IT之家 Am 23. Oktober berichtete, dass OpenAI in Zusammenarbeit mit PerturbAI und dem Scripps Research Institute Tausende von AI-Agenten einsetzte, um die biologischen Daten von Millionen Mäusezellensystemen zu analysieren. Der gesamte Analyseprozess dauerte nur 32 Minuten.
Die Forschungsteams schätzen, dass es mehrere Monate bis ein Jahr dauern würde, um die Experimentergebnisse einzeln von Menschlichen Forschern zu analysieren und die damit verbundenen Literatur zu durchsuchen, um dieselbe Arbeit zu erledigen.
Laut der Einführung, die OpenAI am 21. Oktober veröffentlichte, wurde in dieser Studie das GPT-Rosalind-Modell verwendet, das speziell für die Forschung im Bereich der Lebenswissenschaften entwickelt wurde, um ein CRISPR-Atlas des gesamten Mäusegehirns zu analysieren. Dieser Atlas dokumentiert die Veränderungen in den verschiedenen Gehirnzellen nach Interventionen verschiedener Gene, was den Forschern hilft, die Funktionen der Gene und die potenziellen Zusammenhänge mit Krankheiten zu verstehen.
Die Forschungsteams verwenden eine verteilte KI-Agentenarchitektur, bei der zahlreiche Analyseaufgaben aufgeteilt und parallel ausgeführt werden. Jeder Agent ist für die Untersuchung einer genetischen Intervention verantwortlich, analysiert die Reaktionen der betreffenden Zellen und durchsucht wissenschaftliche Literatur, um mögliche biologische Erklärungen für beobachtete Veränderungen zu finden.
Anschließend verbanden die Forscher die Berichte der einzelnen Agenten zu einer Inferenzkarte namens „Reasoning Atlas“, die Gene, Zellveränderungen, Referenzen und potenzielle Wirkmechanismen miteinander verbindet.
Forscher haben festgestellt, dass verteilte Intelligenzen nicht nur einige Ergebnisse aus früheren Studien nachbilden können, sondern auch Hinweise liefern, die weitere Überprüfung wert sind. Zum Beispiel sind Tsc1 und Tsc2 zwei Gene, die an der Regulierung von Prozessen wie Zellwachstum und Stoffwechsel beteiligt sind. Die Forschungsergebnisse zeigen jedoch, dass die Intervention gegenüber Tsc2 in bestimmten Neuronen des Kleinhirns die Genexpressionen verändert, die mit der Kommunikation zwischen Neuronen zusammenhängen, während die Intervention gegenüber Tsc1 keine ähnlichen Veränderungen hervorruft. Diese Unterschiede könnten den Forschern helfen, die gehirnbezogenen Anomalien im Zusammenhang mit nodulärer Sklerose besser zu verstehen.
Eine weitere Spur betrifft das DCTN1-Gen, das mit neurodegenerativen Erkrankungen in Verbindung steht. Forschungen haben gezeigt, dass nach der Intervention dieses Gens die Expression von einigen Genen, die mit der Cholesterinproduktion zusammenhängen, ansteigt. Das KI-System verbindet dieses Phänomen mit Studien in der Literatur über abnormalen Cholesterintransport und stellt eine zu überprüfende Frage auf: Ob eine funktionale Störung des DCTN1-Gens die innere Cholesterinverteilung in Neuronen beeinflusst und weiterhin an den neurodegenerativen Veränderungen teilnimmt.
Die Forschungsteams führten außerdem blinde Vergleiche zwischen verteilten Intelligenzen und einzelnen Intelligenzen durch. In 20 Paarberichten bevorzugten biologische Experten in 75% der Bewertungen die Berichte, die von verteilten Intelligenzen erstellt wurden; die Berichte von einzelnen Intelligenzen erhielten 16,7% der Bewertungen, und die restlichen 8,3% waren unentschieden.
Forscher sagen, dass mit der Ausweitung der Analyseaufgaben die verteilte Architektur auch mehr wissenschaftliche Literatur abrufen und zitieren kann. Im größten Testumfang zitierte das verteilte Intelligenz 700 Artikel, während eine einzelne Intelligenz nur 11 Artikel zitierte.
Die entsprechenden Forschungsartikel wurden am 16. Oktober 2026 auf der bioRxiv-Preprint-Plattform veröffentlicht und sind noch nicht kritisch geprüft. Das Forscherteam betont, dass die biologischen Zusammenhänge und Mechanismen, die von der AI vorgegeben werden, weiterhin Forschungshypothesen sind, die noch durch Experimente bestätigt werden müssen.
Die relevanten Inferenzgrafiken, Analyseprozesse und Code sind den Forschern zur Verfügung gestellt, um Ergebnisse von Geninterventionen zu untersuchen, die Reaktionen verschiedener Zelltypen zu vergleichen und Forschungsrichtungen zu identifizieren, bei denen Experimente in der Priorität stehen.
IT Home mit Artikeladresse:
https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.15.759436v1
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