AI智能體在科學研究道路上有了新突破 。智能體平臺公司FutureHouse日前宣布 ，旗下的“AI科學家 ”在實驗室中取得了首個重大突破——發現了治療干性年齡相關性黃斑變性（dAMD）的新療法
，即利帕舒地爾（Ripasudil），一種ROCK抑制劑可以作為治療此病的新型候選藥物
。全過程耗時不到2.5個月。

　　干性年齡相關性黃斑變性 ，是全球范圍內導致不可逆性失明的主要原因之一
，相關藥物的市場前景廣闊，此前 ，人們只知道利帕舒地爾可以治療青光眼
，但沒有人想到，它還可以作為干性黃斑變性的一種治療方法 。團隊特別說明 ，他們此前從未在其他文獻中發現有人提出使用ROCK抑制劑治療此病，“如果沒有AI智能體
，我們很難提出這一假設
”
。

　　不過FutureHouse團隊也強調，這并不意味著他們已經用AI治愈了干性黃斑變性。如果要驗證這一假設 ，接下來還需要做人體試驗 。

　　FutureHouse是一家由前谷歌CEO埃里克施密特支持的公司
，由Sam Rodriques和Andrew White聯合創立，推出了一系列專門用于科學研究的AI智能體工具 ，旨在解決研究人員在海量論文和數據庫中查找數據時所面臨的信息瓶頸問題
，能夠幫助科學家快速篩選、匯總和分析大量的科研資料，提升研究效率
。FutureHouse已經將其智能體工具推向市場 ，成為首批實現商業化的科研AI產品之一。

　　其創始人科研背景深厚 。

　　Sam Rodriques是FutureHouse CEO
，也是一名物理學家和生物工程師，曾發明了用于空間和時間轉錄組學 、腦圖譜繪制
、基因治療和納米制造的技術。在創立FutureHous之前 ，他曾在弗朗西斯克里克研究所短暫運營過一個學術實驗室
。

　　Andrew White是科學負責人
，一位在大語言模型、化學 、可解釋AI
、統計力學和化學工程領域擁有超50篇同行評審出版物、書籍的研究員，并曾獲得包括美國國家科學基金會（NSF）和美國國立衛生研究院（NIH）頒發的青年研究員獎在內的多項獎項 ，還擔任超過30份期刊的同行評審以及多個國家級和私人資助機構的評審，并擔任美國國家科學院化學科學圓桌會議成員。

　　目前
，FutureHouse平臺集成了多個智能體：Crow 、Falcon和Owl用于文獻檢索和合成；Phoenix用于化學合成設計；Finch用于復雜數據分析 。上文中發現新療法的“AI科學家”實際上是一個被稱為Robin的全自動化多智能體系統，它可協調Crow
、Falcon和Finch三大智能體 ，被用來提出并進行臨床前驗證任何疾病新療法
。

　　據介紹
，Robin生成了假設、設計了實驗 、分析了數據，并通過迭代循環最終找到新療法、制作了論文圖表 ，整個流程的框架完全由AI搭建
、關鍵智力步驟由AI設計。AI科學家只是沒有“上手 ”做實驗、寫論文
，人類研究員執行了所有物理實驗：

　　初步假設：Robin利用Crow進行了廣泛的文獻綜述，并假設增強視網膜色素上皮(RPE)吞噬功能可能對dAMD具有治療作用 。隨后 ，Robin使用Falcon評估了一組可能具有此作用的候選分子
，并在實驗室中對其中十個進行了測試
。之后，Robin使用Finch分析了這些實驗數據 ，發現ROCK抑制劑Y-27632能夠增強細胞培養中的RPE吞噬功能。

　　機制探究：Robin接下來提出了一項RNA測序實驗
，以確定Y-27632是否誘導了基因表達變化，從而可能解釋RPE細胞吞噬功能增強的原因 。隨后進行了這項實驗 ，Finch分析了數據，并確定Y-27632上調了ABCA1（RPE細胞中一個關鍵的脂質外排泵）
。

　　發現利帕舒地爾作為新型dAMD治療藥物：Robin利用第一輪候選藥物測試的數據
，提出了第二組候選藥物。隨后在同一實驗中對它們進行了測試，最終發現了利帕舒地爾的“使用盲區
” 。

　　傳統的科學發現方法論包含一系列細致的環節 ，包括文獻綜述 、假設制定
、實驗執行和數據解讀
。總結來說
，Robin讓高度依賴人力的科研流程自動化，這個多智能體系統 ，是同類系統中第一個讓假設生成與數據分析結合、形成閉環的系統
，從而創建了一個端到端的新藥/新療法發現系統。

　　值得注意的是，Robin是通用智能體 ，不僅可以用在藥物發現上
，還能應用于其他科學研究領域，比如材料科學 、氣候技術等 。

　　FutureHouse稱將于5月27日將Robin開源 ，并希望以其簡單的工作流程
、集合智能體的方法
，激勵其他人構建自己的自動化發現系統。

　　一個由AI開啟的科學研究新范式正向人們招手
。

（文章來源：財聯社）