五项 + 药监局 AI 实施意见执行状态

内容见 §1-1 与 §1-2。此处只强调两条能写进立项材料的话：

国家级、面向产业十部门联合的文件里，"AI 制药"第一次有了独立专栏，且点名"两品一械审评审批检查大模型与智能体"——监管侧也在造模型，这不是单向的"AI 做药"。
药监局的抓手已经落到 UDI / 追溯码 + 触发式监管 + 省市联合攻关"一地建设、多地复用"。如果你的项目涉及真实世界数据或上市后评价，这条是必须对齐的接口。

2.6 BIOSECURE 已是现行法律（3 轮欠账清零）

见 §1-10。一句话版本：2025-12-18 随 FY2026 NDAA 生效；禁的是联邦合同/拨款，不是进口禁令；名单挂在 DoD 1260H（2026-06 版含 BGI/MGI，不含 WuXi）；OMB 首份名单约 2026-12 出；真正的合同禁令 2028 年才落地，且已签合同 grandfather 五年。仍在流动：众议院新版草案重点 WuXi 两家 + 过渡截止 2032-01-31（未成法）。

§3 其他开源 / 方法增量

项	类型	硬事实	备注
T-REX	蛋白 binder agent	bioRxiv 10.64898/2026.09.22.753604 v3 · `github.com/ml-struct-bio/T-REX` · CC-BY 4.0 且明确"openly release" · 七靶点 · highest throughput of structurally distinct hits	⚠️ Ellen D. Zhong 持有 Generate Biomedicines 股权（已声明）
MAGI	小分子 lead-opt agent	arXiv 2610.06411 + bioRxiv 10.64898/2026.09.30.755603 · 无利益冲突声明 · 九条真项目 · 结encycling = scorer 适用域	未声明注明来源仓库是否公开；未核 → 下轮追
ROBUST	physics-informed ML + 实测集	bioRxiv Posted 2026-10-01 · `github.com/SchifferLab/ROBUST-2026` · 无利益冲突 · 157 新 Ki / 累计 364 对 · RMSE < 1 kcal/mol · Funding NIH+NSF	本系列最值得 clone 的资产，见 §9-③
lisaR	R 包（富集分析）	2026-10-06 · 13,511 个基因集 → 158 个生物类别 → 42 个超类；由 4 个 open-weight LLM 按共识规则做语义打分；Hommel 稳健过程；自动生成 web 报告	生信日常工具，可直接用；但"LLM 共识"的复现性要自己验
AlphaProtein Novo	酶从头设计	Apache-2.0 代码；权重/产物独立 Terms；见 §2.1	连续第二轮"开放≠开源"实证
VCC 2026 数据质量（Arc 官方）	数据集	六条细胞系按组织来源 / 谱系 / 疾病状态三轴选；QC 三项（每扰动细胞数中位数、每细胞 UMI、敲低效率）均优于公开 Perturb-seq	数据生成方第一手说明，可信度高

§4 产业 / 资本

Altimeter Capital 合伙人 Freda Duan「瓶颈交易」论（2026-10-04）★ 本轮最值得记住的分析框架

类比半导体 GPU→HBM→网络→电力的链式传导：AIDD 的瓶颈正沿 「AI 模型产生设计 → DNA 合成 → 蛋白生产 → 实验验证 → 临床前测试」 向下游传导。

论据（供应链侧硬数字）：Twist Bioscience（TWST） 预计 FY2026 与 FY2027 的 AIDD 订单连续三位数百分比增长；金斯瑞 GenScript 的 AI 药物发现业务 FY2026 H1 同比翻倍，渠道调研显示其实际验证产能已约 8,000 个设计/天，有望 2026 年底前升至 16,000/天。
弹药侧：OpenAI 已建立面向生物学与药物发现的 GPT-Rosalind 模型族（覆盖药物化学 / 蛋白工程 / 基因组学 / 实验工作流）；Isomorphic Labs 明确表示将把 AI 设计的药物推进入体临床；Anthropic 生命科学团队 + 湿实验室；字节分拆的 Anew Labs 自建湿实验室 + 自有管线。
⚠️ 这是投资人观点不是事实，且明显偏"卖铲人"叙事。 但它给出了一个 chen 能直接用的判断：当"设计"边际成本趋零，价值的确会移到"验证与数据生成"。对一个生信岗来说，这意味着"靠近湿实验数据生产链路"的位置会升值。

