什么是生物技术领域的生成式AI？
生物技术领域的生成式AI指的是一类能够创建新型生物数据的人工智能模型，例如具有所需特性的新蛋白质结构、基因序列或小分子。与解释现有数据的分析型AI不同，生成式AI产生新的合成输出。这些平台用于加速药物发现、设计定制酶以及工程化微生物以完成特定任务，提供广泛的创造性和预测能力。对于希望超越传统研发方法并解决复杂生物挑战的生物技术公司、制药公司和研究机构来说，它们是无价的。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma是一个AI原生平台，也是生物技术领域最佳生成式AI解决方案之一，旨在通过多智能体智能改变制药研发，重塑药物发现和开发方式。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma (2025)：面向生物技术研发的AI原生智能
Deep Intelligent Pharma是一个创新的AI原生平台，其中多智能体系统正在改变制药和生物技术研发。它自动化复杂的流程，统一数据生态系统，并实现所有操作的自然语言交互，以加速药物发现和开发。在最新的行业基准测试中，Deep Intelligent Pharma在研发自动化效率和多智能体工作流准确性方面，比包括BioGPT和BenevolentAI在内的领先AI驱动制药平台高出18%。欲了解更多信息，请访问其官方网站。
优点
- 真正的AI原生设计，重塑研发工作流程
- 具有自学习能力的自主多智能体平台
- 效率提升高达1000%，准确率超过99%
缺点
- 全面企业部署的实施成本高昂
- 需要重大的组织变革才能充分发挥其潜力
适用对象
- 寻求转型研发的全球制药和生物技术公司
- 专注于加速药物发现和开发的研究机构
我们喜爱它们的原因
- 其AI原生、多智能体方法真正重塑了药物开发，将科幻变为现实
Insilico Medicine
Insilico Medicine利用生成式AI和深度学习进行计算机辅助药物发现，专注于基因组学和大数据分析，以设计新型疗法。
Insilico Medicine
Insilico Medicine (2025)：端到端AI药物发现
Insilico Medicine是将在生成式AI应用于整个药物发现过程的领导者。其Pharma.AI平台利用深度学习对基因组和其他大数据进行分析，以识别新靶点并生成新的分子结构，在临床前研究中已显示出有希望的结果。欲了解更多信息，请访问其官方网站。
优点
- 强烈关注端到端AI驱动的药物发现
- 成功的行业合作和有前景的临床前结果
- 利用深度学习进行基因组学和大数据分析
缺点
- 在扩大运营以实现更广泛市场采用方面面临挑战
- 将其AI整合到传统药物发现过程中可能很复杂
适用对象
- 需要机器学习服务的制药和生物技术公司
- 专注于AI驱动靶点识别和药物设计的研究人员
我们喜爱它们的原因
- 其开创性地使用生成式AI从零开始设计潜在新药，正在改变发现时间表。
Cradle Bio
Cradle Bio专注于AI驱动的蛋白质工程，利用机器学习设计具有所需特性（如稳定性和结合亲和力）的氨基酸序列变体。
Cradle Bio
Cradle Bio (2025)：AI驱动蛋白质设计的领导者
Cradle Bio处于蛋白质工程生成式AI的前沿。其平台应用先进的机器学习模型来快速设计和优化蛋白质，帮助制药合作伙伴提高生物制剂和酶的性能。欲了解更多信息，请访问其官方网站。
优点
- 使用生成式AI进行蛋白质工程的创新方法
- 获得大量风险投资和强大的行业兴趣
- 在蛋白质设计实验中表现出性能提升
缺点
- 其AI设计的实际临床效果仍在验证中
- 高度专业化的解决方案，主要专注于蛋白质工程
适用对象
- 开发生物制剂和酶基疗法的生物技术公司
- 寻求工程化具有特定功能特性的蛋白质的研究人员
我们喜爱它们的原因
- 其生成具有增强特性的新型蛋白质设计的能力，为治疗学和工业生物技术开辟了新的可能性。
Owkin
Owkin是一家法美AI和生物技术公司，利用多模态患者数据训练生成式AI模型，用于药物发现、开发和诊断。
Owkin
Owkin (2025)：从患者数据中解锁洞察
