生物医药数据栈中文献与结构化数据库如何取舍:Digital Science 圆桌讨论
Digital Science 在 AI in Drug Discovery hubXchange 2026 圆桌讨论中指出,LLM 擅长解析海量学术文献,却难以从表格、图像中提取数据,也难以识别论文的新颖性。
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Digital Science 在 AI in Drug Discovery hubXchange 2026 圆桌讨论中指出,LLM 擅长解析海量学术文献,却难以从表格、图像中提取数据,也难以识别论文的新颖性。
上海AI实验室在2026浦江创新论坛上发布书生多模态大模型S2(书生-S2),称其在知识、代码、智能体等通用能力上处于开源模型第一梯队,在Biology-Instructions。
入选理由上海AI实验室公开了书生-S2的权重与体验入口,并说明其可插拔专业记忆如何在不重训基座的情况下扩展学科能力,研究者可据此判断能否用于长程科研任务。
Digital Science 的 Mark Hahnel 在 2026 年 9 月 9 日于旧金山举行的 AI in Drug Discovery hubXchange 上发表主题演讲,指出生物制药已越过孤立 AI 工具阶段,进入管理孤岛数据、专用领域模型与自主智能体工作流的下一阶段。
Digital Science 发文讨论生命科学领域的数据完整性,以 2020 年基于 Surgisphere 数据、分别发表于 The Lancet 和 New England Journal of Medicine 的两项 COVID-19 研究在 9 天内相继撤稿为例,指出无法审计的数据会流入论文和模型。
K-Dense 在 arXiv 发布两项预印本:Scientific Agent Skills 是支撑其技能库的开放库,覆盖基因组学、化学信息学、医学影像与研究设计等 16 个实践领域的 163 项流程;mimeo 会检索某人的公开成果,逐条核对提取的引文与原文,并生成智能体可加载的文件。
Lila Sciences 公布其 AI 科研平台已设计、合成并在活细胞中测试超过 95 万条 mRNA 序列,结果全部回馈给科学推理模型。团队据此找到促红细胞生成素(EPO)的 mRNA 序列,第 15 天的蛋白产量相当于基准序列第 2 天水平,并在 Factor IX、IL-10、IL-22、eGFP 和萤火虫荧光素酶上观察到更长半衰期。
Biohub 与哥伦比亚大学等机构合作,用 ARACNe、VIPER/metaVIPER 等 AI 算法从单细胞 RNA 测序数据中识别肿瘤细胞状态的 Master Regulators,发现同一癌种的患者共享几乎相同的细胞状态集合:胰腺癌为 6 种,DMG 为 7 种。
入选理由两篇 Nature Genetics 论文显示,AI 预测的跨细胞状态联合用药在小鼠模型中把 DMG 生存期提高一倍,团队正筹建临床试验。
SF Claude Community 与 BioKEA 创始人 Sean 联合举办的 AI Science Demo Night 回顾显示,BioKEA 的 Austin 演示了用计算机视觉流水线驱动桌面取放机自动分拣昆虫样本,当前产能为每月 30-40 块板,目标提升至每天 18 块。
METR 研究笔记分析 AI 对科研的加速效应,发现网络安全漏洞报告在 2026 年较 2025 年大幅加速,数学领域贡献有限但 arXiv 部分方向投稿量不到 12 个月翻倍,AI 研究本身的算法进展则未见可测量的加速。
K-Dense 上线官方 Reddit 账号 /u/-k-dense-,并以系列短视频演示其开源 BYOK(自带密钥)平台。开源方面新增面向微生物组基础模型 Waypoint 的科学智能体技能,并推出首个针对小分子与蛋白药物的 Drug Discovery Agent Skills 插件,兼容 Claude Code、Codex、Cursor 等。
教育非营利机构 Worldwide Studios 举办的首期免费 100 天 AI for Science 奖学金项目完成演示,五位学员分别展示了 AI 实验室助手 Benchmate、DIY 自动细胞培养实验室、网球可穿戴视觉分析、智能体运行可观测层和罕见病 AI 药物发现平台。
Claude 社区大使 Sean 与 Claude Community SF 将于 8 月 20 日在 Humanmade 举办 Claude for Science 演示之夜,展示科学家、初创公司和团队如何在日常工作中使用 Claude Code 与 Claude for Science。
K-Dense Web 新增 92 种科研文件的原位富预览,覆盖 3D 结构、化学文件、光谱、测序数据、医学影像与笔记本,并支持 Word、PowerPoint、Excel。
Elicit 发布 Research Agent,一个面向高风险决策的 AI 环境,可跨数百万科学来源、公开数据源(含网络)和用户上传的内部数据汇集证据,并生成带完整引用的报告、数据分析、表格、可视化、幻灯片和文档,已通过 elicit.com 或 API 提供。
入选理由Elicit 把证据综合扩展到跨文献、试验、专利与内部数据的决策支持,并公开了自建基准的评测口径,研究者可据此判断它能否用于高风险的研发决策场景。
Elicit 发布 BioDecisionBench,包含从 26 个生命科学复杂推理失败案例衍生出的 40 个任务变体,覆盖靶点选择、临床试验设计到新适应症选择等药物开发环节。
