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BenevolentAI是一家于2013年在伦敦成立的老牌AI制药公司，拥有独特的BenAI Engine技术，该技术成为他们端到端药物发现产品和知识探索的基础工具。 BenevolentAI通过整合尽可能多的跨领域和不同数据类型的数据，包括组学、分子、实验数据、文献、病理学和生物系统，将这些不同的复杂数据源整合在一起，从而使疾病、基因和药物之间组成关联信息（图2）。 图2. Ben
AlphaEvolve是谷歌DeepMind推出的通用科学Agent，基于结合大型语言模型（LLMs）的创造力和自动评估器来设计和优化高级算法。用Gemini Flash和Gemini Pro两种模型，基于进化框架不断改进最有潜力的算法。AlphaEvolve在数据中心调度、硬件设计、AI训练和复杂数学问题解决等领域取得显著成果，优化矩阵乘法算法，提升数据中心效率，在多个开放数学问题上取得突破。A
一、核心技术：自学习和自修复的治疗引擎 PathOS Platform™是Pathos AI 的专有平台，构建于现代数据基础设施之上，能够自动化地进行靶点识别和优先级排序。 核心技术为自学习和自修复的Discovery Engine（发现引擎）： 1、自动靶点识别：利用多种正交方法（orthogonal methods）自动识别和优先排序药物靶点。 2、自适应模型：能够根据新数据进行自我学
技术：mRNA生物调节剂 疾病领域：免疫学、肿瘤学和神经科学 最新消息：公布了领先的肺纤维化候选药物的有希望的临床前数据 Anima Biotech 的 AI 药物发现技术基于其 mRNA Lightning.AI 平台构建，该平台可对健康和患病细胞中的数百条细胞通路进行成像，以训练针对特定疾病的 AI 模型，并利用神经网络帮助这些模型区分健康和患病细胞，并识别失调的通路。随后，
技术：TYK2抑制剂 疾病领域：自身免疫和自身炎症疾病 最新消息：已发表的结果展示了 AtomNet 的药物发现能力 Atomwise 正利用人工智能的力量，试图彻底改变小分子药物的研发。该公司希望攻克最具挑战性、看似不可能攻克的难题，并简化药物研发流程，为药物开发者提供更多机会。 Atomwise 的药物发现方法将药物发现模式从偶然发现转向基于结构的搜索，使药物发现过程更加合
技术：小分子 疾病领域：炎症和自身免疫性疾病、肿瘤学和肥胖症 最新消息：获得 EIC Accelerator 提供的 250 万欧元（270 万美元）资助 Iktos总部位于巴黎，致力于利用人工智能和机器人合成自动化技术进行药物研发和设计，快速识别可作为临床候选药物的小分子。通过运用人工智能，Iktos 旨在加快药物研发进程，同时提高候选药物进入临床开发阶段的成功率。Iktos 已
药物研发合作：礼来公司和诺华公司 近期成果：与谷歌DeepMind联合开发AlphaFold3 近期新闻：扩大与诺华的小分子药物发现协议范围 作为著名人工智能研究实验室 Google Deepmind 的姊妹公司，Isomorphic Labs 致力于开发深度学习、强化学习、主动学习、表征学习等领域的尖端计算技术，以解决药物研发中最棘手的一些挑战，以及当今生物、化学和医学研究中一
专长：人工智能和量子力学。XtalPi 将量子物理学与人工智能相结合，预测分子特性并优化候选药物。其 ID4 平台通过提供对溶解度、稳定性和生物利用度的洞察，加速临床前开发。与辉瑞等制药巨头的合作凸显了 XtalPi 在计算化学领域的实力。 XtalPi，又名 QuantumPharm，由三位来自麻省理工学院 (MIT) 的物理学家创立，其许多研究业务在中国开展。该公司融合了量子物理、人工智
