11月3日，谷歌DeepMind团队发布博文，宣布为Google Antigravity推出化学信息学技能，帮助科研人员加速药物发现中的文献检索、分子分析、模型构建和新分子设计等工作。

在以肺癌药物为例的演示中，AI智能体可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，而类似流程过去往往需要数天。该工具将大语言模型的规划、检索与科学推理能力，与RDKit等确定性化学计算工具结合，并接入ChEMBL和PubChem等公共化学数据库。系统可从论文、专利和产品目录中识别以IUPAC名称、马库什结构或SDF文件等不同形式出现的同一分子，减少科研人员在数据清洗和格式转换上的时间消耗。

在演示中，AI围绕克唑替尼与劳拉替尼两类肺癌靶向药展开分析，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，随后训练药效预测模型，并设计出多个潜在更优的大环化合物，同时给出反应机理和合成建议。谷歌强调，AI产出的是可检验的科研假设，并非成品药物，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Google 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。