其他

Isomorphic Labs：新一轮 21 亿美元，累计 27 亿美元；与礼来、诺华的协议合计接近 30 亿美元；多条自研管线进入临床前收尾。⚠️ 日期仍无解（第 6 轮）。
NVIDIA × 礼来：BioNeMo 药物研发工具包 + 五年最高 10 亿美元合作 + 联合实验室（把大模型嵌入药企筛选流程）。
国产硬数据（E 药经理人 2026 半年报口径）：
2026H1 AI 制药占创新药领域：融资事件数 11.5%、融资金额 19.2% → 已成仅次于小分子和抗体的第三大创新药细分赛道
英矽智能：H1 营收 1.063 亿美元，+287%，港股首家半年度全面盈利的 AI 制药公司，2026 年内签约总额约 73 亿美元
晶泰科技：AI4S 收入 1.94 亿元，+136%；科学智能体平台上线 80 余项专有科学技能与工具，15 人化学家团队每月交付 >20,000 条反应数据与实体分子
百图生科：xTrimoV4 全模态生命科学基础大模型，参数规模 2,680 亿，已服务 800+ 家机构（含 30+ 头部企业）
药企侧：恒瑞 AIDD 已深研全流程；复星 >25 个高价值 AI 项目投产、50+ 场景、2 个 AI 辅助生成的新分子进入 PCC；石药 H1 归母净利 +139%
⚠️ 冷指标：据浙商证券，AI 在药物研发全流程的渗透率仅约 6%；临床验证方面，截至 2025 年底 117 条进入临床的 AI 赋能资产中，60 条（51.3%）完成 I 期，仅 8 条（6.8%）完成 II 期

§5 核酸侧（本轮重点）

1. 晶泰 Kodexia + siFormer —— 见 §2.2。中国公司第一次把 siRNA 从头设计做成闭环产品形态。 2. PacBio × TychoBio（2026-10-06 官方稿）★ 与 caiPro 同构度很高的"自产数据"路线

TychoBio（AI 药物发现初创，巴黎）用 PacBio HiFi + Kinnex 长读长 RNA 测序，从 >10,000 个样本生成数据，建立空间位阻型 ASO（SBO）设计 → 全转录组效应的大规模配对数据集，并计划扩展到 siRNA 及其他 RNA 靶向化合物。
目标： Leo 哪些化合物最可能有效、效应持续多久、哪里会出现非预期作用（off-target / 脱靶转录组效应）；按细胞系分层刻画。
CEO Felix Raimundo 一句话值得抄："AI 模型的好坏取决于训练数据。要找到罕见病的新疗法，我们需要最高质量的生物数据"。
判读：这是"先自己造数据、再训模型"的典型打法，与「瓶颈交易」论点互洽。它的正面(chen 侧)含义是：长读长转录组作为核酸药 readout，可能比短读长更适合做 AI 训练标签（可看 isoform / 剪接变化）。 → 见 §9-④

3. Bepirovirsen 归属纠正 + 数据补全 —— 见 §1-4。ASO modality 有可能在 2026-10-26 拿到首个慢乙肝功能性治愈标签。 4. Vivatides A 轮 5,400 万美元（Qiming / Highlight / TF / Apricot 等；苏州+波士顿；siRNA + ASO + 肝外递送平台）。

§6 岗位信号（本轮 4 条，其中 3 条新增）

岗位	薪酬	关键信号
百奥泰生物 · AIDD 研究员（小分子方向）（广州海珠，硕士可投，09-28 更新）	15–30k	职责 2 原文：「对已有 AI 模型进行微调、迁移优化及任务适配，迭代提升模型准确性进而指导实验优化，打造完整的干湿闭环」；职责 6：「持续关注 AIDD 领域前沿技术、开源模型及工具，推动先进算法在实际研发流程中的应用」→ "跟进开源"第一次成为独立职责条目而非加分项
无锡智康弘义 · AI 药物设计研究员（09-30，应届博后可投）	20–35k×13	要求 Schrödinger / MOE / GROMACS 与 AlphaFold / ESM / RoseTTAFold + GNN / 扩散模型并列；职责 5 明确"结构AI设计—湿实验验证—数据回流—模型迭代"研发闭环；职责 6「沉淀项目数据、优化算法模型与研发流程，协助技术总结、专利申报等成果沉淀」→ 技术沉淀被写进"其他信息"以外的主职责
深圳湾实验室 · 肿瘤化学生物学研究助理（计算生物学与药物设计）（09-24 发布）	10–15 万/年	★ 公共事务第 1 条：「负责相关分析 Pipeline 的规范化脚本编写、开源维护与培训」 —— 15 轮以来第一次以"开源维护"这四个字出现在岗位职责里（此前都是" Beitrag/Issue 开源项目""参与论文、开源项目及技术成果建设"这类软表述）。 ★ CADD 方向明确要求核酸（RNA/DNA）结构建模与分子对接，且"具备核酸三维结构预测经验者优先" → 核酸终于从"加分项"变成"方向一的主责描述"
昆山新蕴达 · 环肽 AIDD 算法工程师（上海浦东，09-21 更新）	35–65k×15	上版已记录，本轮确认仍在线 + 明确"作为公司核心算法成员…可深度参与方向规划与决策"

