IT之家 11 月 4 日消息，谷歌 DeepMind 团队于昨日（11 月 3 日）发表博文，宣布为 Google Antigravity 推出一种“化学信息学技能”（Cheminformatics Skills），旨在辅助科研人员加速药物研发过程中的文献搜索、分子解析、模型建立及新分子设计等任务。

根据 IT之家援引的博文内容，在一项以肺癌药物为例的展示中，AI 智能体能够在约一小时内检索数千种化合物、进行匹配分子对分析，并提出具备合成路径的新型刚性大环分子，而以往类似的流程可能需要数天时间。

该工具整合了大语言模型的规划、检索与科学推理能力，结合 RDKit 等确定性化学计算工具，并接入 ChEMBL 和 PubChem 等公共化学数据库。

系统能够从学术论文、专利及产品目录中识别以 IUPAC 名称、马库什结构或 SDF 文件等不同形式呈现的同一分子，从而减少科研人员在数据清洗和格式转换上所耗费的时间。

在展示中，AI 针对克唑替尼（crizotinib）与劳拉替尼（Lorlatinib）两种肺癌靶向药物进行分析。它检索并整理了 568 个化合物，识别出“分子刚性化”与药效增强之间的关联，随后训练药效预测模型，并设计了多个潜在更优的大环化合物，同时提供了反应机理与合成建议。

谷歌强调，AI 生成的是“可验证的科研假设”，而非最终药物；由于数据稀疏、实验室间检测误差及动态范围限制，所有候选分子仍需经过合成与实验验证。

该功能现已对 Google Antigravity 用户开放，企业用户可通过 Google Cloud 账户使用；谷歌还计划向最多 1 万名符合条件的科学家免费提供为期 6 个月的最高用量档位。