OpenAI 收购生物技术软件初创公司 Orchestra Bio,团队并入 Rosalind
OpenAI 于周二宣布收购成立四年的 AI 生物技术软件初创公司 Orchestra Bio,交易条款未披露,该公司截至 2025 年据称已融资约 2000 万美元,投资方包括 Andreessen Horowitz、Atria 和 8VC。
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OpenAI 于周二宣布收购成立四年的 AI 生物技术软件初创公司 Orchestra Bio,交易条款未披露,该公司截至 2025 年据称已融资约 2000 万美元,投资方包括 Andreessen Horowitz、Atria 和 8VC。
一位在学术医疗中心工作23年的研究方法学家,用 Claude 输入祖母死亡证明、家族病史及上世纪80、90年代的研究资料,试图为家族三代女性携带的罕见病找到名称。她的母亲患病近40年、姐姐15年病程后于41岁去世,均未被告知该病已有命名。家族有50年有记录病史,医生长期以"罕见、了解不足"回应。
NVIDIA 在 GTC Berlin 2026 上由 CEO 黄仁勋发布 DSX POD 参考设计,称 Vera Rubin AI 工厂在模块化集装箱内由合作伙伴集成验证后交付,现场部署可从 6 个月缩短至 14 天。
Databricks 宣布通过 Genesis Workbench 蓝图在 AI Runtime 上支持 NVIDIA BioNeMo 的开放模型 RFD4-Proteina,该模型由 NVIDIA 与华盛顿大学蛋白质设计研究所共同开发,可同时生成蛋白质序列与全原子结构,并支持按热稳定性、结合亲和力等性质进行奖励引导搜索。
NVIDIA 扩展覆盖语言、机器人、生物与量子计算的开放模型组合,其中 BioNeMo RFD4-Proteina 是与华盛顿大学蛋白质设计研究所 Baker Lab 合作的开放蛋白质设计模型,可生成蛋白质序列与三维结构,在超过 10 项蛋白质设计任务上表现领先,在 200 个氨基酸蛋白质的基准中生成设计的速度约为 RFdiffusion3 的 13 倍。
入选理由蛋白质设计模型 BioNeMo RFD4-Proteina 与量子校准模型 Ising 的开放范围,关系到生命科学与量子计算研究者能否直接接入现有流程。
NVIDIA 与 UW Medicine 蛋白设计研究所(Institute for Protein Design)在 GTC Berlin 发布开放模型 RFD4-Proteina,把可编程蛋白设计与搜索能力结合,可按分子输入、约束和打分目标生成并优化设计。
入选理由蛋白质设计模型与放疗规划两条线同时落地,研究者可据此判断开放模型能接入哪些现有科研与临床工作流。
OpenAI、PerturbAI 和 Scripps Research 用数千个由 GPT‑Rosalind 驱动的 AI 智能体并行分析已有的小鼠全脑 CRISPR 图谱数据,在 32 分钟内把基因扰动效应与文献发现连接起来,形成可检索的 reasoning atlas。
入选理由材料给出分布式智能体在真实脑细胞数据上产出可检验线索的具体流程与对照结果,研究者可据此判断这类分析能否接入自己的实验数据。
Gemini 4 Argon 结合三个开源数据集,构建了人体解剖学的交互式 3D 可视化。 可动态切换不同图层、单独查看肌肉,或放大进入跳动的心脏内部。
OpenAI 的 Greg Brockman 转发介绍,GPT-Rosalind 在药物发现上给出新线索:与 Perry 综合征相关的基因 DCTN1 在小鼠脑数据中被破坏后,胆固醇合成相关基因表达上升,GPT-Rosalind 据此提出胆固醇可能未到达神经元所需位置的机制解释。OpenAI 称与 PerturbAI 和 Scripps Research 合作,数千个 GPT-Rosalind 智能体并行工作,在 32 分钟内把数百万个小鼠脑细胞的基因表达结果与科学文献关联起来,该机制尚待科学家验证,合作正在扩展以寻找新药物靶点。
GPT-Rosalind surfaced a new lead for drug discovery: could restoring cholesterol transport protect neurons from degeneration? DCTN1 is a gene linked to Perry syndrome, a rare neurodegenerative disorder. In mouse-brain data, disrupting it increased expression of genes involved in making cholesterol. GPT-Rosalind suggested a possible explanation: cholesterol may not be reaching where neurons need it. That