Google 研究团队在博客中介绍三项工作，目标是打通 AI 计算探索与真实湿实验之间的循环。VERID 框架基于开源 PyLabRobot，为实验室工作单元建立可实时更新的 3D 语义数字孪生，支持 3D 状态追踪、秒级虚拟试运行、硬件安全检查与视频和动作日志同步，并在案例中让 agent 从读板机故障中恢复、把染料混合物重建准确率提升五倍以上。
推荐理由：Google 研究团队把实验室自动化、aptamer 闭环筛选和蛋白结合子设计串成一条路线，可看 AI agent 进入湿实验的整体思路。
Google DeepMind 发布 Google Antigravity 智能体科研工作台，把跨数据库检索、结构评估和候选优先级排序压缩到单次会话中。文中演示了研究者与智能体协作，在 Streptococcus pseudopneumoniae 中找到一个预测对呼吸道感染相关病原体有活性的新型抗菌肽候选，该候选目前正在进行湿实验验证。
推荐理由：Google Antigravity 把跨库检索、结构查看与功能预测放进同一会话，展示了抗菌肽候选的发现流程。
EMA 人用药品委员会（CHMP）建议在欧盟批准 Rasonque（daraxonrasib）上市，用于既往至少接受过一次治疗的成人转移性胰腺腺癌。该药为口服 RAS 抑制剂，通过结合 cyclophilin A 形成复合物附着于 RAS 蛋白并阻断其活性。
推荐理由：CHMP 对 daraxonrasib 的阶段性审评把评估压缩到 150 天内，为 RAS 抑制剂在胰腺癌的监管路径提供了参照。
研究报道了口服、可透过血脑屏障的小分子 TREM2 激动剂 VG-3927，它作用于 TREM2 及其接头蛋白 DAP12 的跨膜结构域，促进受体高阶复合物形成和下游信号。VG-3927 与工具化合物 VG-3909 表现出（亚）纳摩尔级活性，可与 Aβ 等内源配体协同，并恢复多种疾病相关 TREM2 变体的信号。
推荐理由：口服小分子 TREM2 激动剂在临床前与 I 期人体试验中的结果，为阿尔茨海默病的小胶质细胞靶向策略提供了早期人体数据。
Google 回顾其健康研究布局，称过去五年团队发表了 90 篇经同行评审的疾病相关论文，累计被引用超过 9 万次。
推荐理由：Google 汇总了 AlphaFold、AlphaGenome Atlas 等模型在疾病检测与药物发现上的落地案例，可快速了解其健康研究布局。
这篇综述从分子优化与系统级评估的衔接角度梳理 AI 驱动的 RNA 药物设计，比较 siRNA、反义寡核苷酸、适配体、mRNA 和翻译导向 circRNA 各自的设计约束，并评估序列模型、生成模型和结构感知模型的能力与局限。
推荐理由：综述把 RNA 药物设计从分子优化延伸到系统层面评估，梳理了不同 RNA 模态的设计约束与虚拟细胞的定位。
Molecular Systems Biology 这篇评论以 CASP 为参照，评述 Bits to Binders 竞赛对 AI 设计蛋白作为 CAR-T 识别结构域的评测。
推荐理由：文章以 CASP 为参照，梳理 Bits to Binders 竞赛对 1.2 万个 AI 设计 CAR-T 结合域的评测结果与局限，为判断生成式蛋白设计的真实功能水平提供参照。
微软研究院推出 Quine，一个由多模态生物学世界模型和连接模型、科学工具、文献与研究者的交互式 harness 组成的 AI 研究系统。
推荐理由：微软研究院公开了面向生物学的多模态世界模型与实验编排系统，并给出胰腺癌细胞状态转换的湿实验验证案例。