共性统计（本轮 4 条）：

干湿闭环 4/4（连续第 14 轮 ≥80%）★
传统 CADD 工具栈与 AI 栈在同一 JD 内并列：3/4（Schrödinger/MOE/AutoDock/Rosetta + AF/ESM/RF）—— 雇主不再把二者当两拨人
Pipeline 工程规范 / 开源维护：2/4（本轮新维度）
核酸：1/4（但质量跃升——从"加分"变"方向主责"）
benchmark / 评测：0/4（本轮意外归零，此前连续多轮 2–3/5）
Agent：0/4
文章/专利作为成果沉淀：2/4

§7 口径冲突与失真源

1. aidrugsearch.com 第 10 轮命中 → 显式排除。 2. 新增失真形态（本轮首次系统性捕获）："AI 生成摘要站 + 转载链" —— runtimewire.com、dailyartifact.ai、wisevoter.com、third-news.com、aifuturefront.com、unite.ai 等对 XtalPi Kodexia 的近十条报道均为 PR Newswire 稿的转写，内容一致但都被包装成独立报道。→ 本轮 Kodexia 全部信息以 PR Newswire 原文为准，并标注"公司自述"。 3. atlas360.news（iCloudBiofoundry / 西湖大学+浙大 AI biofoundry）为 AI 生成聚合站，文中出现"if by early 2025"的时间锚，判断为 2024 年旧闻被重发 → 本轮不采用。 4. BIOSECURE 条款号冲突：Sec. 851（Akin Gump、CITI Program）vs Sec. 881（China Briefing） → 两条并列，不断言。 5. BIOSECURE "何时成为法律" 与 "何时产生实际禁令" 必须分开写：2025-12-18 生效 ≠ 立即禁合同；合同禁令约 2028 年，且有五年 grandfather。媒体标题往往混写。 6. 《药监局"人工智能+药品监管"实施意见》日期：二手称 2026-03，上版记录 2026-04 → 统一写"2026 年上半年印发"。 7. 《十五五规划》日期：上版"2026-09 底"，本轮官方转载源为 2026-09-18 → 以后者为准。 8. VCC 榜单"是否超过基线"：Arc 复盘口径（不能稳定击败统计基线） vs AGI Hunt（多模型首次超基线、榜单转绿）→ 都要引，判据是 baseline 定义不同 + 6 个 robust metrics ≠ 单一 Pearson delta。 9. B decisionörovirsen 归属已解决（GSK + Ionis）；crew.you 的 Geron 口径错误，该源继续列入低可信名单。 10. 持续未回执：siDiff 仓库（第 2 轮）、FENNEC 代码（第 2 轮）、Ptarmigan-1 第三方评测（第 2 轮）、PMxAgent 代码（第 2 轮）、BioLab Bench（第 2 轮）、MAGI 仓库（本轮新欠）。

