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Biohub、美國能源部（DOE）、NIH 與 Google DeepMind、Isomorphic Labs、Meta 等宣布共同投入 18 億美元，生成面向 AI 的開放生物學資料。其中 DOE 五年投入逾 5 億美元用於測量、建模與算力，NIH 協調此前超 5 億美元聯邦投資積累的生物醫學資料集，三家科技公司則向 2026 年 4 月啟動的 Virtual Biology Initiative 合計投入 3 億美元。
OpenAI 與酶設計生物技術公司 Ligo 合作推出 BioBasicsBench，用 100 個來自真實實驗的任務衡量 AI agent 能否完成溼實驗室的常規資料分析。任務考察 agent 解讀原始實驗資料、識別錯誤，以及判斷證據是否足以支援結論。OpenAI 表示該基準能指出模型需要改進的地方，並追蹤這些進步對科研進展、生物安全與生物安保的意義。
OpenAI 發布文章，介紹用 AI agents 在複雜生物資料中尋找新線索。文章聚焦生物資料的複雜性與規模化分析，屬於 OpenAI 官方分享的研究方向。公開頁面未給出所用模型、資料集、合作方或具體發現數量，暫無可核實的實測結果。
OpenAI 推出 BioBasicsBench，一個包含 100 項任務的基準，用來衡量 AI 智慧體解讀原始實驗資料、處理日常溼實驗科學工作的能力。該基準關注的是實驗室裡日常操作層面的任務，而不是單一的結果性問答。
Google DeepMind 發布 SynthID Bio，一套面向 AI 生成生物設計的水印方法。官方稱這是全球首次能在不影響生物功能的前提下，把不可感知的簽名直接嵌入蛋白質序列。該技術屬於 SynthID 水印體系的新分支，具體覆蓋範圍、檢測方式與可用時間尚未公布。
OpenAI 宣布收購 Orchestra Bio，這是一個幫助生物製藥團隊協調藥物研發複雜流程的平台。收購後雙方將以 OpenAI 面向生命科學研究的 Rosalind 模型與工具為基礎，簡化這些運營環節，讓新療法更快到達患者；Orchestra Bio 創始人 Ashokaraj 及團隊一同加入。
OpenAI 於 10 月 20 日宣布收購成立四年的 AI 生物科技軟體創業公司 Orchestra Bio，交易金額未披露，該公司截至 2025 年累計融資約 2000 萬美元，投資方包括 Andreessen Horowitz、Atria 和 8VC。Orchestra 的 AI agent 用於協助生物科技公司處理藥物發現中的運營瑣事，例如跟蹤財務、協調臨床試驗排期；
Google DeepMind、Meta 與 AI 製藥公司 Isomorphic Labs 共同出資 3 億美元，投入由扎克伯格夫婦創立的非營利生物醫學機構 Biohub 牽頭的“虛擬細胞”專案。該專案屬於總額 18 億美元的“Virtual Biology”計劃，目標是建置可供 AI 使用的生物資料集與高精度預測模型，讓研究者能以數字化方式提出、預測並回答生物學問題，用於對抗疾病。Biohub 成立於 2016 年，長期以預測模型推動疾病防治研究。
OpenAI 宣布收購 2022 年成立的 AI 生物製藥公司 Orchestra Bio，並將其團隊與技術整合進面向生命科學的 Rosalind 模型與工具。Orchestra 的平台用於協調藥物開發流程，其 CTO Andy Xu 畢業於北京大學與約翰斯·霍普金斯大學，曾在微軟工作近 19 年。同日，Anthropic 公布 Claude 在 64 小時內生成 318484 種蛋白質設計，其中 17 種達到結合蠍毒神經毒素的預設標準；
Anthropic 科學部落格發布客座文章，介紹 AI 正開始接手科學建模中長期由人工完成的部分：把模型寫成程式碼，再執行、擬合與修訂。作者 Jakob Macke、Daniel Gedon、Stefan Wahl 指出，科學家目前仍多用手寫模型，並要在多個都能解釋資料的競爭版本之間權衡，而 AI 可以批次探索可能的模型結構，找出資料真正支援的解釋。文中以單個神經細胞如何放電、中子星碰撞等系統為例，說明科學模型的作用。
