Учёные запустили ИИ-лабораторию: система сама формулирует гипотезы и ставит эксперименты, а роботы проверяют гипотезы
iXBT.com ·
Учёные из Швеции и Великобритании создали систему, которая способна самостоятельно проводить значительную часть цикла биологического исследования: формулировать гипотезы, планировать эксперименты, передавать инструкции роботизированной лаборатории и учитывать полученные результаты при выборе следующих опытов. Систему испытали на дрожжах Saccharomyces cerevisiae и обнаружили несколько ранее не описанных взаимодействий между аминокислотами и химическими стрессорами.
Учёные из Швеции и Великобритании создали систему, которая способна самостоятельно проводить значительную часть цикла биологического исследования: формулировать гипотезы, планировать эксперименты, передавать инструкции роботизированной лаборатории и учитывать полученные результаты при выборе следующих опытов. Систему испытали на дрожжах Saccharomyces cerevisiae и обнаружили несколько ранее не описанных взаимодействий между аминокислотами и химическими стрессорами.
Основой системы стала генерация гипотез ИИ-моделью. Сначала учёные собрали базу почти из 60 тысяч фактов о дрожжах — связей между генами, химическими веществами и наблюдаемыми признаками. Алгоритм поиска закономерностей находил в ней устойчивые связи, а затем сопоставлял их с экспериментальными данными. В результате система сформировала 1933 проверяемых предсказания о влиянии 16 аминокислот на устойчивость дрожжей к различным химическим воздействиям.
Дальше в работу подключались несколько ИИ-агентов. Один на основе GPT-4o составлял план эксперимента, второй выбирал наиболее подходящий вариант, а третий переводил его в инструкции для лабораторного оборудования. Роботы смешивали вещества, выращивали культуры около 20 часов и измеряли изменения роста и концентрации веществ внутри клеток. Каждый вариант проверяли на десяти отдельных культурах, а результаты заносили в общую базу данных вместе с гипотезами и планами экспериментов.
Некоторые предсказания подтвердились. Например, система предположила, что аргинин усилит действие кофеина: отдельно аргинин лишь немного снижал рост дрожжей, а кофеин сокращал его более чем наполовину, тогда как совместное воздействие оказалось сильнее. Другой результат показал, что глутамат повышает чувствительность дрожжей к сперминy. Авторы считают это взаимодействие ранее недостаточно изученным и предполагают, что непосредственный эффект может быть связан не с самим глутаматом, а с веществом, которое клетка образует из него.
Особенно показателен другой эпизод. Первоначальные предсказания системы не всегда срабатывали: например, добавление лизина должно было ухудшить устойчивость дрожжей к высокой концентрации сахара, но вместо этого вещество заметно защищало клетки. Аналогично, для муравьиной кислоты система получила несколько неспецифических результатов, когда контрольное вещество действовало не слабее проверяемой аминокислоты. Учёные не стали считать такие результаты подтверждением исходных гипотез.
При этом система смогла использовать неудачные эксперименты для следующего шага.
Полностью автономной лаборатория пока что не стала. Люди по-прежнему готовили исходные растворы, переносили часть планшетов между не связанными друг с другом установками и проверяли планы экспериментов на безопасность. Однако выбор гипотез и разработка большинства экспериментальных процедур могли выполняться без участия человека. Все гипотезы, эксперименты и результаты сохранялись в структурированной базе, благодаря чему система могла обнаружить, что один из предполагаемых опытов уже фактически был проведён в рамках предыдущего эксперимента, и не тратить на него ресурсы.
Авторы подчёркивают, что пока что речь идёт о простых гипотезах и одном виде дрожжей. Система ещё не заменяет учёных, но эксперимент показывает другой подход к автоматизации науки: ИИ здесь не просто помогает написать протокол или обработать результаты, а становится частью замкнутого экспериментального цикла, в котором результат одного опыта определяет, над чем работать дальше.