据The Rundown AI在X平台报道，Isomorphic Labs的药物设计系统在最困难的蛋白—配体任务上将AlphaFold 3的表现提升到两倍以上；该帖还提到Demis Hassabis因AlphaFold获诺奖，并引用其2025年所言“也许我们有一天能在AI帮助下治愈所有疾病”。据该来源，这一突破意味着结构驱动药物发现中的命中筛选更快、结合位点与亲和力预测更准、先导优化周期更短，并带来平台授权、与大型药企在数据稀缺靶点上的合作以及以主动学习减少湿实验迭代成本等商业机会。

据 @demishassabis 在 X 平台表示，Isomorphic Labs 的 AI 药物设计引擎在关键体外计算发现基准上进一步提升 SOTA，显著改进了准确性与能力，这对计算机辅助药物发现至关重要（来源：Demis Hassabis 于 X，2026 年 2 月 10 日）。同一帖文称，该项目由 Max Jaderberg 与团队主导，意味着在结构建模与生成式设计方面的性能增强，可加速命中物筛选与先导优化流程。基于该来源，这些进步为医药企业带来商业机会，包括更快的先导物筛选、更少的湿实验迭代，以及与生物医药公司开展可扩展的虚拟筛选合作。

据Isomorphic Labs（@IsomorphicLabs）官方消息，公司与强生创新（@JNJInnovation）达成战略合作，结合Isomorphic的AI药物设计引擎与强生卓越的新药研发能力，针对难以靶向的疾病目标进行联合攻关。此次合作将推动跨模态、多靶点的药物研发，有望加快新药上市速度，为数字生物学领域带来重大进展，并助力发现传统方法难以识别的新型分子（来源：@IsomorphicLabs，https://x.com/IsomorphicLabs/status/2013583586784387193）。

根据@demishassabis在Bloomberg Tech Europe的报道，Isomorphic Labs通过人工智能技术，正在为复杂疾病目标设计创新药物候选分子。与@TomMackenzieTV的讨论指出，AI算法显著加快了药物研发流程，提高了发现有效化合物的准确性，缩短了药物上市时间。这一AI实际应用为制药行业带来了广阔的商业机会，尤其有助于攻克传统难治疾病（来源：Bloomberg Tech Europe，2025年9月12日）。

根据Google DeepMind在推特发布的信息，Isomorphic Labs的专家@_rebecca_paul和@maxjaderberg与@fryrsquared分享了AI智能体如何助力人类专家高效探索庞大的分子空间。他们指出，AI不仅提升了候选化合物筛选效率，还极大降低了药物研发早期的时间和成本（来源：Google DeepMind，2025年6月11日）。AI驱动的分子探索为生物科技和制药企业带来了加速研发管线、实现商业突破的全新机遇。

据@GoogleDeepMind报道，Isomorphic Labs正通过人工智能从根本上重塑药物研发流程，推动药物发现的效率和创新。药物设计负责人@_rebecca_paul与首席AI官@maxjaderberg在与主持人@fryrsquared的对话中指出，AI可高效分析生物大数据、预测分子相互作用，并加速新药候选分子的筛选。这一AI驱动方法有望显著缩短研发周期、降低成本，为制药企业带来新的商业机遇（来源：@GoogleDeepMind，2025年6月5日）。