Phylo携手Bayer，利用Biomni Lab AI智能体开展药物研究

Phylo, Inc.于2026年10月22日宣布与Bayer达成合作，将部署Phylo的智能体式AI平台Biomni Lab，以加速科学研究与评估；Bayer的科学家将获得平台的完整使用权限，用于药物发现中的文献和组学证据工作流程。

与Bayer的合作

根据协议，Phylo将向Bayer提供其智能体式平台的完整使用权限。Phylo表示，该平台可帮助Bayer的科学家在同一环境中整合科学文献、生物医学数据和分析方法，从而减少收集和评估证据所需的人工工作。Bayer的工作流程将重点围绕药物发现，收集文献和组学证据。

Bayer Pharmaceuticals R&D数据科学与人工智能高级副总裁兼负责人Sai Jasti表示，这项合作“体现了我们的信念：AI应拓展科学好奇心，而不只是加快日常工作。”Jasti称，能够在每一步都秉持严谨态度的AI伙伴，可以让Bayer的科学家考虑更多想法、提出更具雄心的问题，目标是让新药更快惠及患者。

Phylo表示，平台上的工作流程可供检查：每项结果都会保留其底层背景信息，研究人员因此能够审查相关来源、方法和执行过程，并运用自己的科学判断。

Phylo联合创始人兼首席执行官Kexin Huang博士表示：“要让智能体式AI在研究中发挥作用，就必须赢得实际开展工作的科学家的信任。”Huang称，Bayer选择Biomni Lab，充分肯定了Phylo融入平台的严谨性和AI能力；他还介绍了公司的愿景：打造一款原生AI的生物制药操作系统，让每位科学家都能指挥一支AI智能体团队，处理复杂的研究问题。Huang表示，通过与Bayer合作，Phylo希望展示AI能力与深厚科学专业知识相结合后能够实现什么。

Biomni Lab平台

Phylo称Biomni Lab是首个“集成生物学环境”（Integrated Biology Environment）。该公司将这一类别定义为一个集成工作空间，科学家可在其中检索文献、设计实验、分析生物数据、解读结果并规划后续步骤。根据Phylo的Biomni Lab产品页面，该平台支持药物发现、基因组学、生物信息学和多组学研究，面向实验科学家、计算生物学家、生物信息学家、转化研究人员以及生命科学研发团队。研究人员既可独立使用平台探索科学问题并开展分析，也可与多学科团队成员协作处理数据、文献和研究工作流程。

Phylo的文档将Biomni Lab与通用大语言模型和AI助手相比较，并称该平台专为生物学和生命科学研发打造：科学家提出问题、设计实验、开展分析并解读结果，同时与AI智能体协作。为确保可靠性，平台在引用科学文献时会提供引文和原始来源链接，并保留每项分析所用的工具、代码、方法和执行细节，以便研究人员检查分析方法、核实结果并复现工作流程。文档提醒，与任何AI辅助的科学工作一样，研究人员应运用恰当的科学判断审查结果。

Phylo的企业版Biomni Lab for Enterprise为大型生命科学机构提供专用基础设施、自定义智能体、高级安全功能和优先支持，还可在多学科工作流程中连接机构专有的研究数据、工具和流程。这款托管产品与开源Biomni项目一脉相承；该项目起源于斯坦福大学，并提供社区代码，供科学家和开发者自行托管和定制。Biomni Lab则进一步提供托管式研究环境、协作功能、可扩展基础设施以及持续更新的功能。

Phylo表示，Biomni Lab支持药物发现的多个阶段，包括早期发现、靶点验证、先导化合物研究、临床前分析和临床证据生成；列出的用途包括综合分析疾病生物学、分析组学数据、确定靶点优先级并加以评估、研究生物结构和候选物，以及审查临床证据。其基因组学研究范围涵盖人类遗传学研究、变异注释、因果基因优先级排序、RNA-seq分析、单细胞分析和空间转录组学。研究人员可以用自然语言设定科学目标，随后检查生成的方法、代码、可视化结果和解读。

生物信息学和多组学工作流程涵盖基因组学、转录组学、蛋白质组学、单细胞数据和空间生物学；研究人员可以规划并执行计算分析、处理数据集、解读结果、创建可视化内容并生成报告，同时保留相关工作所用的代码、来源和执行细节。

研发负责人可通过contact@phylo.bio申请观看Biomni Lab的企业版演示。