Как сообщает OpenAI, компания совместно с PerturbAI и Scripps Research запустила тысячи ИИ-агентов на базе модели GPT-Rosalind — каждый агент представляет собой программу, самостоятельно выполняющую многошаговые задачи. За 32 минуты они проанализировали данные экспериментов на миллионах клеток мозга мышей. По оценке исследовательской группы, сопоставимый ручной анализ с разбором литературы занял бы от нескольких месяцев до года.
Агенты работали с «атласом CRISPR всего мозга» — набором данных о том, как отключение отдельных генов влияет на разные типы клеток мозга мыши (CRISPR — технология редактирования генома). Подход назван распределённым биологическим рассуждением: каждый агент разбирал одно возмущение гена, изучал клеточные реакции и научные публикации, а все отчёты сводились в единый «атлас рассуждений».
Агенты воспроизвели выводы, полученные людьми, и нашли новые зацепки. Одна из них — неожиданная разница между генами Tsc1 и Tsc2, которые вместе управляют mTOR, регулятором роста, обмена веществ и старения клеток. В мозжечке отключение Tsc2 меняло активность десятков генов нейронной коммуникации, а отключение Tsc1 почти ничего не меняло; у людей с туберозным склерозом аномалии мозжечка сильно связаны именно с мутациями TSC2.
Другая зацепка — ген DCTN1, мутации в котором вызывают синдром Перри: нейродегенеративное заболевание с симптомами, схожими с паркинсонизмом. Отключение Dctn1 повышало активность генов выработки холестерина, и агенты связали это с гипотезой о роли холестеринового обмена в гибели нейронов. По данным OpenAI, эксперты признали гипотезу новой, значимой и заслуживающей проверки.
Тысячи агентов сработали продуктивнее одиночного агента с той же моделью и ресурсами: при максимальной нагрузке распределённые агенты сослались более чем на 700 научных публикаций против 11 у одного. В слепых сравнениях человеческие эксперты предпочитали отчёты распределённых агентов в 75% случаев.
«Атлас рассуждений» опубликован в открытом доступе: исследователи могут сравнивать связанные гены, изучать неожиданные реакции и выбирать направления для новых экспериментов.
