德国联邦政府与 NVIDIA 签署联合意向声明，计划共同推进面向物理 AI 的前沿模型，并扩大 NVIDIA 与德国“工业 4.0 平台”的合作。德国总理 Friedrich Merz 与 NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋在柏林对话中表示，德国将依托制造业、汽车工业和中小企业（Mittelstand）优势推动 AI 落地。黄仁勋同时宣布对 Agile Robots、Avelios Medical、Mirelo 和 Reflex Aerospace 四家德国初创公司的新投资，属于 NVIDIA 对欧洲近 100 亿美元投入承诺的一部分。
礼来与剂泰科技达成战略合作，围绕 NanoForge 驱动的 AiLNP 平台共同发现和优化新型 LNP 结构，探索组织特异性递送方案。协议规定剂泰科技将收取逾千万美元首付款，并有资格获得总额最高可达 11 亿美元的开发、监管及商业里程碑付款，以及基于合作产品年度净销售额个位数百分比的分级特许权使用费。
推荐理由：礼来与剂泰科技围绕 AiLNP 平台达成合作，可观察头部药企对 AI 递送平台的估值逻辑与交易结构。
Bioptimus 正在开发多模态、多尺度的 AI 病理模型，用于生物标志物与药物治疗预测。Nature Biotechnology 每年会重点介绍上一年获得大额早期融资的公司，Bioptimus 入选本期编辑精选。
Danaher 与 Nvidia 宣布合作，把 Danaher 的科学仪器、自动化技术、实验室工作流软件与 Nvidia 的加速计算和 AI 技术结合，推动自主科学。
Iambic Therapeutics 通过 IPO 募资 1.5 亿美元，股价在周五中段约为 24.50 美元，较周三上涨逾 50%。
推荐理由：Iambic 上市募资 1.5 亿美元，CEO 在访谈中回应 AI 制药公司上市后表现不佳的质疑，并说明其以临床数据为衡量标准的策略。
Arc Institute 的 2026 Virtual Cell Challenge 已有超过 5000 名注册者和 1500 支队伍进入排行榜，参赛者涵盖功能基因组学研究者、18 岁间隔年开发者与即将毕业的计算基因组学学生。
insitro 宣布与阿斯利康达成战略合作，用 AI 发现 MASH 和心肌病的新疗法，将获得 4000 万美元首付款，并有资格获得最高约 14.6 亿美元的发现、开发和商业化里程碑付款及分级特许权使用费。
推荐理由：交易结构把首付款、里程碑与分工写得很清楚，可据此观察 AI 药物发现合作如何切分发现与临床阶段。
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。
Recursion 称其 AI 原生引擎可在约一天内跑完整个计算设计周期，把数百万个候选分子筛成一份可合成的高质量短名单。流程先用 Nesso-1 等 3D 结构模型给结合亲和力打分，再调用数百个覆盖 ADME、效力、模拟与 AI 逆合成的模型联合过滤。公司称这套系统让化学家能探索全新化学空间，并在分子尚不存在时预测合成路线。
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。
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。
Biohub、美国能源部与 NIH 宣布投入 18 亿美元启动 Virtual Biology Initiative，用于生成开放、标准化的数据，训练预测细胞如何响应疾病与干预的 AI 模型。该计划定位为跨部门国际合作，目标是构建面向 AI 模型的基础数据。Loïc A. Royer 在 Bluesky 转述了这一消息并附上 biohub.org 的新闻链接。
推荐理由：这项近 20 亿美元的多机构投入指向开放标准化的细胞响应数据，为训练虚拟细胞类模型提供数据基础。
Max Jaderberg 表示，Isomorphic Labs 以创始成员身份加入 Virtual Biology Initiative，将参与生成可用于预测性生物学模型的 AI-ready 数据；其药物设计引擎 IsoDDE 已开发 5 年。
Isomorphic Labs 宣布以创始成员身份加入 Virtual Biology Initiative（VBI），将参与建设面向全球科研社区的开放资源，以加速对疾病的理解与治疗。
Isomorphic 宣布与美国能源部（DOE）和 NIH 建立重大合作，目标是生成构建准确细胞 AI 模型所需的数据。
推荐理由：美国能源部与 NIH 联合多家机构启动虚拟生物学计划，读者可了解细胞预测模型的数据来源与参与方。
Biohub 与美国能源部、NIH 及新资助伙伴宣布扩展虚拟生物学计划（Virtual Biology Initiative），合计投入 18 亿美元的资金、数据、算力和新测量技术。
推荐理由：这项跨机构投入给出了资金分配与数据标准化分工，可看清虚拟细胞所需开放数据从哪来、由谁整合。
Isomorphic Labs 表示，此前约 85% 与人类疾病相关的蛋白因形状和功能不适合传统化学筛选而被视为难以成药；改用计算机上的 AI 生成设计后，这些靶点展现出以原子精度设计分子的潜力，可治疗疾病的范围随之扩大。
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。
Arc 研究所启动 2026 虚拟细胞挑战赛，任务是在没有挑战赛专属训练数据的细胞情境中零样本预测扰动响应。Arc 团队为本次比赛专门生成了高质量单细胞 CRISPRi 扰动数据，覆盖 6 种细胞类型，参赛者需预测靶向特定基因后不同细胞类型的响应并达到实验精度。
推荐理由：Arc 研究所为虚拟细胞挑战赛专门生成了 6 种细胞类型的 CRISPRi 单细胞扰动数据，读者可据此了解零样本预测任务的评测设置。
Radical Numerics 宣布完成 5000 万美元种子轮融资，走出隐身状态，并预览基因组语言模型 Omnii。创始团队曾训练 Evo 和 Evo 2（40B 参数、完全开源），称 Omnii 已明显超过 Evo 2，在致病因果变异检测上达到 SOTA，可零样本排序阿尔茨海默病突变，并正与一家诊断公司合作用于胰腺癌和多癌种早筛、与美国国家实验室试点检测 AI 生成的病原体。本轮由 Emergence Capital 领投，Obvious Ventures、Triatomic 和 Patrick Collison 参与。
推荐理由：Evo 与 Evo 2 原班团队新公司获 5000 万美元种子轮，并预览基因组语言模型 Omnii，可对照其与 Evo 2 的定位差异。
Arc研究所与OpenAI基金会合作推进其阿尔茨海默病计划，目标是建模理解基因与环境如何塑造该复杂疾病风险并据此预防。研究结合功能基因组学、多细胞类型人类模型与因果机器学习方法，以理解并逆转阿尔茨海默病核心风险表型。