Berkeley Lights, Inc. (BLI) 成立于 2011 年，总部位于加州埃默里维尔，致力于提供突破性的技术和仪器平台，从根本上改变利用细胞生物学过程进行的研究。数字细胞生物学 (Digital Cell Biology) 将生物科学、技术和信息相结合，显著提升科学家研究细胞相互作用的方式。Berkeley Lights 的平台和技术能够同时对数千个细胞进行最快、最深入、最全面的测
专长：精准医疗的联邦学习。Owkin 利用联邦学习技术，在保护数据隐私的同时，实现协作式 AI 研究。他们在肿瘤学和心脏病学领域的应用已构建出可指导个性化治疗决策的预测模型。Owkin 与领先医院和研究机构的合作进一步扩大了其影响力。 Owkin于2016年成立于法国巴黎，是一家AI驱动的精准医疗公司，由临床医师Thomas Clozel博士与生物学人工智能先驱Gilles Wainrib博士共
专长：利用人工智能和基因组学加速药物发现。Engine Biosciences 将人工智能与基因组学相结合，以发现基因相互作用和新型药物靶点。他们的研发管线涵盖肿瘤学和传染病领域的候选药物，展现了人工智能驱动的洞察力在药物发现领域的强大力量。
Lantern Pharma成立于2013年，2020年在纳斯达克上市，是一家以肿瘤学为重点的，新兴的临床阶段制药公司，利用人工智能、基因组学和机器学习来改变药物发现和开发的成本、速度和时间。 员工仅20余人，市值仅4600多万美元，是业界对Lantern的初步印象。 但其商业模式更别具一格： 接盘大公司放弃的药物继续研发， 即通过其AI平台找到被弃药物的临床人群药效，缩小目标人群进行研发，从
AbSci创立于2011年,总部位于美国华盛顿州Vancouver,是一家合成生物学公司,通过重新发明生物制药药物发现过程的平台技术将想法转化为药物,为蛋白质和生物制剂的发现和开发提供了平台. Absci 是一家数据优先的生成式 AI 药物研发公司，致力于通过生成式 AI 解锁全新生物学领域。我们的 Integrated Drug Creation™ 平台支持尖端的从头AI 和先导化
Terray Therapeutics 拥有一批高质量的实验数据，想要进一步训练自己的小分子化学基础模型，用生成式 AI 来解决复杂的药物发现问题，但稀缺的计算资源是他们面临的一大障碍。英伟达承诺，将为 Terray 提供 NVIDIA DGX™ Cloud 平台，利用 NVIDIA AI 软件堆栈和 NVIDIA 的全栈计算专业知识，协助 Terray 优化和扩展其基础模型的开发。
唯信（Wecomput™）致力于用计算技术驱动创新药研发、造福人类健康。 Wecomput融合人工智能、生物物理、高性能计算、生成生物学等技术，打造了独具特色的药物分子生成、设计与模拟平台，并致力于革新传统药物发现方式，驱动蛋白质、抗体、mRNA等创新药物的研发进程。核心团队成员来自国际知名AI制药公司、头部药企、知名互联网公司、985高校，在制药、生命科学、人工智能、软件开发等交叉领域有丰富的
角井（北京）生物技术有限公司是一家专注于应用人工智能和组学大数据等创新技术加速新药发现和验证的新兴企业。公司自成立以来，将人工智能算法团队、资深大分子药物研发团队及高通量湿实验平台有机结合在一起，全力打造了AI赋能的新一代大分子药物设计平台，用于开发全新的药物及治疗方案。公司聚焦在前端的药物发现到POC验证区间，和合作伙伴共同变革大分子创新药物研发的既有范式。 角井生物拥有独到的超大数据集驱动的
Chai-2，这是分子设计领域的一项重大突破。Chai-2 在设计完全从头抗体时实现了前所未有的两位数成功率，与以往方法相比，命中率提高了几个数量级。只需测试 20 个设计，该模型就能在各种靶点中轻松找到可行的匹配方案。该模型的高成功率和广泛的泛化能力为快速精准的原子级分子工程新时代铺平了道路。 我们挑战 Chai-2 设计多达 20 种抗体或纳米抗体，以针对 52 个不同的蛋白靶点，所有这些靶
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