gives scientists a specific mechanism to test and, if confirmed, a direction for developing new treatments for neurodegenerative disorders. With @perturbai_tx and @scrippsresearch, a team of thousands of GPT-Rosalind agents worked in parallel, connecting gene-expression results from millions of mouse brain cells with scientific literature in just 32 minutes. We’re now expanding this collaboration to identify new drug targets. https://openai.com/index/scaling-ai-research-for-complex-biological-data/
OpenAI 称 GPT-Rosalind 在药物发现中提出一条新线索:恢复胆固醇转运是否可能保护神经元免于退化。与 Perry 综合征相关的基因 DCTN1 在小鼠脑数据中被破坏后,参与胆固醇合成的基因表达上升,GPT-Rosalind 据此推测胆固醇可能没有到达神经元所需的位置,为科学家提供了可检验的具体机制。
OpenAI 宣布收购 Orchestra Bio,该平台用于帮助生物制药团队协调复杂的药物开发流程。OpenAI 表示将在此基础上发展面向生命科学研究的 Rosalind 模型与工具,以简化这些流程、让新疗法更快到达患者。Greg Brockman 转发该消息并称,加速药物开发是其模型一个令人兴奋且有前景的新兴应用方向。详情见 https://openai.com/index/openai-to-acquire-orchestra-bio/
We’ve acquired Orchestra Bio, a platform that helps biopharma teams coordinate the complex process of drug development. Together, we’ll build on Rosalind, our AI models and tools for life sciences research, to streamline those operations and help new treatments reach patients sooner. Welcome @ashokaraj_ and team! https://openai.com/index/openai-to-acquire-orchestra-bio/
OpenAI 宣布收购 Orchestra Bio,后者是帮助生物制药团队协调药物开发复杂流程的平台。OpenAI 表示将基于其面向生命科学研究的 Rosalind 模型与工具继续建设,以简化这些运营流程,并欢迎 @ashokaraj_ 及团队加入。转发该消息的 TestingCatalog 认为,生命科学领域的 AI 进展是 Anthropic、OpenAI 和 Google 当前的重点方向之一。
We’ve acquired Orchestra Bio, a platform that helps biopharma teams coordinate the complex process of drug development. Together, we’ll build on Rosalind, our AI models and tools for life sciences research, to streamline those operations and help new treatments reach patients sooner. Welcome @ashokaraj_ and team! https://openai.com/index/openai-to-acquire-orchestra-bio/
我们已收购 Orchestra Bio,这是一个帮助生物制药团队协调复杂药物研发流程的平台。 我们将共同基于 Rosalind——我们用于生命科学研究的 AI 模型和工具——继续构建,以简化这些运营流程,帮助新疗法更快惠及患者。 欢迎 @ashokaraj_ 和团队! https://openai.com/index/openai-to-acquire-orchestra-bio/
科学博客新文:设计针对蝎子神经毒素的蛋白结合物。 蝎子每年蜇伤约 120 万人,抗毒血清往往昂贵或供应短缺。Claude 在寻找新疗法方面迈出了早期一步。 https://www.anthropic.com/research/claude-scorpion-toxin-binder-design
