Учёные создали «виртуальных учёных» для решения сложных биологических задач

Автор: Unsplash/CC0 Public Domain

Учёные разработали новый инструмент на основе искусственного интеллекта, который может ускорить научные открытия — виртуальные лаборатории.

Модель, созданная по образцу исследовательской группы Стэнфордской медицинской школы, включает в себя «виртуального руководителя» (AI PI) и команду опытных учёных-ИИ.

«Хорошая наука рождается, когда есть глубокие междисциплинарные коллаборации, где люди с разным бэкграундом работают вместе. Но часто это становится главным узким местом в исследованиях», — объясняет Джеймс Цзоу, доктор философии, доцент биомедицинской науки данных, возглавивший исследование.

В отличие от обычных чат-ботов, эти ИИ-агенты могут анализировать данные, использовать инструменты и взаимодействовать друг с другом через естественный язык. Такой подход называется «агентным ИИ» — системами, которые совместно решают сложные задачи.

Цзоу и его команда обучили модели имитировать мышление ведущих учёных: критически анализировать проблему, исследовать вопросы, предлагать решения и обсуждать гипотезы.

«В мире нет недостатка в научных вызовах. Виртуальная лаборатория может ускорить поиск решений для множества проблем», — отметил Цзоу.

Уже сейчас система показала впечатляющие результаты. Например, за несколько дней ИИ-лаборатория разработала новый подход к созданию вакцины против SARS-CoV-2 (вируса, вызывающего COVID-19), предложив использовать нанотела вместо традиционных антител.

Результаты исследования опубликованы в журнале Nature. Соавторами работы выступили Джон Пак (Chan Zuckerberg Biohub) и Кайл Свенсон (Стэнфордский университет).

Как работает виртуальная лаборатория

Процесс начинается с постановки задачи от человеческого исследователя. Затем «руководитель» ИИ (AI PI) формирует команду специалистов — например, иммунологов или экспертов по машинному обучению. В каждой группе есть «критик», который выявляет слабые места в гипотезах.

Учёные снабдили виртуальных исследователей инструментами вроде AlphaFold для моделирования белков. Интересно, что ИИ-агенты даже запрашивали доступ к дополнительным ресурсам.

Скорость работы поражает: пока Цзоу пьёт утренний кофе, виртуальная команда успевает провести сотни обсуждений. Все взаимодействия фиксируются в транскриптах для последующего анализа.

Перспективы технологии

Разработанные ИИ нанотела не только стабильны, но и эффективно связываются с новыми вариантами SARS-CoV-2, включая оригинальный штамм из Уханя. Это открывает путь к созданию универсальной вакцины.

Сейчас команда тестирует нанотела в реальных условиях, параллельно улучшая модель на основе экспериментальных данных. В будущем технологию планируют применять для анализа сложных медицинских данных и переоценки предыдущих исследований.

«Часто ИИ-агенты находят то, что упустили люди в первоначальных работах. Это действительно захватывающе», — делится Цзоу.

Дополнительная информация: James Zou et al, The Virtual Lab of AI Agents Designs New SARS-CoV-2 Nanobodies, Nature (2025). DOI: 10.1038/s41586-025-09442-9

Источник: Stanford University Medical Center