2026 年 10 月 20 日，OpenAI 宣布收購藥物研發協作平台 Orchestra Bio，其團隊與技術將併入面向生命科學研究的 Rosalind（含 GPT-Rosalind 與 Rosalind Workbench）。Orchestra 的平台讓人與 AI agent 共同推進藥物專案：例如某批生產失敗時，agent 定位受影響的試驗與時間線、彙集資訊並比較應對方案。
Google DeepMind 發布了一套可快速驗證生物設計是否內建安全防護的工具，並以開放形式供研究使用。該工具面向科研人員，目的是在 AI 加速科學發現的同時不拖慢關鍵研究進度。官方未披露具體工具名稱、技術細節與適用限制。
Anthropic 宣布把 2025 年 5 月啟動的 AI for Science 計劃擴充套件至全球 20 家科研基金會、機構與研究團隊，為從事高影響力科研專案的研究者提供免費 Claude 額度。合作方包括美國國家科學基金會（NSF）、施密特科學、Sloan 與 Simons 基金會、Wellcome Sanger 研究所、Crick 研究所、EMBL、太空望遠鏡科學研究所等。此前該計劃已支援生物、醫學、物理、化學、氣候與數學領域的數百個專案；
10 月 21 日，OpenAI 聯合 PerturbAI 與 Scripps Research 公布：由新架構 GPT-Rosalind 驅動的數千個 AI 智慧體，在 32 分鐘內解析了約 772 萬行的小鼠全腦 CRISPR 擾動資料集，同類工作人類研究者需數月到一年。分散式叢集合計引用 700 餘篇文獻，而單智慧體受上下文視窗限制平均僅引用 11 篇；盲法專家比較中，75% 更偏好分散式報告。
OpenAI 發布 GPT-Rosalind，用於幫助科研人員跨科學文獻與生物資料進行推理，由科學家提供專業判斷來評估證據。符合條件的實驗室可獲最多 12 個月的 OpenAI 工具贊助訪問，其中 GPT-Rosalind 需通過可信訪問審批。通過 Rosalind Academic Plan 共享的研究資料預設不用於訓練模型。
圖賓根大學與 ELLIS 研究所的 AI for Science 研究者撰文，討論 AI 如何介入科學建模的三個環節——建置模型、約束引數、解釋模型，並認為目前進展最大的是引數約束。文章以 1951 年霍奇金-赫胥黎神經元模型為例：手工求解耗時三週，某個變數取四次方只是猜測，幾十年後才被鉀通道結構證實。作者強調，能擬合資料的模型不等於理解——同一組資料常有多套引數都適用，如同只知道晚餐總價 120 美元無法反推誰點了什麼。
Show HN 上出現了一個名為 Grimoire for Biology 的新專案，站點為 grimoire.bio，帖子發布於 2026 年 10 月 16 日。發布時該帖僅有 7 分、2 條評論，正文沒有提供功能說明、所屬公司、所用模型或價格等任何細節。想弄清它具體做什麼，目前只能訪問網站或翻看 HN 上的兩條評論。
Meta 公布一套由人類主導的健康科學研究框架，由 Muse Spark 1.3 與 Muse Wonder 驅動，可訪問 500 萬份回顧性去標識化電子健康記錄及公開資料。一組醫學專家用該系統開展原創研究，加速假設生成、程式碼執行與論文撰寫，科學決策權仍完全由人類掌握。Meta 同時公開了由此產出的 10 篇研究論文，覆蓋心臟病學、腫瘤學、傳染病、急診醫學等領域。
研究者用 AI 蛋白設計工具，只保留兩類蛋白酶的催化核心、替換其餘全部結構，得到能把特定蛋白定向切成兩半的人工酶。天然肽鍵極為穩定，估計半衰期長達數百年，生物靠演化出的多種蛋白酶來催化其斷裂，這項工作是跳過自然演化過程直接重設計酶。團隊用它們切割與神經疾病相關的蛋白，驗證了有效性。
Leash Bio 發布 Minos——一個讓 AI 智慧體進行可驗證科學推理的測試環境，同時公開預印本、部落格與開放資料集。其 DNA 編碼庫（DEL）多年積累的資料可提供數萬條「lab-in-the-loop」模擬，正好用作科學強化學習環境。在該沙盒中，LLM 需用自然語言推理構效關係，在 650 萬分子中、以 100 次預算找出最佳結合物。團隊自研的 Hermes 僅用自家資料訓練，在公開基準上與 Boltz 相當。
一篇題為《AI is dramatically accelerating AI research》的文章主張，AI 正在顯著加速 AI 研究自身。該文發表在 planned-obsolescence.org，並在 Hacker News 上引發討論，獲得 39 分、12 條評論。文章的具體論據與資料需見原文。
