Google Research：让 AI 智能体扎根生物现实，搭建自主湿实验室

Google Research 发布自主湿实验室研究，展示让 AI 智能体结合实验机器人、数字孪生和真实测量结果，进行分子设计与实验迭代，关注价值在于把生物 AI 从计算筛选推进到可执行的实验闭环。

• Google 介绍的 VERID 框架会追踪机械臂、孔位液体体积、试剂身份和移液枪头库存等实验状态。
• 系统可在执行前进行虚拟演练，检查碰撞、空孔和物理上不可行的操作，并记录视频与动作日志。
• 在适配体实验中，Google 称智能体经过三轮设计、合成、筛选和测序后，提高了部分靶点的确认命中率。
• 在蛋白结合剂设计中，研究团队报告发现了具有个位数纳摩尔亲和力的候选物，但这不等同于药物有效性或临床价值。
• 研究使用非感染性体系，并保留人工授权、序列筛查和机器人监督环节。
• 影响/看点：如果实验闭环能在更多靶点和实验室条件下复现，AI 可能提高候选分子探索效率；能否转化为药物研发成果仍取决于表达、毒性、选择性、规模化验证和监管要求。
• 资料依据:
• Google Research（2026-10-16）：Grounding AI agents in biological reality https://research.google/blog/grounding-ai-agents-in-biological-reality-building-blocks-for-autonomous-wet-labs/

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