#biotech

Colossal Biosciences reportedly in talks to raise new capital at $20B–$30B valuation

Colossal Biosciences đang đàm phán huy động vốn mới, nhằm tăng gấp đôi hoặc gấp ba mức định giá trước đó lên 20-30 tỷ USD.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về cơ hội hợp tác với các công ty sinh học tiên tiến như Colossal Biosciences, nơi ứng dụng công nghệ AI và dữ liệu gen để giải quyết thách thức khoa học hiện đại, từ đó mở ra nhiều cơ hội phát triển dự án hoặc công nghệ mới trong tương lai.

Large genome models used to design new viruses

Hệ thống AI tạo ra các phiên bản virus tiêu diệt vi khuẩn có sự khác biệt về mặt di truyền.

Một lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách mô hình hóa gen lớn được ứng dụng trong thiết kế virus mới, giúp mở rộng khả năng phát triển các giải pháp sinh học công nghệ cao và khám phá các ứng dụng tiềm năng trong y tế, sinh học và công nghệ sinh học.

Introducing the Bioconductor Student-ECR Council

Hội đồng Sinh viên-ECR (Early Career Researchers) của Bioconductor vừa được thành lập sau ý tưởng từ phiên thảo luận Birds of a Feather tại EuroBioC2026, nhằm hỗ trợ sinh viên và nhà nghiên cứu mới trong lĩnh vực sinh học tính toán.

Lập trình viên chuyên về sinh học dữ liệu nên đọc để tìm hiểu về cơ hội tham gia cộng đồng sinh học mở rộng, hỗ trợ phát triển dự án và kết nối với các nhà nghiên cứu trẻ trong cộng đồng Bioconductor.

[Hands-on] Exploring Multi-Omics Analysis with Snowflake CoCo

Bài viết giới thiệu về phân tích đa-omics (multi-omics) trong lĩnh vực khoa học đời sống, đặc biệt là nghiên cứu và phát triển thuốc, thông qua nền tảng Snowflake CoCo.

Lập trình viên nghiên cứu sinh học cần đọc bài này để hiểu cách tích hợp các dữ liệu đa omics—từ gen, protein đến miRNA—trên Snowflake thông qua công cụ CoCo, giúp tối ưu hóa phân tích dữ liệu sinh học phức tạp mà không cần kiến thức chuyên sâu về sinh học.

The Download: Montana’s new experimental drug rules

Montana vừa tiến thêm bước trong kế hoạch trở thành trung tâm thử nghiệm y sinh khi ban hành quy định mới cho phép các công ty sinh học thử nghiệm thuốc sau giai đoạn thử nghiệm sơ bộ, đôi khi chỉ với 10 bệnh nhân.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về những ứng dụng mới của công nghệ sinh học và AI trong phát triển thuốc, giúp họ tìm hiểu cách kết nối giữa khoa học sinh học với các giải pháp công nghệ tiên tiến trong y tế tương lai.

Montana’s new “right to try” law can’t come soon enough for some

Kris DeVault mong muốn thử nghiệm một loại thuốc chưa qua giai đoạn thử nghiệm lâm sàng cho đứa con mắc bệnh di truyền hiếm gặp. Montana vừa thông qua luật "right to try" nhằm tạo điều kiện cho bệnh nhân truy cập sớm các phương pháp điều trị chưa được phê duyệt.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách ứng dụng và tác động của đạo luật quyền thử nghiệm trong y tế, giúp họ phân tích cách giải quyết vấn đề từ góc độ kỹ thuật, quy trình khoa học và thách thức đạo đức trong phát triển công nghệ y sinh.

Montana’s plan to become an experimental medical hub just pushed forward

Montana đang đẩy mạnh kế hoạch mở rộng "right to try" nhằm trở thành trung tâm thử nghiệm y khoa, với đợt xem xét thuốc đầu tiên sắp diễn ra.

Là một lập trình viên phát triển ứng dụng y tế hoặc nghiên cứu về công nghệ sinh học, bạn nên đọc bài này để hiểu cách các chính sách mới như “right to try” có thể ảnh hưởng đến việc tích hợp các giải pháp AI và dữ liệu y khoa vào hệ thống chăm sóc sức khỏe, từ đó mở ra những cơ hội phát triển ứng dụng hỗ trợ điều trị và nghiên cứu hiệu quả hơn.

Relation unveils MORGAN, a cell model, plus a $110M GSK deal

Relation giới thiệu MORGAN, một mô hình nền tảng AI về tế bào, cùng thỏa thuận trị giá tới 110 triệu USD với GSK nhằm cung cấp dữ liệu huấn luyện cho mô hình này.