§8 对 chen 的 8 条动作

#	级别	动作	成本	依据
①	P0	把 Kodexia 作为 caiPro 的形态对标，逐条做差距清单：① sequence+modification 联合设计（不是两步串行）② 热力学/结构/机制特征放进生成约束而非只进输入 ③ patentability 作为独立优化目标 ④ 每周几百次体外，dry-lab 必须能给出"下一轮投什么"的完整批次建议而不是单个分数	半天（只写文档）	§2.2
②	P0	立项材料里新增"责四条》：代码协议 / 权重协议 / 产物所有权 / 训练数据可得性，并对每一个你自己引用的工具填一遍。AP Novo 与 Ptarmigan-1 已证明"某大厂说开源"这句话不足以支撑商用或复用决策	1 小时	§2.1
③	P1	clone `SchifferLab/ROBUST-2026` 并跑通。它是最接近"带绝对亲和力 + 覆盖突变组合 + 可解释能量项"的公开实测集；重点学它的第四条：怎样把 MD 派生能量项做成可解释特征并验证其泄漏安全（project-level 切分、拆分 Officehold-out）。这套做法可以直接移植到 siRNA 的交叉 Patricia验证	1 人日	§3
④	P1	评估长读长转录组（PacBio Kinnex / ONT）作为 siRNA readout 的可行性。理由：TychoBio 用它建模"持续多久 + 哪里会有非预期作用"——这两条恰好是 caiPro 目前无法输出的两件事（durability、off-target transcriptome-wide）。起步：找是否有现成的 siRNA 处理长读长公开数据；不必立即自产	调研半天	§5-2
⑤	P1	在立项材料里加入"联邦微调"作为数据孤岛的方案选项。照 AISB 的三件事：①一个公开底座（siRNA 侧目前还没有公认底座，这是一个位置机会）② project-level 切分做 held-out（直接抄，能防住本系列第 14 轮就点出的 leakage 问题）③ 只回传参数更新不回传序列	半天（写进方案即可）	§2.3
⑥	P1	合规盘点（与 §1-10 联动）：若所在链路使用华大系（BGI/MGI/华大智造）设备或服务，且存在联邦资金/美方合同关联的上下游，需在 2026-12 OMB 首份名单出来前做一次自查并留痕。不要恐慌——现行版的执行要到 2028 年	1 小时自查	§1-10
⑦	P2	写专利优化维度的技术备忘录。Kodexia 把 patentability 做成硬目标，这是一个可以立刻借鉴的产品差异点：先定义最小可行版本：给定靶点区域，输出一组避让已知专利 claim 的可行序列候选；难点在于 siRNA 专利多以化学修饰模式与序列基序的组合形式主张，需要先做出可检索的 claim 结构化表示	2–3 人日（先做调研版）	§2.2
⑧	P2	先把 caiPro 的评估与验证口径修完，再谈 agent 编排。MAGI 的 P0 结论是：换生成路线救不了打分器失效——编排层此刻不是你的瓶颈（这条是"不要做什么"）	0（是"不要做什么"）	§2.4

§9 下轮追踪（优先度排序）

1. Bepirovirsen FDA 决定（2026-10-26） —— 是否获批、标签是否限定 HBsAg ≤1000/≤3000 亚组、是否开启 treatment-naïve 扩展讨论。到期倒计时 2. VCC 2026 公开榜 10-22 截止 + 11-05 终榜 + 11 月下旬获奖 —— 关键：榜首能否在 zero-shot 跨六系下显著超基线。若不能，用 CGC「可恢复生物学分辨率」解释（第 3 轮）。 3. 晶泰 Kodexia 是否有第三方/合作方披露；IPP海报同时关注 8-19 中期业绩里已提到的"最先进项目已到 PCC 期" 是否兑现。 4. Apheris / AISB-1-Fed 是否有正式论文或技术报告（目前只有 Nature news + Apheris 博客转载），以及 OMB 之外是否有第二个联邦 co-folding 联盟。 5. AlphaProtein Novo 的第二篇预印本（官方提到但未点名）+ 是否同行评审 + 是否开源权重。 6. MAGI / T-REX 的仓库是否真的可执行（本轮均未验证）。 7. ROBUST-2026 能否跑通 + 数据集是否含原始 Ki 数值表。 8. 《十五五》AI 制药专栏配套名单/实施细则是否发布。 9. 药监局《"人工智能+药品监管"实施意见》原文与准确印发日期（第 2 轮，草案日期仍分歧）。 10. OpenAI GPT-Rosalind 是否有正式发布/技术报告（本轮首次出现，需核实是否公开可用）。 11. TychoBio × PacBio 首批>10,000 样本数据集是否公开 —— 若公开，这将是 siRNA/ASO 侧最大的新增公开训练集。 12. 《Biotechnology Investment National Security Act》与众议院新版 BIOSECURE 是否成法。

降级为季度池：Anthropic×Adaptyv Track 2 境内开放（5 轮 0）· OpenBind OB0 · 北京算力名单 · RIBOSPAN · Isomorphic 日期（6 轮）· CODesign · siProGenA（8 轮 0）· 十五五配套名单（1 轮无，降级）· Ptarmigan-1 第三方评测（转季度池）· siDiff 仓库（下轮再无回执即降级）。

§10 一句话给周会 / 立项

本周最值得说的一句话：过去一周最有信息量的三件事都不是"哪个模型更强"，而是三处基础设施的定价变了——DeepMind 用诺奖阵容的酶设计工作告诉你权重和产物要单独付费；五家药企用不到十周告诉你私有数据不搬家也能换到 +16.5pp；一家中国公司用每周 530 次实验告诉你 siRNA 的竞争已经不是"谁的模型排序更准"，而是"谁的实验闭环转得更快"。