Newsletter · 2026-10-08 · Ashutosh Agarwal

虚拟细胞将一项实验室测试削减四分之三，而怀疑者质疑AI用于医学 - AI药物研发周报 - 2026年10月8日当周

2026年10月1日至10月8日当周的AI药物研发周报播客综述。Turbine的虚拟细胞模型让AstraZeneca只需运行100个细胞系而不是400个；Sanofi表示实验室层面的证明仍然缺失；一位Decoder嘉宾认为，医学是AI无法自行检验结果的唯一领域；Insilico由AI设计的药物进入3期；Tempus加深了在个性化癌症疫苗中的角色；SDGR创下新高后，在没有任何公司消息的情况下单日下跌12.4%。

AI药物研发周报

2026年10月8日当周：虚拟细胞将一项实验室测试削减四分之三，而怀疑者质疑AI用于医学

第15期，2026年10月1日至10月8日当周。

内容摘要

• 本周的核心概念是“虚拟细胞”： 即一个活细胞的计算机模型，用来预测细胞对药物的反应，让科学家可以省去部分实验室工作。Turbine称，其模型让AstraZeneca只需测试100个细胞系而不是400个，仍能得到约1,200个细胞系的预测。同一播客中的一位Sanofi科学家直言，目前仍缺少的是：证明模型的判断在实验室中站得住脚。（The AI in Business Podcast，10月5日）
• 争论从“谁拥有数据”转向“谁能检验答案”。 在Decoder上，有观点认为，AI在结果可以立即检验的领域（如软件）表现出色，而在医学领域则会停滞，因为要找出答案，“你必须给一批人注射新药”。（Decoder with Nilay Patel，10月3日）在Moonshots上，一位嘉宾说“制药行业存在大量的否认心态”。（Moonshots with Peter Diamandis，10月7日）
• Insilico最知名的AI发现药物现已进入3期。 首席执行官Alex Zhavoronkov还称Eli Lilly是“世界上最大的长寿生物技术公司”。（BiotechTV - News，10月5日）
• 数据基础设施的故事又添一例。 Tempus AI扩大了在Moderna和Merck个性化癌症疫苗中的角色：它将负责构建每位患者剂量所需的基因测序。（Crain's Daily Gist，10月7日）
• 在大型药企内部，难点在于“管道工程”。 Pfizer新任“AI学者”Eric Schadt表示，小型AI原生团队现在可以完成“40到50人”的工作量。一位实验室软件老兵表示，顶级药企客户要求AI至少带来5,000万美元的回报，而且许多公司“一开始裁员裁得太多了”。（Trends from the Trenches，10月2日；Artificial Intelligence Podcast，10月6日）
• 股票： Schrodinger于10月6日创下33.78美元的52周新高，当天随即下跌12.4%。本周收跌13.4%，没有任何公司消息可以解释这两次波动。Recursion在10月5日放量上涨14.9%，随后全部回吐（本周-2.9%），同样没有公司消息。Lilly上涨1.6%，分析师在其10月29日季度业绩公布前上调了目标价。

本周要闻

1. 虚拟细胞：“提示、指导、替代”的阶梯

本周最有价值的播客是一场建设者与买家之间的对话。制作虚拟细胞模型的Turbine的Daniel Veres，在The AI in Business Podcast（10月5日）与Sanofi的Giorgio Gaglia进行了交流。

具体成果。 Turbine的主打产品“ADC Intelligence”已被“多家制药公司，如AstraZeneca”使用。ADC即抗体偶联药物，是一种携带毒性载荷直达癌细胞的抗体。Veres说，合作伙伴现在“只”运行100个细胞系，而不是“此前的400个”。这之所以可行，是因为Turbine“已经证明并验证，它们可以把这种学习迁移到1,000多个细胞系”。用他的话说：“你将获得1,200个细胞系的数据，其准确度与运行真实实验相同。”因此实验室工作量下降了75%，而公司对不同肿瘤可能如何反应有了宽广得多的视野。

评判任何虚拟细胞主张的简单方法。 Veres把模型分为三个层级：

• 提示（Inform）： 模型“可以不具备很高的预测性”，但仍能改变你对下一步该测试什么的假设。
• 指导（Guide）： 你足够信任它，愿意恰好运行它建议的实验，并且“成功率会更高”。
• 替代（Replace）： 你足够信任它，可以跳过实验。你接受损失一部分信号，因为实验“成本高昂，耗时很长”。

