谷歌Antigravity上线化学信息学技能：1小时筛完数千种化合物

11月3日，谷歌DeepMind团队发布博文，为Google Antigravity推出一套"化学信息学技能"（Cheminformatics Skills）。这套技能面向药物发现环节，帮科研人员把文献检索、分子分析、模型构建和新分子设计做得更快。

博文里有一个以肺癌药物为例的演示：AI智能体大约1小时就能检索数千种化合物、做匹配分子对分析，还能提出带合成路线的新型刚性大环分子。同样的流程，过去往往要花上数天。

这套工具的思路是把大语言模型的规划、检索和科学推理能力，与RDKit这类确定性化学计算工具放在一起用，同时接入ChEMBL、PubChem等公共化学数据库。

系统能认出论文、专利和产品目录里以不同形式出现的同一个分子，IUPAC名称、马库什结构、SDF文件都算在内。数据清洗和格式转换上耗掉的时间，因此可以省下不少。

演示围绕克唑替尼（crizotinib）和劳拉替尼（Lorlatinib）两类肺癌靶向药展开。AI检索并整理了568个化合物，找出"分子刚性化"与药效提升之间的关联，接着训练药效预测模型，设计出多个可能更优的大环化合物，并附上反应机理和合成建议。

谷歌强调，AI给出的是"可检验的科研假设"，不是成品药物。数据稀疏、实验室间检测误差、动态范围限制这些因素都在，所有候选分子还是得经过合成与实验验证。

目前该功能已向Google Antigravity用户开放，企业用户通过Google Cloud账号即可使用。谷歌还打算向最多1万名符合条件的科学家免费提供6个月最高用量档位。