今日，据报道，谷歌 DeepMind 团队 11 月 3 日发布博文，为 Google Antigravity 推出一套化学信息学技能（Cheminformatics Skills），把文献检索、分子分析、模型构建与新分子设计这几步串了起来。
演示用的是肺癌药物。AI 智能体在约一小时内检索数千种化合物、开展匹配分子对分析，并提出具备合成路线的新型刚性大环分子；同类流程过去往往需要数天。
做法是把大语言模型的规划、检索与科学推理能力，和 RDKit 这类确定性化学计算工具结合，再接入 ChEMBL、PubChem 等公共化学数据库。系统还能识别同一分子在论文、专利与产品目录里的不同写法，无论用的是 IUPAC 名称、马库什结构还是 SDF 文件，省掉了数据清洗与格式转换的环节。
具体演示围绕克唑替尼与劳拉替尼两款肺癌靶向药展开。系统检索并整理了 568 个化合物，识别出“分子刚性化”与药效提升之间的关联，据此训练药效预测模型，设计出多个潜在更优的大环化合物，同时给出反应机理与合成建议。
谷歌强调，AI 产出的是可检验的科研假设，而非成品药物。受数据稀疏、实验室间检测误差和动态范围限制，所有候选分子仍必须经过合成与实验验证。
该功能目前已面向 Antigravity 用户开放，企业用户可通过 Google Cloud 账号使用；谷歌还计划向最多 1 万名符合条件的科学家免费提供 6 个月最高用量档位。
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