Insilico Medicine宣布与Liquid AI建立AI基础模型合作，并达成中国药物开发协议
Insilico Medicine与Liquid AI宣布合作推出轻量级科学基础模型LFM2-2.6B-MMAI，可在制药企业私有基础设施上运行并在多项药物发现基准上达到最先进表现。公司同时与China Medical System Holdings达成中枢神经系统及自身免疫性疾病方向的药物开发合作，并披露多个研发管线进展与里程碑付款。
Insilico Medicine与Liquid AI宣布达成合作，推出LFM2-2.6B-MMAI（v0.2.1），这是一款用于药物研发的轻量级科学基础模型。该单一的2.6 billion参数模型可在完全运行于制药企业私有基础设施的情况下，在多个药物发现细分领域达到最先进（state-of-the-art）的性能。
该模型覆盖完整的发现闭环，涵盖性质预测与ADMET终点、多参数分子优化、在蛋白口袋条件（protein-pocket conditioning）下的靶点感知评分、官能团推理以及逆合成规划。训练使用了约1200亿tokens的制药相关数据，覆盖两百余项不同任务。
在仅2.6B参数规模下，该模型在完全运行于私有基础设施的同时实现了云端规模的性能。在性质预测方面，它在涵盖药代动力学与毒理学的22项任务中，有13项优于TxGemma-27B（规模大10倍以上的模型）；并且在其中3项任务上，相较于为单一任务构建的专用模型也取得了最先进结果。在行业标准多参数优化基准（MuMO-Instruct）上，该模型的成功率最高可达98.8%。
在Insilico内部的亲和力预测基准上（包含689个蛋白靶点、250万条实验测量数据），该模型的相关性评分优于包括GPT-5.1、Claude Opus 4.5和Grok-4.1在内的前沿模型。该模型还展示出较强的官能团推理能力（FGBench）以及高质量的单步逆合成建议（ChemCensor指标）。
此次合作将Liquid AI高效的LFM架构与Insilico的MMAI Gym相结合。MMAI Gym是一个综合训练平台，包含超过1,000项制药基准。面向科学的MMAI Gym是一个领域专用训练环境，旨在将通用型与前沿大型语言模型提升为用于药物发现与开发的制药级引擎。该Gym通过面向Chemical Superintelligence（CSI）与Biology/Clinical Superintelligence（BSI）的专用训练轨道，训练模型在药物化学、生物学与临床规划方面的领域特定推理能力。
另据披露，Insilico Medicine与China Medical System Holdings达成药物开发合作，重点聚焦中枢神经系统和自身免疫性疾病。双方承诺至少共同开发2个项目，每个项目的研发资金最高可达数千万港元。
该公司还将ISM5059选定为新发现的AI驱动临床前候选物，为其研发管线再添资产。随着肿瘤化合物MEN2501推进至I期研究，Insilico亦获得了500万美元的里程碑付款。
Insilico Medicine是一家处于临床阶段的生物技术公司，利用AI推进肿瘤、纤维化、免疫、中枢神经系统疾病以及与衰老相关疾病的药物研发。其AI平台覆盖靶点发现、分子设计与临床开发。Liquid AI基于动力系统与信号处理构建Liquid Foundation Models，专注于高效率、可在本地部署或资源受限环境中运行的AI模型。