OpenAI News● 精選AI 評分60
OpenAI 發布 BioBasicsBench，評測 AI 智慧體溼實驗能力
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。
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機器之心● 精選AI 評分74
DeepMind 用 AI 智慧體篩出抗菌肽候選並進入溼實驗
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。
X @OpenAI● 精選AI 評分65
OpenAI 發布 BioBasicsBench，衡量 AI agent 的溼實驗分析能力
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。
Anthropic Research● 精選AI 評分79
Claude 從零設計蛋白結合體，15 個靶點成功 14 個
Anthropic 公布 Claude 從零設計蛋白結合體的溼實驗室結果：Mythos Preview 與 Opus 4.8 針對 15 個靶點設計 minibinder，成功 14 個；單靶點分別設計的命中率為 35.1%，多靶點並行 48 小時為 26.7% 與 22.6%，高於當前常見的 10-15%，部分設計親和力超過已發表最佳結果數倍。
機器之心● 精選AI 評分73
斯坦福發布 ProteoCraft：結合蛋白設計嚴格通過率 86.2%
斯坦福 X-lab 與 SNAP 實驗室發布蛋白質設計框架 ProteoCraft，在獨立 AF2-IG 評估下嚴格通過率達 86.2%（181/210），明顯高於 BindCraft 的 49.5%。該框架把近似梯度提案、完整結構預測驗證與兩階段蒙特卡洛樹搜尋結合起來，既支援結合蛋白從頭設計，也能只改造指定區域。
Google DeepMind blog● 精選AI 評分67
Google Antigravity 智慧體篩出新型抗菌肽候選物
Google 的智慧體開發平台 Antigravity 跑通了一次抗菌肽發現流程，在 Streptococcus pseudopneumoniae 中找到一條 97 個胺基酸的細菌素候選物，預測對呼吸道感染相關病原體有活性，目前已進入溼實驗驗證。Antigravity 把跨資料庫檢索、三維結構分析與文獻綜合收進一個會話，並呼叫 ProtNLM 直接從胺基酸序列預測功能，為 UniProt 中數百萬條未註釋序列補上功能標籤。
量子位AI 評分38
哲源科技發布 WHIRLPO 計算醫學平台，瞄準生命世界模型
10 月 17 日，哲源科技發布 WHIRLPO 計算醫學平台，用異構算力、多組學生命資料、模型矩陣與智慧 Agent 搭建支撐生命世界模型訓練及溼實驗閉環驗證的底座。該平台不做單一生物大模型，而是整合基因、細胞、組織到人體多尺度建模所需的工程鏈路。行業層面，Biohub 聯合美國能源部、NIH、Meta、DeepMind 等的生命預測模型專案已承諾投入 18 億美元；國內計算醫學在 9 月首次與 AI、量子計算、超算並列寫入醫藥工業「十五五」規劃。