他对这条路能走多远很谨慎：“我不会说有哪一种实验类型，你可以盲目信任模拟结果。”他最接近“替代”的例子，是判断细胞存活还是死亡的基础单药测试，前提是它不是“全新靶点上的全新化合物”。

买家的视角。 有数学背景的Gaglia更喜欢“可迁移”而非“可泛化”。他不想要一个什么都想做、最后“样样平庸”的模型。他想要的是只需很少新数据就能指向新问题的模型。当被问及供应商仍然无法展示什么时，他说：“决策在实验室里是否奏效，目前还做不到……更好的是，能否迁移到更高等的生物。”因此制药公司想要“实验室在环（lab in the loop）”的设置，让预测得到检验、信心随时间积累，而“这套工作流的可迁移性尚未确立”。

另一位虚拟细胞的声音。 领导GenBio的卡内基梅隆大学教授Eric Xing在The Most Interesting Thing in AI（10月7日）上说，他的公司“上个月……发布了”他所称的“整体的、多模态、多尺度、动态且可执行的虚拟细胞”的“首个实现”。它在一个模型中结合了“DNA、RNA、蛋白质、细胞形态”（形态指细胞的形状和结构）。他的观点是，实验室生物学是“侵入性的”：“你想收集数据的那一刻，你就已经杀死了那份特定的材料。”数字副本让你可以运行“反事实”的假设测试，并且可以撤销。他还指出，“如今有很多虚拟细胞……它正变成一个时髦词”，而且其中大多数只涵盖一种数据。据播客摘要，他还认为AI在生物安全风险中的作用被夸大了。

为什么重要。 上周的争论是谁拥有数据。本周的问题更实际：在哪一步，模型可以被足够信任以削减实验室开支？Turbine的“400变100”是那种可衡量的成果，能把AI从科研项目变成预算项目。

2. Insilico：一款AI发现的药物进入3期，并带来长寿话题的转折

Insilico Medicine首席执行官Alex Zhavoronkov在波士顿的“衰老研究与药物发现”会议之后，在BiotechTV - News（10月5日）上做了更新。

• 路径。 2019年，Insilico选择了TNIK，这是一个与衰老和纤维化（肺部瘢痕）都相关的靶点。它使用“生成化学算法”设计了一个分子，在澳大利亚开展了首次人体研究和两项1期试验，并在Nature Medicine上发表了一项2a期研究，显示在肺功能方面有“非常有前景的趋势”，以用力肺活量（呼气量）衡量。3期试验现已启动，以这一传统的肺功能指标作为主要终点。
• 衰老数据。 Insilico公布了试验的蛋白质数据。“六个独立的实验室”用各自的“衰老时钟”（根据血液标志物估算生物学年龄的工具）运行了这些数据，“全部六个时钟……一致认为我们在逆转生物学年龄……三到六岁”。Zhavoronkov对因果关系很坦诚。更健康的肺可能只是让患者在这些指标上看起来更年轻：“我们其实并不知道。”
• 他的定位。 他称这款药物“是现代长寿生物技术的代言人……它就像所有药物里的Kardashian。我们不希望看到它失败”。Insilico有“另外40多款药物”，他说其中一些“商业上可行得多”。
• 监管机构。 在会上，他看到美国卫生官员和一个FDA小组讨论如何加快这类研究，这在22年里“从未见过”。他补充说，人们“不应期待近期出现戏剧性的奇迹”。
• 对Lilly的解读。 Zhavoronkov称Lilly是“世界上首屈一指、最大的长寿生物技术公司”。他说Lilly的Kevin Duffin展示了数据，表明tirzepatide（Mounjaro和Zepbound中的药物）逆转了表观遗传衰老时钟，随后Novo Nordisk展示了semaglutide将基于蛋白质的时钟逆转“三、四岁”。他还说：“我在服用他们的四种药。”

为什么重要。 Insilico是检验AI辅助设计的药物能否通过大型传统试验的最清晰的一次测试。如果失败，这将是该领域迄今最引人注目的挫折。

3. Tempus成为个性化癌症疫苗制造过程的一部分

Crain's Daily Gist（10月7日）报道称，Tempus AI“已扩大与……Moderna和Merck的合作”，涉及intismeran autogene。这是一种根据每位患者自身肿瘤的基因构建的、为个人单独制作的实验性癌症疫苗。

