如果你是一名分子生物學(xué)家，想要啟動一個項目來尋找一種新出現(xiàn)傳染病的治療方法。那么，你除了需要病毒學(xué)家和免疫學(xué)家的專業(yè)知識，還需要生物信息學(xué)專家來幫助分析數(shù)據(jù)并從中得出結(jié)論。
然而，如果你缺乏組建一個大型多學(xué)科團隊的資源或人脈，此時應(yīng)該怎么辦？
斯坦福大學(xué)和陳-扎克伯格生物中心的研究人員現(xiàn)在為這一難題提供了一個新穎的解決方案：一個由人工智能驅(qū)動的虛擬實驗室。這個由一組具有不同學(xué)科專業(yè)知識的"AI 科學(xué)家"（AI智能體）組成的虛擬實驗室，能夠通過制定、完善并執(zhí)行復(fù)雜的研究策略來解決復(fù)雜且開放性的科學(xué)問題，這些"AI 科學(xué)家"甚至能夠進行虛擬實驗，其實驗結(jié)果可以在現(xiàn)實實驗室中得到驗證。
這項研究于 2025 年 7 月 29 日在線發(fā)表于國際頂尖學(xué)術(shù)期刊 Nature 上，論文題為：The Virtual Lab of AI agents designs new SARS-CoV-2 nanobodies。論文作者為斯坦福大學(xué) James Zou 團隊與陳-扎克伯格生物中心 John E. Pak 團隊。
該研究通過基于 AI 智能體的虛擬實驗室平臺，僅花費了幾天時間，就自主設(shè)計出了新型納米抗體，并在實驗室驗證中顯示出能夠與 SARS-CoV-2 突變株的刺突蛋白結(jié)合。
該研究開發(fā)了一個虛擬實驗室平臺，在這個平臺上，人類用戶創(chuàng)建一個 AI 智能體作為"首席科學(xué)家智能體"（PI Agent），該"首席 AI 科學(xué)家"會召集并指揮一組模擬科學(xué)實驗室中各種專業(yè)研究角色的"專家智能體"（Specialist Agent）。
人類科學(xué)家只需提出一個科學(xué)問題，然后監(jiān)督由"首席 AI 科學(xué)家"與其領(lǐng)導(dǎo)的"專家智能體"團隊交流想法以及推進研究的會議。這些 AI 智能體由大語言模型（LLM）運行，賦予它們科學(xué)推理和決策能力。
除了"首席科學(xué)家智能體"和"專家智能體"（免疫學(xué)家、機器學(xué)習(xí)專家、計算生物學(xué)家）之外，該虛擬實驗室平臺還包括一個"科學(xué)評論員智能體"（Scientific Critic Agent），這是一個通才，其職責(zé)是提出尖銳的問題，并在過程中注入一定的懷疑精神。這個"科學(xué)評論員智能體"相當(dāng)重要，能夠減少 AI 的幻覺。
需要指出的是，盡管人類科學(xué)家參加了這些 AI 智能體召開的會議，并在在關(guān)鍵時刻提供了指導(dǎo)，但人類科學(xué)家的話語僅占所有對話的大約 1%。絕大多數(shù)的討論、決策和分析都是由這些 AI 智能體自行完成的。
接下來，研究團隊利用該虛擬實驗室平臺研究了一個緊迫的問題：設(shè)計抗體或納米抗體來與新冠病毒（SARS-CoV-2）新突變株的刺突蛋白（S 蛋白）結(jié)合。
結(jié)果顯示，僅僅幾天時間，虛擬實驗室就設(shè)計并實施了一條創(chuàng)新的計算流程，并設(shè)計出了 92 種新型納米抗體，其中兩種納米抗體在實驗室驗證中顯示能夠與新冠病毒新突變株的刺突蛋白結(jié)合。
論文共同通訊作者 John E. Pak 表示，曾經(jīng)這只是一個瘋狂的科學(xué)幻想，如今卻已成現(xiàn)實，這些 AI 智能體設(shè)計出的流程相當(dāng)有創(chuàng)意，但同時又非常合理，而且速度極快。此外，這些 AI 智能體在相互交流中，竟然真的能夠提出類似于人類科學(xué)家會想到的東西，這相當(dāng)令人震驚。他還表示，不必擔(dān)心 AI 科學(xué)家會取代人類科學(xué)家，實際恰恰相反，這些 AI 科學(xué)家作為合作者，只會增強人類科學(xué)家的工作，幫助提供更多的想法以供實驗室測試。
論文共同通訊作者 James Zou 表示，這是首次證明自主 AI 智能體能夠從頭到尾真正解決一個具有挑戰(zhàn)性的科學(xué)研究。這些 AI 智能體在復(fù)雜問題上做出了明智的決策，并能夠迅速設(shè)計出數(shù)十種蛋白質(zhì)候選物，然后我們可以在實驗室實驗中進行驗證。這項研究展示了一種新范式--AI 不只是我們在研究中用于特定步驟的工具，它實際上可以成為整個研究過程的主要驅(qū)動力，從而促成新發(fā)現(xiàn)。此外，該研究中的虛擬實驗室平臺是為生物醫(yī)學(xué)研究問題而設(shè)計的，但其可適當(dāng)修改后應(yīng)用于更廣泛的科學(xué)領(lǐng)域。
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09442-9
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