Phylo 与 Bayer 合作，用 Biomni Lab AI 智能体加速药物研发

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AI平台Biomni Lab，以加速科学研究和评估，Bayer的科学家将获得完整访问权限，用于药物发现中的文献与组学证据工作流。

与Bayer的合作

根据协议，Phylo将向Bayer提供其智能体平台的完整访问权限。Phylo表示，该平台帮助Bayer的科学家将科学文献、生物医学数据和分析方法整合到同一环境中，减少汇集和评估证据所需的人工投入。Bayer的工作流将聚焦于为药物发现汇集文献与组学证据。

Bayer制药研发部数据科学与人工智能高级副总裁兼负责人Sai Jasti表示，这一合作“体现了我们的信念：AI应当拓展科学好奇心，而不仅仅是加快常规工作。”Jasti表示，一个在每一步都保持严谨的AI伙伴能让Bayer的科学家考虑更多想法、提出更宏大的问题，其明确目标是更快地为患者带来新药。

Phylo表示，该平台的工作流是可检查的：每个结果都保留其底层上下文，因此研究人员可以审查其背后的来源、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：“智能体AI要在研究中发挥作用，就必须赢得从事这项工作的科学家的信任。”Huang称，Bayer选择Biomni Lab是对Phylo在该平台中构建的严谨性和AI能力的有力认可，并描述了公司对生物制药AI原生操作系统的愿景——在这个系统中，每位科学家都能指挥一支AI智能体团队来攻克复杂的研究问题。Huang表示，通过与Bayer合作，Phylo希望展示当AI能力与深厚的科学专业知识相结合时，能够实现怎样的可能。

Biomni Lab平台

Phylo称Biomni Lab是首个集成生物学环境（Integrated Biology Environment），公司将这一类别定义为单一工作空间，科学家可以在其中检索文献、设计实验、分析生物数据、解读结果并规划下一步。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领域的研究，面向实验台科学家、计算生物学家、生物信息学家、转化研究人员和生命科学研发团队。个人研究人员可以用它探索科学问题并运行分析，而多学科团队可以跨数据、文献和研究工作流开展协作。

Phylo的文档将Biomni Lab与通用大语言模型和AI助手进行对比，称其为专为生物学和生命科学研发打造：科学家与AI智能体一起定义问题、设计实验、执行分析并解读结果。为确保可靠性，该平台在引用科学文献时提供引文和原始来源链接，并保留每项分析背后的工具、代码、方法和执行细节，使研究人员能够检查所用方法、验证结果并复现工作流。文档提醒，与任何AI辅助的科学工作一样，研究人员应运用适当的科学判断来审查结果。

Phylo的企业版Biomni Lab for Enterprise为大型生命科学组织提供专用基础设施、自定义智能体、高级安全功能和优先支持，并可跨多学科工作流连接组织专有的研究数据、工具和流程。该托管产品与开源项目Biomni同源，后者起源于斯坦福，提供社区代码，科学家和开发者可自行托管和定制；Biomni Lab则增加了托管研究环境、协作功能、可扩展基础设施和持续更新的能力。

Phylo表示，Biomni Lab支持药物发现，涵盖早期发现、靶点验证、先导研究、临床前分析和临床证据生成；列出的用途包括综合疾病生物学、分析组学数据、对靶点进行优先级排序和评估、研究生物结构和候选药物，以及审查临床证据。基因组学覆盖范围包括人类遗传学研究、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定义科学目标，然后检查由此产生的方法、代码、可视化和解读。

生物信息学和多组学工作流涵盖基因组学、转录组学、蛋白质组学、单细胞数据和空间生物学；研究人员可以规划和执行计算分析、处理数据集、解读结果、创建可视化并生成报告，同时保留工作背后的代码、来源和执行细节。

研发负责人可通过contact@phylo.bio申请Biomni Lab的企业演示。