留給新 AI 的名字，似乎已經(jīng)不多了。

對(duì)今天的 AI 科研工具而言，任務(wù)早已不是輔助查文獻(xiàn)——而是比人類更快地鎖定靶點(diǎn)、篩選候選藥物，乃至發(fā)現(xiàn)全新的疾病機(jī)制。

就在上周，兩個(gè)「AI 科學(xué)家」同時(shí)亮相，研究成果發(fā)表于 Nature。

AI 僅花了 2.5 個(gè)月，發(fā)現(xiàn)眼病新藥

FutureHouse 研發(fā)的 Robin，是全球首個(gè)覆蓋實(shí)驗(yàn)生物學(xué)全流程的多智能體 AI 系統(tǒng)。

它由三個(gè)分工明確的智能體組成：Crow 負(fù)責(zé)快速文獻(xiàn)檢索，F(xiàn)alcon 負(fù)責(zé)深度綜述與評(píng)估，F(xiàn)inch 負(fù)責(zé)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析。

圖源：arxiv.org

研究團(tuán)隊(duì)交給 Robin 的第一個(gè)任務(wù)，是為干性年齡相關(guān)性黃斑變性（dAMD）尋找潛在治療方案。dAMD 是發(fā)達(dá)國(guó)家不可逆視力喪失的重要原因之一，目前臨床選擇仍然有限。

Robin 首先進(jìn)行了廣泛的文獻(xiàn)檢索，提出一個(gè)初始假說：增強(qiáng)視網(wǎng)膜色素上皮細(xì)胞（RPE）的吞噬功能，可能具有治療價(jià)值。

RPE 細(xì)胞承擔(dān)著清理代謝廢物的重要功能。一旦其吞噬能力下降，廢物無法被及時(shí)清除，就可能進(jìn)一步損傷感光細(xì)胞。

隨后，Robin 經(jīng)過多輪迭代，開始篩選候選藥物。

在第二輪測(cè)試中，一個(gè)新的候選藥物出現(xiàn)了：Ripasudil。這是一種已經(jīng)用于眼科臨床的 Rho 激酶（ROCK）抑制劑，目前主要用于青光眼治療，此前從未被提出用于 dAMD 治療。

此外，Robin 還提出了另一個(gè)候選物——與晝夜節(jié)律調(diào)控相關(guān)的隱花色素蛋白穩(wěn)定劑 KL001。

不過，找到候選藥物只是第一步。真正關(guān)鍵的是：為什么它們有效？

在后續(xù)機(jī)制探索中，Robin 提出并分析了一項(xiàng) RNA-seq 實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示 ABCA1 出現(xiàn)上調(diào)。ABCA1 是一種脂質(zhì)外排泵，可能成為 dAMD 治療中值得進(jìn)一步研究的新靶點(diǎn)。

圖源：Nature

不難發(fā)現(xiàn)，Robin 不只給出一個(gè)藥名，而是試圖將「候選藥物—細(xì)胞功能—分子機(jī)制—新靶點(diǎn)」串成一條完整鏈路。

論文正文中的所有假設(shè)、實(shí)驗(yàn)方向、數(shù)據(jù)分析和圖表，均由 Robin 自主生成。人類科學(xué)家負(fù)責(zé)執(zhí)行實(shí)際實(shí)驗(yàn)，而知識(shí)框架搭建與研究決策推進(jìn)，則由 AI 驅(qū)動(dòng)。

效率也同樣驚人，AI 用不到 2 小時(shí)，篩出眼病候選藥方向。

如果全部由人類專家完成，同等工作量平均需要 872 至 937 小時(shí)，相當(dāng)于連續(xù)工作近四個(gè)月。

從構(gòu)思 Robin 到論文投稿，整個(gè)項(xiàng)目也只用了 2.5 個(gè)月。

谷歌推出 AI 科學(xué)家，獨(dú)立提出研究假說

與 Robin 不同，谷歌 DeepMind 推出的 AI 科學(xué)家 Co-Scientist 主要是幫助科學(xué)家提出更好的研究假說。

可以把它理解為一個(gè)虛擬科研小組，一個(gè)智能體拋出假設(shè)，另一個(gè)指出漏洞，第三個(gè)比較哪個(gè)方案更值得驗(yàn)證，最后合力打磨最有潛力的方向。

圖源：Google DeepMind

Co-Scientist 在 AI 內(nèi)部模擬的，正是這個(gè)過程。

研究團(tuán)隊(duì)將其用于三個(gè)方向：

1、癌癥老藥新用

Co-Scientist 從 2300 種已獲批藥物中篩選急性髓系白血?。ˋML）的候選藥物，并選出 5 種進(jìn)行體外驗(yàn)證。

Binimetinib（MEK1/2 抑制劑）、Pacritinib（JAK2 抑制劑）和 Cerivastatin（他汀類藥物）均表現(xiàn)出顯著的白血病細(xì)胞抑制活性，為復(fù)發(fā)/難治性 AML 患者提供了新的治療線索。

2、肝纖維化新靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)

Co-Scientist 識(shí)別出三個(gè)候選靶點(diǎn)，其中兩個(gè)在人類肝臟類器官中展現(xiàn)出抗纖維化活性與肝細(xì)胞再生能力，且未表現(xiàn)出細(xì)胞毒性。

其中一個(gè)有效藥物 Vorinostat 已獲 FDA 批準(zhǔn)用于另一癌癥適應(yīng)癥，老藥新用的路徑由此被打開。

3、抗生素耐藥機(jī)制推演

在不提供任何已發(fā)表文獻(xiàn)的條件下，Co-Scientist 僅用兩天時(shí)間，便獨(dú)立推導(dǎo)出「衣殼形成型噬菌體誘導(dǎo)染色體島」（cf-PICI）跨物種傳播的機(jī)制。

這一機(jī)制與另一獨(dú)立團(tuán)隊(duì)后來發(fā)表于 Cell 的實(shí)驗(yàn)結(jié)果高度吻合。而在 Co-Scientist 完成推導(dǎo)時(shí)，那篇論文尚未完成同行評(píng)議。

圖源：arxiv.org

AI 科學(xué)家來了，但還不是「無人實(shí)驗(yàn)室」

Robin 與 Co-Scientist 共同指向同一個(gè)趨勢(shì)。

AI 正在進(jìn)入科研的核心環(huán)節(jié)——提出問題、尋找機(jī)制、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方向、分析結(jié)果、生成下一輪假設(shè)。

但這不意味著科學(xué)家會(huì)被取代，Robin 的實(shí)驗(yàn)仍由人類執(zhí)行，Co-Scientist 的假說仍需專家審查與濕實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

這兩篇 Nature 論文真正揭示的，是科研分工正在重構(gòu)。

AI 承擔(dān)大量重復(fù)性、搜索式、組合式的工作，如讀文獻(xiàn)、篩方向、提候選、析數(shù)據(jù)。

人類科學(xué)家則更集中于判斷哪些問題重要、哪些結(jié)果可信、哪些方向值得繼續(xù)押注。

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