Lập trình viên AI nên đọc để hiểu cách xây dựng mô hình cơ sở dữ liệu sinh học tiên tiến—một bước quan trọng cho tương lai của học máy trong sinh học phân tử và y khoa, giúp kết nối dữ liệu sinh học với công nghệ AI một cách hiệu quả.

Cleveland Clinic And IBM Researchers Create Quantum Machine Learning Framework to Predict Neoantigen Immune Response

Các nhà nghiên cứu từ Cleveland Clinic và IBM đã phát triển một framework học máy lượng tử nhằm nâng cao khả năng dự đoán các neoantigen ung thư có khả năng kích hoạt phản ứng miễn dịch.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách kết hợp quantum computing và machine learning để giải quyết vấn đề phức tạp trong y khoa, mở ra những ứng dụng tiềm năng cho các giải pháp AI thông minh trong tương lai.

De-Aging Human Tissue Using Special Enzyme To Remove AGEs

Các nhà nghiên cứu tại Revel Pharmaceuticals đã phát triển enzyme CMLase có khả năng phân hủy CML, một loại AGEs tích tụ theo thời gian trong mô người, liên quan đến lão hóa, tiểu đường và suy thận. Thử nghiệm ex vivo cho thấy CMLase giảm 55% CML trong da và 75% trong mô động mạch, nhưng vẫn cần thử nghiệm lâm sàng trên người để xác nhận hiệu quả và an toàn.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ứng dụng sinh học phân tử—đặc biệt là kỹ thuật sinh học tổng hợp và chọn lọc gen—để phát triển công nghệ y tế tương lai, từ đó tìm hiểu cách kết hợp khoa học sinh học với công nghệ để giải quyết vấn đề sức khỏe thực tế.

Haskell, Strong Types, and the Next Generation of Bioinformatics: interview with Michal Gajda

Michal Gajda chia sẻ về vai trò của Haskell với strong types, purity và functional abstractions trong xử lý dữ liệu sinh học phức tạp, thông qua các dự án như hPDB, JSON Autotype và XML TypeLift. Ông cũng bàn luận về thách thức mở rộng lập trình hàm trong bioinformatics, cũng như tiềm năng của giáo dục, công cụ và AI hỗ trợ lập trình để phổ biến Haskell hơn trong giới khoa học tương lai.

Lập trình viên biohọc nên đọc bài này để khám phá cách Haskell giúp xử lý dữ liệu sinh học phức tạp một cách chính xác, hiệu suất cao và không phụ thuộc vào môi trường chạy, từ đó tối ưu hóa các ứng dụng phân tích gen, xử lý dữ liệu protein và phát triển công cụ khoa học dữ liệu hiệu quả hơn.

Closing the data loop in AI-driven drug discovery

Việc khám phá thuốc tốn kém và rủi ro cao, càng chịu áp lực khi thị trường đề cao lợi thế tiên phong. Từ thập niên 1950, chi phí phát triển dược phẩm mới tăng gấp đôi sau mỗi 9 năm (hiện tượng "Eroom’s Law"), khiến quá trình đưa thuốc ra thị trường mất 10-15 năm với chi phí khổng lồ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI và dữ liệu đóng vai trò quyết định trong việc giảm chi phí, rút ngắn thời gian phát triển thuốc và chuyển đổi những dữ liệu phức tạp thành các giải pháp tiên tiến, giúp công ty của họ cạnh tranh hơn trong ngành y tế.

I didn’t decide to build an App. I decided to stop Waiting.

I didn’t decide to build an App. I decided to stop Waiting. I have been thinking about writing this for months. When this chapter of my life had just begun, and I kept putting it off. Not because I …

Supercooled kidneys have been transplanted into pigs in a “landmark achievement”

Kidneys kept at subzero temperatures in pressure-controlled containers can be stored for days before transplantation, raising hopes for longer-term storage of donated human organs.

How AI helps scientists design the next generation of medicines

Designing and developing a new medicine is an expensive, failure-prone scientific challenge. A new drug can take many years to develop, at the cost of a significant investment. And even then, most possible candidates never reach the patient. For biologic medicines, therapies made from engineered proteins rather than synthetic chemistry (which are often used to…

Dimension Capital’s $800M third fund shows the intersection of science and compute is booming

Quỹ đầu tư Dimension Capital mới huy động được 800 triệu USD, lớn hơn 60% so với quỹ trước đó 18 tháng.

Những nhà phát triển cần hiểu cách AI và khoa học dữ liệu đang thay đổi cách giải quyết vấn đề từ lý thuyết đến thực tiễn để xây dựng các giải pháp công nghệ tiên tiến hơn.

