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网红研究机构借AI设计出可结合蝎毒的蛋白质，药物设计周期被大幅压缩。生命科学下游的湿实验验证与试剂需求随之升温。
网红机构Citrini用AI设计出抗蝎毒蛋白
财联社10月20日报道，网红研究机构Citrini Research披露了一项跨界实验：其分析师团队借助Anthropic的内部研究模型，成功设计出可结合蝎毒的蛋白质。该实验设定20万美元预算，5名参与者中有3人完全没有科学背景。8月，团队向Claude提交约35页提示词，模型在一夜之间启动超过300个子智能体、调用超过300块并行GPU，完成蛋白质设计、评分与筛选；随后送交Twist Bioscience进行合成的211个设计中，有17个达到结合标准。由于DNA合成、蛋白质生产与纯化、获取可用毒素以及建立实验对照都需要时间，团队又用了约两个月等待和分析实验结果。
Citrini Research认为，AI显著缩短从研究想法到实验方案的时间后，越来越多候选分子需要进入真实实验室验证，行业瓶颈将随之推向检测能力、实验资源与实际执行环节，合同研究组织（CRO）可能成为生物学领域类似云基础设施的存在。
值得注意的是，上述实验并非孤立事件。据路透社报道，Anthropic已于9月在旧金山湾区建立湿实验室，并计划利用Claude协助实验设计与自动化执行；今年8月，其研究显示Claude在较少人工干预下针对15个蛋白靶点完成结合剂设计，单一设计成功结合率在22%到35%之间，高于蛋白质设计活动通常的10%到15%。海外药企同步加码AI基础设施，礼来自主运营的AI制药工厂LillyPod已于3月投运，搭载超过1000块GPU；罗氏则宣布在全球部署超过3500块NVIDIA Blackwell GPU。
政策层面，工业和信息化部等十部门9月18日联合印发《医药工业发展"十五五"规划》，明确深化人工智能赋能升级、加快研发医药垂类大模型与智能体，并专设"AI制药高价值应用场景培育"专栏，覆盖智能靶点筛选与药物发现、智能制药与质量管理等方向；规划提出，到2030年规模以上医药工业企业营业收入超过3.5万亿元，创新药产业规模增速年均达到20%以上，首创新药（FIC）占全球比例达到25%以上。
AI制药是指将机器学习、深度学习和生成式模型应用于药物研发，辅助完成靶点识别、候选分子筛选、药物性质预测和临床研究设计的产业环节，其计算结果仍需经过化学合成、体外实验、动物实验与临床试验逐级验证。当前，AI在候选分子生成与筛选环节的渗透持续加深，行业焦点正从模型能力转向湿实验验证效率。
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