SK生物科学将AI引入流感疫苗生产:收益导引Agent上线,2029年完成全流程数字化转型
SK生物科学10月23日在仁川AI-生物新药枢纽全球峰会上公布AI应用路线图:安东L工厂流感疫苗产线已导入收益导引Agent,由AI实时分析细胞培养与纯化工艺数据并给出运行条件建议;公司正构建全公司级AI Brain体系,计划2027-2028年扩大AI业务支持范围,2029年起达成各领域数字化创新目标。
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SK生物科学10月23日在仁川AI-生物新药枢纽全球峰会上公布AI应用路线图:安东L工厂流感疫苗产线已导入收益导引Agent,由AI实时分析细胞培养与纯化工艺数据并给出运行条件建议;公司正构建全公司级AI Brain体系,计划2027-2028年扩大AI业务支持范围,2029年起达成各领域数字化创新目标。
LG Chem在首届LG AI Bio Conference上披露精准肿瘤战略:利用AI预测患者特异性新抗原开发个性化mRNA癌症疫苗,计划2027年开展临床前测试、2029年进入临床开发,并以AI生物标志物模型筛选最可能受益的患者群体。会议与LG AI研究院、美国Flagship Pioneering联合主办。
西班牙包装技术中心ITENE启动FLEXIA项目(2026年7月至2027年12月),通过机器学习预测软包装功能性能并智能监控生产工艺,解决机械强度、阻隔性、热封性与可回收性难以兼顾的行业痛点;项目获瓦伦西亚大区IVACE+支持及欧盟资助,成果将集成到面向软包装制造企业的数字化决策平台。
阿斯利康与AI药物发现公司insitro宣布战略合作,利用insitro的AI平台为其代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)和心肌病寻找新药靶点,交易总额最高达15亿美元。此次合作紧随阿斯利康与Ionis合作的Wainua在转甲状腺素蛋白心肌病三期临床失利之后。
在德国腓特烈港举行的Fakuma 2026展会上,行业领袖在圆桌讨论中勾勒塑料工业韧性增长战略,核心路径包括回收体系建设、人工智能应用与行业协会深度参与。本届展会适逢第30届,共1547家展商参展,材料与设备企业在电动化、循环经济方向集中发力。
西班牙包装技术中心ITENE在BIOMATICA项目框架下开发基于人工智能、生物信息学与计算建模的平台,用于预测包装材料的生物降解性、堆肥性、可回收性及生态毒性等终点,项目为期2026年5月至2027年12月,获瓦伦西亚大区政府支持,将整合终点预测、安全功能评估等三大模块。
赢创凭借Self Driving Labs平台获CPHI Pharma Awards 2026数字化转型类别大奖。该平台将AI、自动化与化学知识整合用于API工艺开发,贝叶斯优化算法实时决定下一组实验条件,特定工业场景下每天可自主完成最多100个实验并支持夜间连续运行,正在全球范围部署。
研究团队将人工智能用于苦味肽的从头设计与预测,针对发酵食品与蛋白粉中苦味肽的形成机制建立精准预测工具,为食品工业风味调控与蛋白质产品降苦提供新方法。
Chemistry World 10月2日报道,Google DeepMind 开发出在AI设计蛋白质的过程中直接嵌入"水印"的方法:添加一段对蛋白性质影响极小的短结合序列作为标记,使科学家能追踪这类结构(如VEGF-A结合蛋白)的AI生成来源,提升可追溯性与生物安全管控水平,但该方案能否被业界广泛采用仍待观察。
贝勒医学院团队在《自然·通讯》发表研究,借助高通量蛋白质组学和AI结构建模发现并优化靶向VAV1的分子胶。先导物NGT-201-12可降低VAV1水平,优化后的NGT-201-18在原代人T细胞中降低VAV1并抑制T细胞激活。研究为血液肿瘤及自身免疫病的蛋白降解疗法提供了临床前起点,也显示AI、物理建模与全蛋白质组评估可协同提升早期分子胶发现效率。
科学信息化服务商 Zifo 于 9 月 28 日公布科学语义层愿景,用专门 agent 对齐散落在 ELN LIMS 等系统里的术语单位与口径,给企业 AI 铺受治理的语境底座。语义层是给存量数据补的路 结构化记录是给新数据修的路——胜蓝 AIchem 走后一条。
韩国气候能源环境部资助的100MW级海外水电解装置前端工程设计技术开发项目启动,现代建设任总包,联合体含现代汽车、韩华、韩国中部发电、首尔大学与高丽大学,将引入AI与动态仿真应对可再生能源出力波动。
阿贡、NVIDIA、Lila Sciences 等机构联合预印本提出:AI 推理、自驾驶实验室、机器学习势、量子计算、智能体编排五层技术正在趋同为一个栈,开源小模型在专业基准上反超通用大模型。企业版的同一命题:把散落的实验、批次、质检记录整合成 AI 可用的形态。
大连化物所联合讯飞、阿里云发布化工大模型 3.0 Pro:从问答助手转向能规划、会执行、可验证的任务系统,集成 400 多个化工智能体与工具,300 余家机构注册、调用超 1400 万次。行业大模型落地的前提,是企业自己的数据先结构化。
慕尼黑初创ExoMatter与一家工业客户完成材料“逆向设计”首个概念验证:企业只需输入性能、成本、可持续性要求,算法即生成候选材料,实验室仅需验证最终候选。公司称该技术全面成熟后可节省数年实验时间和数百万研发开支。
波兰 Orlen 集团启动 RFP 征集 AI 技术合作伙伴,范围涵盖生成式 AI、机器学习、高级数据分析与数学建模,计划以框架协议方式加速 AI 在能源、下游、上游及职能板块的落地,并强调支持波兰本土科技企业参与全球竞争。