11 月 3 日，谷歌 DeepMind 团队发布博文，宣布为 Google Antigravity 推出一套化学信息学技能（Cheminformatics Skills），把文献检索、分子分析、模型构建和新分子设计打包给 AI 智能体去做。在肺癌药物的演示里，智能体约 1 小时检索数千种化合物，而同样的流程过去往往要花上好几天。
从检索走到新分子设计
演示中，智能体围绕克唑替尼（crizotinib）与劳拉替尼（Lorlatinib）两类肺癌靶向药展开分析，检索并整理了 568 个化合物，识别出分子刚性化与药效提升之间的关联，随后训练药效预测模型，设计出多个潜在更优的大环化合物，并给出反应机理与合成建议。
谷歌强调，产出是可检验的科研假设，不是成品药物。受数据稀疏、实验室间检测误差和动态范围限制，所有候选分子仍须经过合成与实验验证。同类思路此前在生物学领域已有探索，可参考 微软 Quine 生物学世界模型如何在一个周末筛出抗癌候选物。
技能栈与数据源
这套技能把大语言模型的规划、检索与科学推理能力，和 RDKit 等确定性化学计算工具结合，并接入 ChEMBL 与 PubChem 公共化学数据库。系统还能识别同一分子在论文、专利和产品目录里的不同写法，比如 IUPAC 名称、马库什结构或 SDF 文件，少掉科研人员在数据清洗与格式转换上的时间。
目前功能已面向 Google Antigravity 用户开放，企业用户可通过 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。
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