Google Research 發表濕實驗室 AI 代理架構 VERID，閉環設計奈米莫耳級抗癌蛋白質結合劑

Google Research 發表將 AI 代理（AI Agent）落地於濕實驗室自動化的研究進展，結合機器人硬體實現閉環分子設計，成功針對癌症標靶發現單數位奈米莫耳級（single-digit nanomolar）的蛋白質結合劑。為解決現有模型對 3D 幾何與物理狀態推論能力不足的問題，研究團隊在開源 PyLabRobot 基礎上打造 VERID 框架，建立實驗室工作站的語義數位分身與即時 3D 體積實體樹，具備即時狀態追蹤、秒級虛擬試跑防碰撞、硬體安全攔截以及同步視訊與動作日誌等功能。在實測案例中，系統捕捉到移液管距孔底過近造成的染料分層並促使代理修正混合策略；當讀板機故障時，代理可依據數位分身狀態在中途恢復運作而無需重新吸取液體；當模擬器駁回尺寸不合的 8 通道吸液操作時，代理亦能即時重擬路徑並排查吸頭壁殘留偏差；在自我博弈測試中，代理自主修正流體與光學誤差，使盲測染料重建準確度提升超過 5 倍。此外，團隊利用核酸適體（Aptamer）建立 7 至 10 天即可完成一輪的閉環驗證沙盒，在肌紅蛋白與 α-凝血酶兩項標靶進行 3 輪設計與篩選後，確認結合命中率分別達到 33.5% 與 42.1%，並自主克服了 α-凝血酶首輪因固定引子突出端破壞 48% 序列摺疊導致命中率為零的實驗室物理失效。