Xaira’s X-Cell model for Drug Discovery (Bo Wang & Ci Chu, Chief Discovery Officer & Chief AI Scientist)

Xaira Therapeutics is all in on data generation for model building! We talk with Bo Wang and Ci Chu about how and why.

Medium

Blood Brain Barrier Penetration prediction using AI/ML What are we talking about? More than 95% of drug candidates fail to enter the brain. The barrier is not a wall, it is a filter so precise that …

Chai Discovery raises $400M as AI drug discovery booms

Chai Discovery huy động thành công 400 triệu USD trong vòng Series C, nâng định giá công ty lên 3,8 tỷ USD, cho thấy AI trong nghiên cứu dược phẩm đã chuyển từ giai đoạn tiềm năng sang triển khai rộng rãi tại các tập đoàn dược phẩm lớn.

Lập trình viên nên theo dõi để hiểu cách AI đang thay đổi ngành nghiên cứu thuốc, từ đó tìm hiểu về công nghệ mới như mô hình học máy, xử lý dữ liệu lớn và ứng dụng trong y khoa, giúp bạn có thể phát triển các giải pháp AI tiên tiến hơn trong tương lai.

AI Dna Origami Tool Turns Sketches Into Nano Art

AI dna origami turns simple sketches into stable nanostructures, slashing design time and empowering scientists to build intricate medical tools.

OpenAI researcher Miles Wang in talks to launch AI drug discovery startup valued at $2B

OpenAI đang đàm phán để thành lập một startup nghiên cứu thuốc bằng AI, được định giá 2 tỷ USD, với Lightspeed có khả năng dẫn đầu vòng gọi vốn.

Những tiến bộ mới trong AI ứng dụng cho phát triển thuốc có thể thay đổi cách nghiên cứu y khoa, và bài này là nguồn thông tin quan trọng để cập nhật những cơ hội và xu hướng mới trong lĩnh vực này.

Quantum Companies Help Develop Hybrid AI for Immune-Targeting Peptides

Researchers from the Technical University of Denmark, ORCA Computing, and Sparrow Quantum developed a hybrid quantum-classical AI system for designing immune-targeting peptides. A photonic quantum processor using Gaussian boson sampling replaced the standard random noise inputs in a generative adversarial network, producing more structured starting patterns. The quantum-enhanced approach generated more predicted strong-binding peptides than conventional methods, with the largest gains for rare HLA variants that have limited training data. Laboratory tests confirmed that synthesized peptides formed stable complexes with their target immune proteins. The study does not claim quantum advantage — the quantum processor was small enough to simulate classically — but suggests quantum-generated probability distributions could serve as a useful supporting component in AI-driven vaccine and immunotherapy design pipelines.

Sperm donors need limits, says a European fertility group

Một tổ chức sinh sản châu Âu (ESHRE) đề xuất giới hạn quốc tế về việc hiến tinh trùng và trứng sau khi phát hiện nhiều người sinh từ người hiến có hàng trăm anh chị em cùng huyết thống. ESHRE đề nghị bắt đầu bằng giới hạn 50 gia đình/người hiến ở châu Âu, dần giảm xuống 15, nhằm tránh nguy cơ hại tâm lý, hôn nhân cận huyết và đột biến gen nguy hiểm.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về những thách thức trong quản lý dữ liệu gen và hệ sinh thái công nghệ sinh học, giúp họ ứng dụng kiến thức về bảo mật, quy định và quản lý dữ liệu trong các ứng dụng tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương tương

Alchemab lands £25m from British Business Bank in record life sciences bet

Cambridge biotech Alchemab Therapeutics has secured a £25 million investment from the British Business Bank, described as the state lender's largest-ever backing of a life sciences company. The funding extends Alchemab's Series A to £109 million total and will be used to expand its proprietary antibody database from 500 million to over a billion sequences, and advance clinical drug candidates. Alchemab's Resiliome platform uses AI to identify naturally occurring antibodies in people who resist hard-to-treat diseases, then develops first-in-class therapeutics from them. Its lead asset, ATLX-1282 for ALS, is in clinical development and has been licensed to Eli Lilly.

Identifying Microbes in Space

A walkthrough of identifying microbial species on the International Space Station's dining table using metagenomics. DNA sequencing data from a NASA study is processed with fastp for quality trimming, then classified with kraken2, a fast k-mer-based taxonomic classifier. The analysis reveals bacteria common to human skin, hospital environments, and food production — including a kimchi-associated strain (Leuconostoc mesenteroides MSL129) that appears to have survived and thrived on the ISS. The post also explains how kraken2 achieves its speed through minimizers, compact hash codes, and exact k-mer matching rather than alignment, drawing parallels to locality-sensitive hashing techniques used in web search and plagiarism detection.

