什么是“闭环实验室”（lab-in-the-loop）药物发现？

它是一种将AI设计、实验验证和数据回流结合起来的药物研发模式，通过“设计—实验—学习”持续迭代优化候选药物。

阿斯利康与 Carterra 合作的重点是什么？

双方将共同开发专用硬件和软件，以规模化生成标准化、可比较的实验数据，支持AI药物发现流程。

这种合作对抗体发现有什么意义？

它有助于提高抗体发现中的数据质量和迭代速度，从而加快药物研发并降低研发成本。

阿斯利康携手 Carterra，推进"闭环实验室"AI 药物发现

作者：解螺旋资讯组

2026-10-08｜原创

全文概要
阿斯利康宣布与 Carterra 达成科研合作，共同开发专用硬件与软件，以推进"闭环实验室"（lab-in-the-loop）药物发现流程。该流程将 AI 设计候选药物、物理实验验证与数据回流 AI 模型的闭环有机结合，有望在抗体发现等环节实现标准化、可比较的大规模数据生成，进一步加速药物研发迭代。

阿斯利康宣布与 Carterra 达成科研合作，共同开发专用硬件与软件，以推进"闭环实验室"（lab-in-the-loop）药物发现流程。该流程将 AI 设计候选药物、物理实验验证与数据回流 AI 模型的闭环有机结合，有望在抗体发现等环节实现标准化、可比较的大规模数据生成，进一步加速药物研发迭代。

1. “闭环实验室”：AI 与实验的往复迭代

lab-in-the-loop 是一种将实验室系统、软件、数据基础设施与 AI 工作流深度整合的新范式。其核心在于：AI 提出候选药物设计，物理实验对预测进行验证，再将实验数据回馈给 AI 模型以指导下一轮设计，形成"设计—实验—学习"的闭环。相比传统的单向研发流程，这一模式能够更高效地积累高质量数据，并持续优化模型预测能力。此前已有行业报告将 lab-in-the-loop 视为重塑抗体发现的新兴范式，并指出其有望推动实验室数据生成的扩张。

2. 合作内容与分工

根据合作，Carterra 的工程与软件团队将与阿斯利康的科学家及自动化专家并肩工作，为机器学习系统规模化地产出标准化、可比较的数据。Carterra 在高通量生物分子相互作用分析领域具有技术积累，其平台可高效表征抗体与靶点的结合动力学。双方的结合旨在将前沿的物理实验能力与阿斯利康在药物发现中的 AI 工作流贯通，从而提升抗体发现等环节的数据质量与迭代速度。

3. 行业意义与展望

随着 AI 在药物发现中的作用从辅助工具走向核心驱动，能否稳定获取高质量、标准化的实验数据成为制约模型效果的关键因素。阿斯利康与 Carterra 的合作，正是头部药企通过外部技术合作补齐"数据生成"短板的典型做法。这一趋势也表明，AI 制药的竞争正从单纯算法比拼，转向"算法 + 自动化实验 + 高质量数据"全链条能力的整合，未来有望进一步缩短药物发现的周期与成本。