• Tempus“将管理患者组织和血液样本的采集，并执行构建每一份个体剂量所需的基因测序”。
• Tempus“正在以17亿美元的交易收购Personalis，该测序公司为这款疫苗的临床试验提供了支持”。
• Guggenheim的分析师称之为“一次巨大的胜利”。由于“基因测序直接嵌入制造流程，而不仅仅是患者筛查”，Tempus成为“供应链中不可或缺的一环，使药企几乎不可能替换它们”。
• 该交易在“令人鼓舞的3期临床试验结果”之后达成，该试验在黑色素瘤中与Merck的Keytruda联用，两家公司“预计很快将向FDA提交该疗法”。如果获批，它“将成为历史上第一款利用个性化基因测序制造的药物”。

为什么重要。 这重复了最近几期的主题：稳定、经常性的收入往往流向控制数据和基础设施的一方，而不是设计分子的一方。Tempus正是上个月授权Recursion RNA模型的那家公司。

4. 大型药企内部的AI是什么样子

本周有数个播客越过标题，谈到了公司实际如何采用AI。

• Pfizer首位“AI学者”。 Eric Schadt曾在Merck、Pacific Biosciences、Mount Sinai和Pathos AI工作。在Trends from the Trenches（10月2日）上，他说Pfizer设立这一职位，是为了推进“更原生的AI运营模式”。他的核心观点是，一次性工具是不够的。收益来自把AI专家与领域专家放在紧密的团队里，这样的团队“可以做到几年前需要40到50人才能完成的工作”。他直言不讳地判断：“医学总体上仍未能在我们所见的科学从这场AI大革命中获益的程度上受益。”他仍处于隐身阶段的新公司，使用推理型AI模型为医生提供建议，并附带解释原因的“可审计轨迹”。
• 5,000万美元的检验，以及裁员的错误。 实验室软件老兵John F. Conway在Artificial Intelligence Podcast（10月6日）上发言。他说“我们的许多顶级制药客户已经要求……某个部门至少带来5,000万美元的回报”。最大的错误是：“他们一开始裁员裁得太多了，以为……这是灵丹妙药”，后来“很多CEO和CFO说我们操之过急了”。他把无法重复的科学研究的成本估计为“每年300亿到500亿美元的浪费”，并说原因通常是杂乱的数据和实验室流程，而不是模型薄弱。他还认为，对于数据很少的难题，“更小的模型，那些基础模型，是必不可少的”。
• 普及程度如何？ Off Script: A Pharma Manufacturing Podcast（10月6日）讨论的一项制药制造调查发现，“近50%”的公司已在药物研发中使用AI。发言人说，“要在整个行业看到非常切实的好处，可能还为时过早”。
• 支出与回报。 在Schwab Network（10月1日）上，一位嘉宾指出，制药研发历来“总体投资回报为负”（业界在研究上的花费高于新药带来的回报）。AI是人们寄望的解药，而“Roche拥有3,500颗NVIDIA芯片”。
• 实实在在的时间节省。 Claret Capital的Joey Mason在The Fiftyfaces Podcast（10月7日）上描述了一家大型制药公司，用AI“预测某种疾病的下一次暴发将发生在哪里”，从而把疫苗试验安排在那里。这“为他们的临床试验流程节省了九个月”。

5. 资金流向AI，授权交易流向中国

癌症生物技术公司Earli的首席执行官Cyriac Roeding在Business Of Biotech（10月5日）上提出了两个惊人的说法：

• 风险投资： 今年约87.5%的风险投资美元流向了AI，其他所有领域只剩“百分之十二点五”。他很高兴Earli处于“生物与AI的交汇处”，但指出大多数生物技术公司并非如此。
• 中国： “五年前，制药公司的授权资金只有不到百分之五流向中国。今年将是三分之二。”他补充说：“他们不只是在买廉价仿制品，他们是在买创新。”主持人提到了中国的2026至2030年规划，目标是到2030年生物技术收入超过5,200亿美元、拥有五款全球重磅药物（年销售额超过10亿美元的药物），并占全球首创药物的25%份额。
• AI在Earli的位置： 设计只在癌细胞内部开启疗法的“基因开关”。他说“实际上有……数万亿种可能的组合”，因此从自然界借用部分元件的传统方法“行不通”。