Building an AI Bioinformatics Research Scientist with “gget” and Frontier AI Models

Kết hợp thư viện sinh học gget mã nguồn mở với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến cho phép xây dựng một nhà khoa học nghiên cứu AI có khả năng truy xuất dữ liệu sinh học thời gian thực từ các cơ sở dữ liệu uy tín (Ensembl, UniProt, NCBI, AlphaFold, BLAST,...) và áp dụng suy luận khoa học dựa trên bằng chứng đã được xác thực. Kiến trúc này ngăn ngừa hiện tượng "ảo giác" bằng cách tách biệt quá trình truy xuất dữ liệu khỏi lý luận khoa học, đồng thời vượt trội hơn phương pháp RAG truyền thống nhờ truy vấn trực tiếp vào cơ sở dữ liệu động thay vì chỉ dựa vào chỉ mục tài liệu tĩnh.

Lập trình viên muốn tự động hóa nghiên cứu sinh học sinh học sinh học thông minh và tiết kiệm thời gian với các mô hình AI tiên tiến mà không phải phụ thuộc vào các giải pháp truyền thống rẻ tiền và không hiệu quả.

A device that revives eyeballs from dead donors could make eye transplants possible

Researchers at the Centre for Genomic Regulation have developed a device called the Eye-in-a-Care-Box (ECaBox) that uses perfusion to keep donor eyes viable outside the body. By delivering oxygen-rich fluid through the eye's artery, the device significantly slows degeneration compared to untreated eyes. Tests on pig eyes showed that perfused eyes regained the ability to respond to light after about 15 minutes, with some maintaining that ability for over 10 hours. Human donor eyes treated in the device also showed better retinal preservation. The team hopes the ECaBox could eventually enable viable whole-eye transplants and serve as a research platform that reduces animal experimentation. The work is currently available as an unreviewed preprint.

Quantum-Inspired AI Finds Cancer Signals in Small, Noisy Data Sets

A University of Utah-led team developed a quantum mechanics-inspired AI framework for extracting reliable biomedical signals from small, noisy, high-dimensional multiomic datasets. The method uses spectral decompositions and concepts analogous to quantum superposition and entanglement to find linked patterns across tumor DNA, blood DNA, and tumor RNA simultaneously. Applied to neuroblastoma data from 101 patients, it identified two new survival predictors that outperformed the established MYCN amplification biomarker across multiple data types and validated in a cohort of 398 patients. The approach does not run on quantum hardware — the 'quantum' refers to the mathematical structure. Limitations include reliance on existing datasets, no prospective clinical trial, and the need for broader independent validation before clinical use.

Stripe, Anthropic and OpenAI are backing an effort to stop respiratory infections

Stripe, Anthropic, the OpenAI Foundation, and other backers are funding Intercept, a new $500-million nonprofit aimed at preventing respiratory infections including the common cold and flu. The organization will fund vaccines, broad-spectrum antiviral approaches, and large-scale air-cleaning technologies. Inspired by COVID-19 vaccine development, Intercept's scientific advisers believe modern tools like RNA drugs, computational protein design, and engineered virus-trapping proteins make it technically feasible to counter many viruses simultaneously. The initiative mirrors Stripe's earlier Frontier carbon removal program, targeting problems that are technically solvable but lack commercial incentives.

AWS HealthOmics now supports ephemeral storage for private workflows

AWS HealthOmics now supports ephemeral storage for private workflow tasks, providing dedicated scratch space mounted at /tmp. Each task gets 16 GiB by default at no extra cost, configurable up to 3,072 GiB per task via WDL, Nextflow, or CWL directives or the StartRun API. This benefits I/O-heavy bioinformatics workloads like genomic sequence alignment, BAM sorting, and variant calling by isolating scratch I/O from shared run storage. All ephemeral volumes are encrypted and automatically deleted on task termination. The feature is available across all regions where HealthOmics operates.

Build an AI Scientist for Life Science Discovery with NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit

NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit enables building AI scientists for life science research by wrapping biomolecular AI models (protein folding, molecular docking, molecular generation, genomics) as agent-callable tools called BioNeMo Skills. These skills expose models like OpenFold3, Boltz-2, DiffDock, GenMol, and others via NIM endpoints or local deployments, with MCP server wrappers for open models. The toolkit provides structured tool descriptions including purpose, inputs, parameters, expected artifacts, and failure modes so agents can reliably select and use the right model. Benchmarks using Codex CLI with GPT-5.5 show a 2x improvement in passing assertions per token consumed when agents use BioNeMo Skills versus without. Teams can start with hosted NIM endpoints and move to local deployment for latency-sensitive or iterative workloads.