OpenAI a anunțat pe 21 octombrie că 1.946 dintre agenții săi GPT-Rosalind, funcționând în paralel, au analizat datele existente de la milioane de celule ale creierului de șoarece în 32 de minute – lucru pe care echipa estimează că ar dura un grup de cercetare uman de luni până la un an pentru a fi finalizat prin analiză manuală și revizuire a literaturii.
Demonstrația, realizată cu compania de descoperire a medicamentelor PerturbAI și Scripps Research, este descrisă într-o preprint bioRxiv și aplică ceea ce echipa numește „raționament biologic distribuit” unui atlas CRISPR pentru întreg creierul – un set de date care catalogează modul în care perturbarea genelor individuale modifică expresia genelor în celulele creierului. For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
Cum funcționează raționamentul biologic distribuit
Experimentele de perturbare CRISPR le permit cercetătorilor să dezactiveze genele și să măsoare modificările celulare rezultate, dar pot genera mai multe observații decât poate investiga în profunzime orice laborator. Acest blocaj este tocmai motivul pentru care cercetătorii împărtășesc public atlasele celulare. PerturbAI, compania de descoperire a medicamentelor care a co-dezvoltat abordarea, și Scripps Research au furnizat cadrul științific și revizuirea domeniului pentru colaborare.
Software-ul descris în preprintare atribuie fiecare întrerupere a genei unui agent AI independent. Fiecare agent examinează modificările celulare asociate cu gena atribuită, caută literatura științifică și propune explicații pentru ceea ce găsește. Un strat de coordonare combină apoi rapoartele agenților, identifică conexiunile în întregul set de date și clasifică cele mai promițătoare idei pentru urmărirea umană.
„Construim atlasuri de celule, astfel încât alți oameni de știință să poată face descoperiri pe care nu ni le-am imaginat încă”, a declarat Sarah Teichmann, catedră de medicină cu celule stem la Universitatea din Cambridge și co-președinte fondator al Human Cell Atlas, în anunțul OpenAI. „AI ar putea ajuta mai mulți cercetători să exploreze aceste resurse și să transforme observațiile neașteptate în noi întrebări de testat.”
Numerele: de 711 ori referințele, 48 din 55 de constatări recuperate
Diferența de scară dintre un agent și aproape 2.000 este mare. Într-o comparație folosind același model, prompt, instrumente și acces la date, rulările cu un singur agent au avut în medie aproximativ 11 referințe din literatură la cel mai mare volum de lucru, în timp ce sistemul distribuit a păstrat 7.586 de referințe - de aproximativ 711 ori mai multe, conform datelor publice ale proiectului.
De asemenea, agenții au rezistat bine științei originale. Lucrând fără acces la manuscrisul studiului atlas, ei au corelat sau rafinat 48 dintre cele 55 de constatări ale studiului original care ar putea fi extrase din datele primite de agenți.
Pentru a evalua calitatea, echipa a recrutat 30 de biologi la nivel de doctorat pentru o revizuire oarbă. Evaluările lor au susținut în linii mari clasamentele agenților cu privire la cele mai promițătoare piste de cercetare.
Plumbul de colesterol DCTN1
O descoperire ilustrează tipul de ipoteză pe care sistemul trebuie să iasă la suprafață. Întreruperea DCTN1 - o genă legată de neurodegenerare - a crescut activitatea genelor implicate în producția de colesterol. Linia de bază cu un singur agent a propus că problemele de transport al colesterolului în interiorul neuronilor ar putea determina celulele să compenseze producând mai mult.
Trei recenzenți orbi i-au dat acestei conduceri un scor mediu de prioritate de urmărire de 4,3 din 5. Tomasz Nowakowski, profesor asociat de chirurgie neurologică la UC San Francisco, care nu a fost autor al preprintului, a spus în anunțul OpenAI că descoperirea arată de ce este importantă legarea observațiilor între discipline: „Uneori, indicii sunt deja conectați în domenii diferite, doar că sunt împrăștiate în diferite domenii.”
Promisiune și avertismente
Anunțul vine pe fondul unui impuls rapid în impulsul OpenAI în domeniul științelor vieții. GPT-Rosalind, introdus la începutul acestui an, este un model specializat pentru cercetarea în științele vieții, care combină raționamentul biologic cu utilizarea instrumentelor științifice, cu aplicații documentate care acoperă genomica, analiza proteinelor, cercetarea țintă, chimia medicinală și planificarea experimentelor. Compania a lansat, de asemenea, un Rosalind Workbench pentru fluxurile de lucru științifice și un plugin pentru Life Sciences Research în Codex, iar în iunie a introdus LifeSciBench, o evaluare despre care compania spune că măsoară asistența în cercetare, mai degrabă decât să demonstreze că un sistem poate valida în mod independent descoperirile sau poate înlocui verificarea experimentală - o distincție care se menține la anunțul actual.
Rămân avertismente importante. Comparația de 32 de minute versus un an este o estimare ilustrativă construită din ipoteze - 15 minute per perturbare a genei și 10 minute pe hârtie citită - mai degrabă decât un echivalent măsurat. Lucrarea este o dovadă a conceptului: AI a scos la suprafață ipoteze pe care oamenii să le testeze, descoperiri nevalidate și niciunul dintre indicii nu a fost confirmat experimental. Comparația vitezei cu analiștii umani se bazează, de asemenea, pe ipotezele de timp ilustrative ale echipei, mai degrabă decât pe un proces cap la cap, iar recenzenții experți au evaluat rapoartele agenților, mai degrabă decât să le concureze împotriva unei echipe de cercetare umană. Replicarea independentă a comparațiilor în stilul de referință nu a avut loc încă.
Totuși, demonstrația schițează un viitor flux de lucru plauzibil pentru biologie: seturi de date publice rememorate la nesfârșit de către roiuri de agenți specializați, oamenii de știință petrecându-și timpul testând și rafinând ceea ce mașinile ocupă cel mai bine. Dacă aceste clasamente se mențin în mod constant în laborator, va determina dacă raționamentul AI distribuit devine un echipament standard în științele vieții.
Notă sursă: detaliile din acest articol sunt extrase din anunțul OpenAI din 21 octombrie 2026 și acoperirea de către R&D World, inclusiv preprintul bioRxiv (Sun et al., 2026).---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