美国麻省总医院布里格姆医疗系统的研究人员用超过4000万张面部图像训练出基础模型FAHR-Face,并据此开发FAHR-FaceAge估算生物学年龄、FAHR-FaceSurvival直接预测癌症患者死亡风险,结果近期发表于《柳叶刀·数字健康》。
研究团队提出 BrainLoRA,用低秩适配器(LoRA)加轻量读出层对预训练多模态主干做参数高效微调,从而完成脑编码任务,可适配的主干规模最高达 104B 参数。
ISI Foundation 团队发布开源轻量 RAG 包 EpiLens,用固定检索模板和输出 schema 对语料中每篇论文做同样的结构化分析,并把每条输出链接回原文段落。
同济大学等机构的研究者提出 NeuroAct,一个面向 EEG 分析与解码的自主研究代理框架,内环由协调者调度研究、开发、审稿三种角色,依据信号结构、表征、预测器行为和训练动态的证据选择分析与干预,外环把结果提炼为带任务与模型条件的可检验建议并在后续任务中验证修订。
谷歌官方技术博客介绍其AI智能体自主湿实验室建设进展,团队让智能系统在液体处理机器人上完成设计分子、安排实验、读取结果、调整下一轮方案的闭环测试。团队搭建的VERID框架基于开源机器人控制框架,为工作台建立持续更新的数字孪生,记录机械臂位置、孔内液量、试剂种类和枪头库存等状态,并在确认无撞针、空吸、容器不匹配等问题后才下发指令。
研究人员开发出一款 AI 工具,仅凭一张面部照片就能预测癌症患者的生存几率,研究发表在《柳叶刀·数字健康》。模型用超过 4000 万张人脸图像和 3 万多名癌症患者的照片训练,会为患者生成风险评分,评分最高者更可能在 90 天内死亡;估算年龄误差约 5 岁,并能在不同年龄、种族、性别和癌症类型人群中生效。
中国科学院上海硅酸盐研究所团队构建物理引导生成式超分辨模型 StableAFM,将 AFM 采样物理与潜空间扩散模型结合,在快速稀疏扫描条件下复原精细空间信息。
Nature Machine Intelligence 发表的可复用性报告考察了此前提出的生物网络学习框架 CORNETO 的可复用性,发现稳健的网络推断取决于数据可得性、先验知识、正则化和生物学背景,并据此划分出不同的稳健性区间。原文链接:https://www.nature.com/articles/s42256-026-01311-y
OpenAI 宣布收购 Orchestra Bio,后者是一个帮助生物医药团队协调药物研发流程的平台,其团队与技术将与 OpenAI 面向生命科学研究的 Rosalind 模型和工具整合。
Wan 等人在 Nature Machine Intelligence 发表 TrajectoryFlowNet,这是一个物理信息学习模型,可基于非常有限的轨迹测量同时预测长程粒子路径和流场。研究在模拟和血流实验中对该模型进行了验证。doi:10.1038/s42256-026-01316-7
Anthropic 让内部研究模型在 Claude Science 中针对 4 个地区的 5 种蝎毒神经毒素设计 minibinder,64 小时内生成 318,484 个设计并选出 180 个,团队补充 31 个,共 211 个交由 Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience 实验室检测,17 个达到结合标准,且均只针对单一毒素。
入选理由Anthropic 公开 211 个设计及结合数据,研究者可据此判断 AI 智能体在毒素靶点设计中的实际产出与局限。
Isomorphic Labs 正试图把 AlphaFold 蛋白建模工具转化为新药研发引擎,其技术基础曾获诺贝尔化学奖。Thrive Capital 用 18 个月争取到投资机会,认为这是 AI 不止于炒作的实证。这家 Alphabet 旗下公司能否兑现承诺仍待观察。
神经科学家发现,皮层与纹状体等通用型回路因高度递归、任务多样,无法像视网膜或鸟鸣回路那样被拆解为顺序前馈的机制解释,实时记录或操控活动时模块化图景随即消失。作者据此提出,面对这类复杂分布式系统,研究者或需接受其复杂性,并重新界定神经科学中"理解"的含义。
包括2024年诺贝尔化学奖得主戴维·贝克在内的团队开发出生成式AI系统RFdiffusion3(RFD3),可直接从原子层面设计蛋白质和核酸,生成蛋白质结构的速度约为前代系统的10倍。
华盛顿大学、牛津大学、英伟达等机构组成的国际联合研究团队在《科学》发表 RFdiffusion3 的详细设计方案,该系统可按单个原子建模设计蛋白质与核酸,团队已于 2025 年 12 月 3 日开源。
入选理由论文给出原子级蛋白质设计在酶活性位点上的实测结果,研究者可据此判断该设计流程能否用于自己的酶工程。
英国布里斯托大学团队将人脑类器官接在多电极阵列上,把触觉传感器采集的盲文字母数据转为电刺激输入,三个类器官协同区分26个盲文字母的准确率约83%,高于单个类器官约61%。相关论文发表于《人工智能前沿》。每个类器官直径不足1毫米、含约一万个神经元,解码由支持向量机完成。