这些是发言者的估计，而非经审计的数字，因此仅应视为方向性参考。上周，Sinica的嘉宾称中国占全球对外授权的“约一半”。Roeding的“三分之二”更高，但两者指向同一方向。

6. Anthropic的实验室：故事传开了，愤世嫉俗的论调也传开了

Anthropic的生物实验室故事从科技类节目传到了综合商业类播客。Transform NOW（10月2日）指出，Anthropic已经“向Bristol-Myers这样的大公司”提供工具，并指出一家AI安全公司在运行自主生物实验有其讽刺意味。在TechStuff（10月7日）上，Kevin Roose举Isomorphic Labs和Anthropic的实验室为例，认为它们是AI加速进步可能带来什么的真实例证。他还说，好的影响还是坏的影响占上风，取决于监管和实验室领导者的选择。更尖锐的看法来自Moonshots（见“多空辩论”）。

多空辩论

本周的问题：AI能否在医学中真正“替代实验”？制药行业是应该谨慎，还是只是在否认现实？

观点一：医学不同，因为你无法快速检验答案。 在Decoder with Nilay Patel（10月3日）上，发言者认为，今天的AI在“可以被验证的”数字任务上“能力非凡”，因为它可以观察每一步的结果。医学不是这样运作的：“如果你想创造新药，计算机可以日夜不停地提出来……可是，你必须验证新药有效，这意味着你必须给一批人注射新药……这不像编写计算机代码。这就是差距。”Sanofi的Gaglia从制药内部提出了同样的观点：供应商仍然无法证明其预测在“实验室中奏效”（The AI in Business Podcast）。

观点二：制药行业在否认现实，AI实验室将变成药企。 在Moonshots with Peter Diamandis #301（10月7日）上，一位嘉宾描述了一位制药风投对听众发问“你们当中有多少人愿意服用由Claude设计的药”，并称这是“对AI正在抢走他们奶酪这一点的、自我保护式的、缺乏自知之明的无知是福”。另一位把制药行业比作被告知陨石将至的霸王龙。最尖锐的说法针对Anthropic：制药CEO可能认为“我们就从Anthropic授权几年”，但“Anthropic已经开设了湿实验室……他们永远不会把那些[未来的模型]发布给你。他们会用它们来开发药物，然后卖药”。这位嘉宾补充说，因为“五年的算力已经被预订”，制药公司需要在“未来六个月里变得激进”。

同一小组的一个转折。 一位Moonshots嘉宾对AI实验室的动机提出了相反的看法。打造更好的AI价值如此之大，以至于像“治愈前5,000种疾病”这样的努力“全都只是营销”。按这种观点，实验室“花百分之几的精力来治愈所有疾病，作为一种营销手段，以确保你继续拥有社会许可”，从而专注于打造更强大的AI。如果这是对的，那么“AI实验室变成药企”的担忧就被夸大了，实验室的生物学工作更多是为了公共关系而非利润。

观点三（折中）：生物学将成为最大的领域，但临床时间表不会大幅缩短。 在Moonshots #299（10月3日）上，AI公司Recursive（不是Recursion）的创始人Richard Socher说：“我认为最大的领域实际上将是生物学。”他还说，让药物“在美国大规模进入人体并获得FDA批准”涉及“更像是五年到十年的自然延迟”。他称赞了Lila Sciences，另一位嘉宾把它描述为“运营着一百万平方英尺的机器人空间，把发现的速度提高大约1,000倍”。他还描述了一家公司（在文字记录中被写成“Peril Bio”），它用干细胞培育微小的淋巴结类器官，即实验室培育的微型器官。他说它获得了FDA批准，可以跳过动物试验，因为它的测试能更好地预测人体反应。这是他的说法，我们尚未核实。小组一致认为，生物学教授是在使用AI方面“真正、真正落后”的人。

我们的看法。 Turbine的阶梯解决了大部分争论。“替代”对于狭窄、被充分理解的测试已经成为现实。“指导”是如今制药价值的主要所在。没有认真的人主张对人体中针对新靶点的新药使用“替代”。Moonshots的观点混淆了设计分子（AI正在加速这件事）与证明其有效（仍需多年试验）。但Conway的裁员故事和Schadt的“40到50人”都表明，制药公司的运营模式变化得比试验时间表更快。

