让科学发现自动化的“智能团队”

科学研究依赖于观察、假设、实验和数据分析的循环过程。尽管人工智能在生物学中已有应用，但此前尚无系统能全自动完成全部环节。本文推出Robin——首个面向实验生物学的多智能体AI系统，可自主完成假设生成、实验设计建议、结果解读及迭代更新假设，实现接近半自动化的科学探索。研究团队用Robin针对干性年龄相关性黄斑变性（dAMD，发达国家致盲主因）开展探索，系统提出‘增强视网膜色素上皮细胞吞噬功能’为治疗新思路，并筛选出两种有效候选药物：ripasudil（一种临床已用于其他疾病的Rho激酶抑制剂，此前从未被提议用于dAMD）和KL001。Robin进一步设计并分析了后续RNA测序实验，发现ripasudil可显著上调ABCA1基因表达——该基因编码一种脂质外排泵，可能是全新治疗靶点。本论文正文中所有科学假设、实验方案、数据分析及图表均由Robin独立生成。作为首个在‘实验室闭环迭代’框架下自主发现并验证新药候选物的AI系统，Robin标志着AI驱动科学发现的新范式诞生。