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。
Institute for Protein Design 宣布入选 Google.org 的 Impact Challenge: AI for Science，将与 Pang Wei Koh 博士合作，用自然语言设计蛋白质，推进塑料降解等可持续应用。
Generate:Biomedicines 在时代广场投放信号，并链接到其与 Zealand Pharma 就代谢疾病领域 AI 工程化蛋白疗法达成合作与许可协议的新闻稿。
Chai Discovery 宣布与 GSK 达成合作，此前 GSK 对 Chai 的模型完成了评估。GSK 在自有湿实验中测试了 Chai 模型零样本生成、未经靶点特异性训练的设计，并在所有测试靶点上找到了结合物（binder）。
推荐理由：GSK 在自有湿实验中验证 Chai 模型的零样本设计，并据此达成合作，可观察蛋白设计模型进入药企评估环节的方式。
Profluent 宣布与 BioMarin 合作，利用其基于全球最大独特蛋白序列数据集（1150 亿条）的基础模型设计具有新功能或改良功能的蛋白质；BioMarin 将筛选 Profluent 生成的设计，并将最优者推进至临床前测试。
“长江杯”2026全球AI蛋白质设计挑战赛启动，由上海交通大学、上海人工智能实验室、临港实验室、昌平实验室等共同发起主办，聚焦AI蛋白质从头设计与真实湿实验验证。选手针对不同靶点设计纳米抗体或迷你结合蛋白，奖金总额100万元人民币，计划对不低于5000条设计序列开展免费湿实验检测。报名于9月24日开启、10月31日截止。