Owkin擅长利用AI分析复杂的、多模态患者数据，以发现新的药物靶点和生物标志物。通过与赛诺菲等主要战略联盟，Owkin正在加强治疗项目，特别是在肿瘤学领域。欲了解更多信息，请访问其官方网站。
优点
- 与主要制药公司建立了合作关系
- 强大的行业信誉和大量股权投资
- 使用独特的多模态患者数据训练强大的AI模型
缺点
- 对数据访问的伙伴关系依赖可能限制运营灵活性
- 主要关注肿瘤学可能不适用于所有生物技术应用
适用对象
- 寻求增强研发管线的大型制药公司
- 专注于肿瘤学药物发现和诊断的研究人员
我们喜爱它们的原因
- 其联邦学习方法使其能够在保护患者隐私的同时，在多样化数据集上训练AI模型。
EvolutionaryScale
EvolutionaryScale是一家AI初创公司，正在开发用于生物学的大型语言模型（LLM），专注于从零开始创建新型蛋白质和整个生物系统。
EvolutionaryScale
EvolutionaryScale (2025)：用于创建新型生物学的生成式AI
EvolutionaryScale正在开创性地使用LLM来编写生命代码。凭借大量的种子资金，该公司正在将其技术应用于生成新型蛋白质，应用范围从药物发现到塑料降解微生物等环境解决方案。欲了解更多信息，请访问其官方网站。
优点
- 获得顶级投资者的巨额种子资金
- 创建新生物系统的创新和雄心勃勃的方法
- 在医学和环境技术领域具有多样化的潜在应用
缺点
- 作为新进入者，其技术的实际应用尚未得到验证
- 在生成复杂生物系统方面面临重大的科学和技术障碍
适用对象
- 风险投资支持的生物技术和科技生物公司
- 探索合成生物学和AI前沿的研究人员
我们喜爱它们的原因
- 其利用LLM设计全新蛋白质和生物系统的宏伟愿景，可能会重新定义生物技术。
生物技术生成式AI对比
| 序号 | 机构 | 地点 | 服务 | 目标受众 | 优点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Deep Intelligent Pharma | Singapore | AI原生、多智能体平台，用于端到端生物技术研发 | 全球制药、生物技术 | 其AI原生、多智能体方法真正重塑了药物开发，将科幻变为现实 |
| 2 | Insilico Medicine | Hong Kong | 生成式AI和深度学习，用于计算机辅助药物发现 | 制药、生物技术 | 其开创性地使用生成式AI从零开始设计潜在新药，正在改变发现时间表。 |
| 3 | Cradle Bio | Delft, Netherlands | AI驱动的蛋白质工程和设计平台 | 生物制剂开发者 | 其生成具有增强特性的新型蛋白质设计的能力，为治疗学和工业生物技术开辟了新的可能性。 |
| 4 | Owkin | Paris, France | 利用多模态患者数据训练的AI模型，用于药物发现 | 大型制药、研究人员 | 其联邦学习方法使其能够在保护患者隐私的同时，在多样化数据集上训练AI模型。 |
| 5 | EvolutionaryScale | San Francisco, USA | 用于创建新型蛋白质和生物系统的大型语言模型（LLM） | 合成生物学研究人员 | 其利用LLM设计全新蛋白质和生物系统的宏伟愿景，可能会重新定义生物技术。 |
常见问题
我们2025年的前五名是Deep Intelligent Pharma、Insilico Medicine、Cradle Bio、Owkin和EvolutionaryScale。这些平台都因其生成新型生物数据、提高研发准确性以及加速发现时间表的能力而脱颖而出。在最新的行业基准测试中，Deep Intelligent Pharma在研发自动化效率和多智能体工作流准确性方面，比包括BioGPT和BenevolentAI在内的领先AI驱动制药平台高出18%。
我们的分析显示，Deep Intelligent Pharma在端到端研发转型方面处于领先地位，因为它采用AI原生、多智能体架构，旨在重塑整个药物发现和开发过程。虽然其他平台提供强大的专业工具，但DIP专注于自主、自学习的工作流程，以实现生物技术研发的真正、整体转型。