OpenAI совместно с PerturbAI и Исследовательским институтом Скриппса применили тысячи ИИ-агентов для анализа биологических данных миллионов клеток мозга мышей. Процесс занял 32 минуты, тогда как человеку на аналогичную работу потребовалось бы от нескольких месяцев до года.
В исследовании использовалась модель GPT-Rosalind, разработанная для биологических наук. Система работала по распределенной архитектуре, параллельно анализируя вмешательства в гены и сопоставляя их с научной литературой. Итоговые данные были объединены в карту Reasoning Atlas.
В ходе слепого тестирования эксперты-биологи предпочли отчеты распределенной системы в 75% случаев, в то время как отчеты одиночных агентов получили 16,7% предпочтений. Распределенная архитектура также показала преимущество в поиске литературы, цитируя более 700 источников против 11 у одиночного агента.
Исследователи выявили новые гипотезы, включая различия в экспрессии генов при вмешательстве в Tsc1 и Tsc2, а также связь гена DCTN1 с синтезом холестерина. Работа была опубликована на платформе bioRxiv 16 октября 2026 года и ожидает экспертной оценки.
Код проекта, методология анализа и推理-карты (Reasoning Atlas) открыты для научного сообщества. Авторы подчеркивают, что выявленные ИИ биологические механизмы являются гипотезами и требуют дальнейшей экспериментальной проверки в лабораторных условиях.