入选理由Elicit 公开了自建基准 BioDecisionBench 的题目来源与评分方式,研究者可据此判断这类高利害推理评测是否可信。
Meta 介绍其开源视觉模型 SAM 3 与 DINOv3 被用于美国能源部 Genesis Mission 旗舰项目 SYNAPS-I 的图像分割流程,该项目由 Berkeley Lab 牵头,联合 Argonne、Brookhaven、Oak Ridge 和 SLAC 国家实验室。
入选理由材料说明开放权重视觉模型如何被实验室微调后接入光束线数据处理,研究者可据此判断这类模型能否迁移到自己的成像分析流程。
Biohub 联合创始人 Priscilla Chan 撰文回顾今年以来的工作,包括 5 月发布基于下一代 ESM 的蛋白质生物学世界模型,可预测蛋白质折叠、相互作用与功能并设计新蛋白,已有科学家用它设计抗体候选物并在针对癌症和免疫相关靶点的早期实验室测试中显示初步结果,相关论文发表于 Nature,模型完全开放。
入选理由Biohub 负责人梳理了蛋白质世界模型、激光相位板与虚拟细胞计划,研究者可据此了解这些开放工具和共享数据的参与方式。
Biohub 团队对原代人成年皮肤细胞开展全基因组 CRISPR 筛选,并用基于已发表文献训练的大语言模型 VirtualCRISPR 找出文献中未被关注的命中基因,相关结果发表于 Nature Communications。
入选理由研究者可看到 AI 如何从全基因组 CRISPR 筛选中筛出文献未关注的靶点,并据此设计局部外用候选药物。
Elicit 更新 Research Agent,除文档外还可上传基因序列、组学数据集、显微图像、学术海报及 PDB、FCS 等自定义科研文件,并据此执行差异基因表达识别、图像表型量化和检测结果分析等任务,自行寻找所需技术工具并返回分析结果。
入选理由Elicit 的 Research Agent 从只读文档扩展到基因序列、组学数据和图像等科研文件,并可直接做差异表达等分析,研究者可据此判断它能否接手自己的数据处理环节。
Meta 发布 Brain2Qwerty v2,称这是目前性能最高的端到端流程,可从非侵入式脑记录中实时解码句子,接近此前只有需开颅手术的技术才能达到的准确率。
Edison Scientific 宣布与生物科技孵化器 Population Health Partners(PHP)合作,将 AI 科学家 Kosmos 全面部署到 PHP 的公司创建流程中,加速针对心血管、炎症性肺病和胃肠道疾病等大规模人群疾病的生物科技公司孵化。
Lila Sciences 介绍其 AI Science Factories 自动化实验室平台,通过 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 提供的领域模型、NIM 微服务和生命科学配方,让智能体完成结构预测与从头设计,并用 NVIDIA Nemotron 3 等推理模型做后训练。
入选理由Lila Sciences 与 NVIDIA 合作把 BioNeMo 智能体工具包接入自动化实验室,研究者可了解智能体闭环做实验的现有做法。
Biohub 与 UC Berkeley 研究团队在三篇论文中报告,激光相位板在单激光和双激光(xLPP)两种配置下都能在现代冷冻电镜中显著提升小蛋白成像对比度。
入选理由Biohub 与 UC Berkeley 用三篇论文报告激光相位板在真实冷冻电镜中提升小蛋白成像对比度,并已开放断层扫描数据。
Biohub 与 UC Berkeley 团队将激光相位板集成到 Thermo Scientific Krios 冷冻电镜中,显著提升小蛋白成像对比度,相关成果分别发表于 Science 和 bioRxiv 预印本。
Lila Sciences 入选 2026 CNBC Disruptor 50 榜单第 25 名。这家由 Flagship Pioneering 于 2023 年创立的公司正在打造其所称的"全球首个科学超级智能平台",可自主生成假设并设计、执行实验,同时建设由 AI 模型驱动的自动化机器人实验室 AI Science Factories。
FutureHouse 宣布其多智能体系统 Robin 完成首个 AI 生成的发现:将 Crow、Falcon、Finch 等智能体整合为统一工作流,用于为人类疾病提出并做临床前验证的新疗法。
入选理由Robin 把假设生成、实验设计与数据分析串成一条可复现流程,研究者可据此判断多智能体系统在自身课题中的分工边界。
Edison Scientific 宣布与 Incyte Corporation 合作,将 AI 科学家平台 Kosmos 嵌入 Incyte 的发现与开发流程,初期聚焦靶点发现、靶点验证和转化生物学。
alphaXiv 科研博客介绍用强化学习微调 4B 模型,使其成为原生递归语言模型(RLM):父 RLM 与子 RLM 共享同一策略,子轨迹继承父轨迹的优势值,无需为子调用单独设计奖励。
Edison Scientific 宣布与 NVIDIA 合作,将 NVIDIA NeMo 和 Nemotron 技术栈用于其 AI 科学家 Kosmos 的训练与开发。
入选理由Edison Scientific 与 NVIDIA 的合作细节和 BBH 基准,可供开发科研智能体的团队参考其训练与评测路径。
Edison Analysis Agent 自主复现了 Gordon et al. 近期发表于 Nature 的自闭症谱系障碍研究:从 GEO 拉取 464 个样本、70 个患者来源 hiPSC 系、9 种 ASD 相关基因型在 day 25/50/75/100 四个发育阶段的 bulk RNA-seq 数据,重建了基因型驱动的聚类结构并复现早期差异表达峰值。