Lunai Bioworks（納斯達克股票代碼：LNAI）演示了生成性人工智能的人工智能化學風險篩查

使用NIH Tox 21數據的5.1倍富集驗證了基於結構的AChE篩選，因為OpenAI和Anthropic強調了日益增長的兩用AI風險

加利福尼亞州薩克拉門託九月2026年16日/美通社/ -- Lunai Bioworks，Inc.（納斯達克：LNAI）（「Lunai」或「公司」）今天分享了其子公司BioSymetrics進行的技術案例研究的結果，支持開發基於結構的篩選工具，用於大型語言模型和其他人工智能系統生成的化學輸出。該研究評估了直接從分子結構預測乙酰膽鹼酯酶（「AChE」）抑制作用，作為公司更廣泛的化學安全和生物安保戰略的模型不可知組成部分。

應對人工智能支持的科學中的兩用挑戰隨着先進人工智能擴大科學研究的速度和廣度，開發人員、政策制定者和化學安全組織正在研究如何在管理兩用風險的同時保留合法創新。

Anthropic 2026年9月的威脅情報報告描述了Anthropic稱其在七個危害領域發現並破壞的惡意活動例子，包括生物濫用和常規武器開發，並強調隨着人工智能能力的進步加強保障措施的必要性。

禁止化學武器組織（「OPCW」）已將人工智能確定為化學、覈查和化學安全的一個重要新興考慮因素。2026年3月，禁止化學武器組織強調了一些建議，包括加強與科技開發者的對話、促進負責任的創新、維持保障措施和人類監督以及在科技界建立夥伴關係。現有的人工智能保障措施可以包括模型級控制、分類器、監控、訪問限制和其他旨在識別或限制潛在有害使用的措施。然而，高級科學研究的雙重用途性質可能使得僅從用户交互中難以確定意圖。BioSymmetrics的方法通過評估擬議的化學結構本身來解決工作流程中的一個補充點，而不是依賴於產生化學結構的生成系統的信息。Lunai正在開發這種能力，作為補充篩選層，旨在幫助優先考慮化學輸出，以進行額外的計算分析、專家評估或確認性生物測試。

Lunai Bioworks首席執行官David Weinstein表示：「可以改變藥物發現的同樣的生成能力也可以重新用於探索危險的化學空間。」「有效的生物安全應該超越生成系統本身的保障措施。它還應該考慮人工智能系統提出的結構的潛在生物活動。通過將預測篩查與實驗生物學聯繫起來，我們的目標是提供額外的、客觀的審查層，支持科學創新，同時幫助人工智能社區管理嚴重的雙重用途風險。"

回顧性基準和技術評估爲了評估基於下游結構的篩選的可行性，BioSymetrics在其Augusta平臺中應用了其化學作用機制建模能力和Contingent AI框架來預測AChE抑制。AChE是有機磷神經毒劑和其他神經毒性化合物的既定目標，使AChE活性的結構衍生預測成為化學危害分類的相關基準; AChE抑制也可以具有治療應用，具體取決於化合物和生物背景。

在使用公開可用的Tox 21 AChE檢測數據進行的回顧性分析中，BioSymetrics評估了9，667個化合物條目，並通過化學支架分離訓練、驗證和測試集，以評估結構不同化學型的性能。在該公司進行的測試分析中，所選模型的接收器工作特徵曲線下面積（「AUROC」）為0.88。在報告的操作點，該模型在70%的召回率下實現了33%的精確度，相對於測試集AChE活性條目的6.4%流行率，大約增加了5.1倍。

這種濃縮測量了標記進行審查的候選物中檢測活性化合物的濃度;它沒有將該模型與其他篩選技術進行比較。在實踐中，這種類型的富集可以減少在篩選大批量擬議化學結構時需要專業二次評估的候選人的數量。由於該模型的輸入源自分子結構，Lunai正在開發篩選組件，以獨立於產生候選化合物的第三方大型語言模型、商業API或分子代架構運行。

該案例研究評估了測定定義的乙酰膽鹼酯酶活性，以幫助優先分子進行進一步審查。它沒有建立臨牀神經毒性，現實世界的化學危害，預防化學品濫用或檢測所有類別的化學威脅，也沒有評估對人工智能生成的分子進行部署的安全措施。更廣泛的部署需要額外的前瞻性驗證。

