谷歌 Antigravity 上线化学信息学技能，1 小时筛完数千种化合物

谷歌 DeepMind 团队 11 月 3 日在博文宣布，为 Google Antigravity 推出「化学信息学技能」，让 AI 智能体承担药物发现中的文献检索、分子分析、模型构建与新分子设计。在以肺癌药物为例的演示中，智能体约 1 小时检索并整理了 568 个化合物，围绕克唑替尼与劳拉替尼展开匹配分子对分析，识别出分子刚性与药效提升的关联，随后训练药效预测模型并设计出多个候选大环分子，附反应机理与合成建议；同样流程过去往往要数天。

实现方式是把大语言模型的规划、检索与科学推理能力，与 RDKit 等确定性化学计算工具结合，并接入 ChEMBL、PubChem 等公共数据库。系统能从论文、专利和产品目录中识别以 IUPAC 名称、马库什结构或 SDF 文件等不同形式出现的同一分子，减少数据清洗与格式转换耗时。谷歌同时强调，AI 产出的是「可检验的科研假设」而非成品药物，受数据稀疏与实验室检测误差限制，候选分子仍必须经过合成与实验验证。

该功能已向 Antigravity 用户开放，企业用户可经 Google Cloud 账号使用，谷歌还计划向最多 1 万名符合条件的科学家免费提供 6 个月最高用量档位。对药物研发行业而言，把「数天的人工初筛」压到 1 小时且全程留痕可复核，意味着湿实验前端的预算与时间结构都值得重新估算。