由 18 家機構組成、2025 年 11 月啟動的 C-BRAIN 聯盟正與 NVIDIA 合作，用 AI 挖掘此前無法訪問的阿爾茨海默研究資料，並開源兩款科研智慧體。其中與勞倫斯伯克利國家實驗室共建的 OpenScientist 能半自主生成假設並完成分析，官方稱原本需數週到數月的工作幾分鐘即可完成，單次成本低於 10 美元；InsightEngine 則用文獻與知識圖譜逐條核對結論以減少幻覺。
斯坦福團隊 9 月 17 日在 Science 發表 Virtual Biotech：由虛擬首席科學官統籌 8 個專業科學家智慧體、2 個支援智慧體，並通過自建 MCP 伺服器接入 100 多種分析工具與 ClinicalTrials.gov 等資料庫。系統用約 6 小時並行完成 37,075 項 II／III 期臨床試驗的結構化提取，比單智慧體估算快約 184 倍，並復盤了因中期無效而終止的 OSMRβ 潰瘍性結腸炎 II 期試驗。
Periodic Labs 聯合創始人 Liam Fedus 與 Ekin Dogus Cubuk 在一檔播客中介紹了其「合成超級智慧」構想：以真實物理實驗作為強化學習環境，訓練能自主發現新材料的 AI 科學家。這家成立一年的公司正搭建自動化實驗室，希望讓每臺儀器擁有「140 IQ」，並用做科學的完整過程而非僅論文結果來訓練模型。他們認為失敗的實驗可能是最有價值的訓練資料，自主實驗可把數十年的試錯壓縮到數月，目標材料涵蓋室溫超導、磁體與電池。
Google DeepMind 10 月 15 日發布技術演示，展示用 AI 開發平台 Google Antigravity 的智慧體尋找抗菌肽：從 UniProt 數百萬條序列出發，經 ProtNLM 功能預測與序列、AlphaFold 結構、基因組鄰域三類證據篩選，找到一種 97 個胺基酸的乳酸菌素 972 家族細菌素候選（UniProt A0A0U0D591），已進入溼實驗驗證。
哈佛-史密森天體物理中心研究者 P. K. G. Williams 發表 14 頁 arXiv 論文，論證 AI 提供了將科學文獻這一資訊公地圈佔為私有財富的工具。論文以英國 1600–1800 年圈地運動為類比框架，指出 AI 圈佔的關鍵特徵是借“slop spam”低質生成內容淹沒文獻、破壞支撐公地的社會系統，而非經典的“公地悲劇”。文章橫跨天體物理儀器方法與計算與社會兩個分類，附 32 條參考文獻，主張這套概念可為審視 AI 對科研生態的衝擊提供學術基礎。
Google DeepMind 發布一種可充當數字身份證的水印，用於標記 AI 生成的合成蛋白質。該水印能幫助 DNA 實驗室核驗合成蛋白來源，並保持序列資料庫的準確性。隨著相關需求規模擴大，驗證設計是否來自帶內建防護的 AI，將有助於實驗室實現自動化並加強生物安全。
OpenAI 發布題為 Working with academic communities to build scientific understanding 的文章，主題是與學術社群合作推進科學理解。目前公開可見的只有標題與文章連結，具體合作機構、專案形式、資助規模與時間表均未在已知資訊中披露。該帖在 Hacker News 上獲得 44 分、9 條評論。
AI 科研平台 Open-Science 由 AIPOCH 以 Apache License 2.0 開源發布，同時推出 .science 軟體包格式。.science 把選定的對話分支、檔案版本、Notebook 記錄與驗證證據整合成一個可移植檔案，可分享、遷移到另一臺機器，或作為只讀記錄匯入評審，相容 RO-Crate 標準，資料預設本地儲存，不會自動執行程式碼或恢復憑據。
Aether AI 發布因果驅動的機器人智慧系統 CRIS-0，演示中面對人類突然移走咖啡袋、燈光干擾、往盤裡放飲料罐、關門時伸手等干擾均能即時調整，反應速度達 0.1s 級。它把機器人智慧分成兩層：因果驅動機器人 Agent 負責任務拆解、階段驗證與失敗恢復，因果世界模型預測動作帶來的物理變化。相比端到端模型，它在抗干擾、模糊指令和長程任務上更穩；團隊稱該路線還可延伸到生物製藥、新材料研發，更底層的 Causation Transformer 仍在驗證。