向前沿人工智能開發者發出的邀請Lunai相信，基於結構的篩選可以補充前沿人工智能開發者已經在其模型中構建的保障措施。該公司歡迎與OpenAI、Anthropic和其他有興趣評估獨立、基於結構的篩選的人工智能開發人員進行技術討論，作為化學和生物安全分層方法的一部分。潛在的合作領域包括受控回顧性基準測試、人工智能生成的分子輸出的評估、集成研究以及將計算警報與專家審查和生物學驗證連接起來的升級途徑的開發。

Lunai目前尚未宣佈與OpenAI或Anthropic建立合作伙伴關係，而且兩個組織都沒有參與也沒有認可BioSymmetrics案例研究。

將機器學習與體內生物測試連接擬議的篩選架構建立在BioSymmetrics於2026年4月宣佈的多年創收商業國防合作的基礎上。在該倡議下，該公司將預測作用機制分析與體內斑馬魚表型篩查相結合，以識別和分類神經活性和神經毒性化合物。

這種結合在計算預測和全生物體測試之間提供了經驗橋樑，允許優先化合物在適當時進入生物評估。它還將Lunai的方法與完全依賴計算預測的篩選方法區分開來。

已提交的贈款請求超過3000萬美元作為其在化學防禦、生物安全和雙重用途風險緩解方面更廣泛努力的一部分，Lunai已提交多份非稀釋贈款申請，尋求聯邦和州項目的總項目資金超過3000萬美元。該金額代表提交的項目請求，而不是贈款、承諾的資金、積壓或已確認的收入。無法保證任何申請都會獲得獎勵，或者獎勵將等於請求的金額; Lunai最終收到的任何資金將取決於適用的獎勵條款，以及（如果相關）項目合作伙伴之間的分配。

隨着驗證工作和潛在合作伙伴關係討論的進展，該公司預計將分享更多技術信息。

完整的技術案例研究「通過化學結構的AChE抑制建模預測神經毒性風險」可在此處獲取。

關於Lunai Bioworks Lunai Bioworks，Inc.（納斯達克：LNAI）是一家人工智能驅動的生命科學公司，將臨牀數據、機器學習和體內生物學驗證相結合，以推進藥物發現和精準治療。該公司通過其BioSymmetrics子公司部署其Augusta平臺，對中樞神經系統疾病、腫瘤學、化學防禦和生物安全計劃進行計算作用機制分析和表型篩查。欲瞭解更多信息，請訪問www.lunaibioworks.com。

前瞻性聲明本新聞稿包含1995年《私人證券訴訟改革法案》（Private Securities Litigation Reform Act of 1995）所定義的前瞻性聲明，包括有關Lunai和BioSymetrics技術的進一步開發、驗證和潛在應用的聲明;將化學安全篩選整合到生成式人工智能和外部基礎模型工作流程中;與前沿人工智能開發人員的前瞻性討論;國防合作的進展和商業潛力;以及贈款或其他項目資金的潛在接收、金額、時間和使用。「可能」、「可能」、「打算」、「計劃」、「期望」、「尋求」、「相信」、「目標」和「歡迎」等詞語是前瞻性陳述，儘管並非所有此類陳述都包含這些詞語。

這些陳述反映了管理層當前的期望，而不是未來業績的保證。由於風險，實際結果可能會存在重大差異，包括回顧性模型性能是否在前瞻性測試中或在不熟悉的化學結構上重現;假陽性和假陰性預測;進一步實驗驗證的需要;技術、集成和競爭挑戰;客户和合作夥伴績效;足夠的資本可用性;監管和政府採購要求;資金優先事項的變化;以及贈款獎勵的競爭性、談判性質，這可能會導致沒有資金、金額減少、合作伙伴分配或里程碑和成本分擔條件。該公司最近的年度和季度報告以及其他SEC文件中描述了更多風險。前瞻性陳述僅限於本新聞稿發佈之日，公司沒有義務更新前瞻性陳述，除非法律要求。

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來源：Lunai Bioworks Inc.