在本轮 AI 浪潮中脱颖而出的网红研究机构 Citrini Research 又整出 " 新活 "：一伙证券分析师亲自体验用 AI 开发 " 新药 " 的流程，并借此对生命科学领域股票的投资前景展开讨论。

周二公布的报告中，Citrini Research 披露了一场持续数月的实验：借助 Anthropic 的内部研究模型，团队设计了一批可能用于对抗蝎毒的蛋白质，并送往真实实验室验证。

这场尝试始于一个朴素的问题：既然缺乏编程经验的人可以借助 AI 开发软件，那么不擅长药物研发的股票研究员，能否用类似方式设计出 " 药物 "？

Citrini 为项目设定了 20 万美元预算，5 名参与者中有 3 人完全没有科学背景，另外两人也只有少量知识。他们最终选择针对蝎毒设计小型结合蛋白，希望这些蛋白质能够附着于目标毒素，为开发解毒疗法提供起点。

8 月，团队向 Claude 提交了一份约 35 页的提示词（注：由于云端调用模型会触发生物安全限制，这项实验在 Anthropic 的帮助下进行）。据报告描述，模型一夜间启动超过 300 个子智能体，调用超过 300 块并行运行的 GPU，完成蛋白质设计、评分和筛选。

但计算机里的设计速度，并没有延续到实验室。DNA 合成、蛋白质生产与纯化、获取可用毒素，以及建立实验对照，都需要时间。团队随后用了约两个月等待和分析实验结果。

送交 Twist Bioscience 进行合成等工作的 211 个设计中，最终有 17 个达到结合标准。对 Citrini 而言，这已经超出了最初预期：团队原本并不确信自己能设计出任何真正与毒素结合的蛋白质。

不过，" 结合 " 距离 " 治疗 " 仍有很长的路。实验尚未测试这些蛋白质能否阻止毒素发挥作用，更没有证明它们在人体内的安全性和有效性。因此，这次尝试展示的是 AI 辅助早期分子设计的潜力，而非一款新药已经诞生。

恰恰是数字世界与现实实验之间的速度差，让 Citrini 看到了投资机会。

其核心逻辑是：当 AI 显著缩短从研究想法到实验方案的时间，越来越多候选分子就需要进入真实实验室。设计端效率提升，会增加下游实验验证的需求，并将行业瓶颈推向检测能力、实验资源和实际执行环节。

按照这一判断，该机构认为，合同研究组织（CRO）可能成为生物学领域类似云基础设施的存在；细胞、检测实验、试剂和患者样本，则是支撑研究运行的关键投入。随着 " 虚拟生物学家 " 普及，向这些研究项目提供第一笔现实世界服务的企业，有望率先获得订单。

该板块此前的低迷，也构成 Citrini 看多的另一层背景。疫情时期的繁荣消退后，生命科学行业经历融资困难，投资者持续转向其他热门领域。在 Citrini 看来，这意味着一个长期受到冷落的行业，可能同时迎来周期修复和 AI 带来的新增需求。

据悉，具体到标的，Citrini 举了三个例子。

第一家是 Charles River Laboratories。该公司提供药物研发相关服务，也是重要的药物试验用猴供应商。Citrini 认为，随着市场更加关注 AI 药物研发的现实瓶颈，实验动物等稀缺资源的价值可能受到重视。设计更多候选分子，并不意味着验证这些分子的现实条件会同步增加。

第二家是 Revvity。 该公司提供科研仪器和软件，业务覆盖药物研发所需的多种工具。Citrini 看重的是其对实验环节的广泛覆盖：无论最终哪一种候选药物成功，研究人员都需要工具来完成筛选、检测和验证。

第三家是实验室自动化公司 Tecan Group。 当 AI 不断提出新的实验方案，实验室需要在不同比例增加人工协调工作的情况下，将这些方案转化为可重复执行的实验。Tecan 所处的自动化环节，正对应这一需求。

尽管研究人员认为，这次 Claude 实验总体上是成功的，将 " 一年的工作压缩到了短短几天 "，但他们也承认，药物在人体内发挥作用的过程复杂且难以预测，AI 要应对这些难题仍面临挑战。

不过，Citrini 认为，AI 可以帮助研究人员针对已知靶点开发更好的疗法，而提升现有药物的实用性，同样能够释放巨大价值。

"AI 不必攻克癌症，也能产生巨大影响。" 研究人员写道，" 对当下的市场而言，重要的不是 AI 最终会将医学带向何方，而是它将在未来几年改变什么。"