如果科学家能在几分钟而非几个月内发现有关阿尔茨海默病和帕金森病的新线索，会怎样？Open AI、Perturb AI和Scripps Research通力合作，利用由GPT‑Rosalind驱动的数千个AI智能体，在仅32分钟内分析并解读了来自数百万个小鼠脑细胞的现有实验数据。这些智能体将基因干扰的效应与科学文献中的发现联系起来，揭示了意想不到的生物学关联，有助于科学家理解疾病，并确定新治疗方法的研究方向。
现代实验产生的数据远远超出了科学家能够彻底研究的范围。研究人员现在可以改变数千个基因，并测量它们在数百万个细胞中的效应。然而，要理解这些结果对人类疾病意味着什么，需要将复杂的发现与数十年来零散的科学知识联系起来。正是在这里，AI可以帮助科学家发现那些可能被忽略的有前景的线索。
研究团队将分析工作分配给数千个AI智能体，研究人员将这种方法称为分布式生物推理。这些智能体研究了一个全脑CRISPR图谱，该图谱显示了基因干扰如何影响不同的细胞类型。每个智能体负责调查一种基因干扰，分析细胞反应，检索文献，并提出解释。这些报告被整合为一个推理图谱，将基因、细胞效应、出版物和可能的机制联系起来。研究人员估计，类似的人工工作需要数月至一年。这些智能体重现了人类分析的发现，同时还发现了更多线索，并且它们对新颖性和科学价值的判断与盲评的人类专家一致。
一些见解指向脑部疾病的新线索。智能体发现了两个与疾病相关的基因影响脑细胞方式的意外差异，以及胆固醇调节与神经退行性变之间的潜在联系。研究人员现在已经可以探索这一推理图谱，比较相关基因并追踪有前景的线索。
来源: Hacker News · 由HeadlinesBriefing整理摘要