值得关注的个股

来源：FactSet价格数据，2026年10月8日收盘。

Recursion (RXRX)：一次没有消息面支撑的来回行情。 该股在10月5日上涨14.9%至4.78美元，成交量约6,700万股，超过其约2,060万股平均水平的三倍。10月6日盘中触及5.19美元，随后连跌三天，包括10月8日下跌7.5%至3.95美元。我们本周没有发现任何公司消息。下一个真正的事件仍是11月2日REC-4881的TUPELO试验数据读出（REC-4881是一种针对家族性腺瘤性息肉病的实验药物，这是一种会导致结肠息肉的遗传病）。

Schrodinger (SDGR)：创下新高，随后急跌。 该股在10月5日上涨7.5%，10月6日触及52周新高33.78美元，当天收盘下跌12.4%至28.90美元。两天的成交量都远高于正常水平。到10月8日继续下滑至26.39美元。同样，本周没有发现任何公司消息。我们的看法：这是动量和空头回补交易的逆转（据早先几期，约15%的股份被卖空），而非业务变化。真正的考验是11月初的第三季度业绩，尤其是软件合同价值的增长。

Eli Lilly (LLY)：事情不少，但与AI无关。 本周的新闻报道：

• Gate Bioscience合作扩大（10月5日）： 增加一个靶点，并带有第二个靶点的选择权，使用Gate的“Molecular Gate”发现平台来清除难成药的蛋白质。潜在总价值“可能超过8.7亿美元”，另加分层特许权使用费。Gate的平台未被描述为AI，该交易也没有以TuneLab冠名。
• Foghorn合作终止（10月2日）： 在1期数据之后，Lilly和Foghorn将不再推进SMARCA2降解剂FHD-909。Guggenheim将Foghorn目标价从12美元下调至5美元，Wedbush将Foghorn下调至中性，目标价2美元。
• FDA： Jaypirca获批用于不伴17p缺失的一线慢性淋巴细胞白血病（CLL/SLL）（10月2日）。Olomorasib获得胰腺癌孤儿药资格（10月5日）。
• 分析师： Morgan Stanley将目标价从1,419美元上调至1,430美元（10月7日）。Cantor Fitzgerald将目标价从1,410美元上调至1,440美元（10月8日），称Lilly“因其溢价的2027年估值而面临高门槛”，不过Zepbound、海外Mounjaro销售和Foundayo“可能支撑股价”。FactSet的平均目标价为1,364.49美元。
• TuneLab： 连续第四周没有新合作伙伴或经济条款。请关注10月29日的第三季度电话会议。
• 在播客中： Lilly主要通过减肥药被提及（Stock Club，10月1日，谈到通往10万亿美元估值的路径，这将需要20年每年13.6%的收入增长），以及通过Zhavoronkov的“最大的长寿生物技术公司”评论（BiotechTV - News）。

联动影响

• Tempus AI (TEM)与测序服务商： 把测序嵌入每一份疫苗剂量的制造，是比一次性检测更具黏性的经常性收入模式（Crain's Daily Gist）。如果intismeran获批，每位患者都会变成一笔测序订单。
• 虚拟细胞供应商与传统实验室服务： Turbine“400变100”的结果意味着每个项目需要的细胞系筛选更少（The AI in Business Podcast）。长期来看，这对外包筛选实验室是逆风，同时也增强了Schrodinger式软件支出的理由。这一点目前还没有出现在任何一家公司的报告数字中。
• NVIDIA： Roche的3,500颗NVIDIA芯片（Schwab Network）是又一个迹象，表明制药公司正成为AI算力的直接买家，而不仅仅是软件客户。
• Lilly和Novo作为“长寿”公司： 如果关于tirzepatide和semaglutide的衰老时钟数据获得认可，将拓宽GLP-1药物的长期故事（BiotechTV - News）。Insilico的3期试验也是检验AI设计的药物能否通过传统试验的第一次大考。
• 美国生物技术融资： 如果87.5%的风险投资美元流向AI、三分之二的制药授权资金流向中国（Business Of Biotech），那么没有AI概念的美国生物技术公司将面临更艰难的融资环境。这会促使更多公司围绕AI重新包装自己。
• CRO与试验运营： 通过预测疫情暴发来选择试验地点，节省了九个月（The Fiftyfaces Podcast）。由智能体运行的“自动驾驶临床试验”如今已成为会议话题（Citeline Podcasts，10月6日）。为药企运行试验的合同研究组织（CRO）受冲击最大。

与上周相比的变化