Cell：AI取代科研人员还有多远？

AI科学家的概念与潜力

AI科学家（AI scientists）这一概念是AI领域长期以来的追求目标——即开发能够自主发现科学规律、自主学习并获取新知识的系统。在生物医学研究中，AI代理被视为实现这一目标的核心。通过结合大型语言模型（LLMs）与机器学习（ML）工具，AI代理能够高效地与实验平台合作，将复杂的科学问题分解为可操作的子任务。AI代理不仅加速了科研流程，还能通过持续的反思与学习，提升自身的能力与科学知识，使研究过程更加高效灵活。

例如，AI代理在虚拟细胞模拟（virtual cell simulation）中展现出卓越的能力。通过对细胞行为进行精细建模，AI能够预测细胞在不同基因改造或药物处理条件下的反应。这种预测帮助研究人员更深入地理解细胞机制，并显著缩短了传统实验所需的时间和成本。此外，AI代理还用于细胞回路设计（cellular circuit design），以预测基因组件之间的相互作用并优化其排列，从而设计出可以感知环境变化或生产治疗性蛋白的基因回路。这些能力使得AI代理在药物开发、新疗法设计等方面展现了广阔的应用前景。

AI科学家的概念背后蕴含着对AI与人类创造力融合的期待。不同于传统的AI工具，AI科学家不仅执行特定任务，还能通过持续学习和自我改进与研究人员形成互补。AI能够处理来自基因组学、蛋白质组学和代谢组学等多个领域的海量复杂数据，识别出隐藏的模式，发现研究人员难以察觉的关系。这种能力能够加速科学假设的提出，帮助研究人员聚焦于最有可能带来突破的研究方向。

AI在生物医学中的应用极为广泛，涵盖药物发现、疾病诊断、个性化医疗等。在药物发现方面，AI代理显著缩短了化合物筛选的时间，并通过预测化合物结构与靶点之间的相互作用，帮助识别最具潜力的候选药物。在疾病诊断中，AI通过对影像数据、基因数据及其他生物标志物的分析，能够精确识别疾病的早期迹象，从而实现早期干预和治疗。个性化医疗也是AI代理的重要应用领域之一，AI通过整合遗传信息、生活方式和病史数据，为患者量身定制最佳治疗方案，提高疗效并减少副作用。

如何利用AI代理（AI agents）来推动生物医学研究的发展，为实现“AI科学家”（AI scientists）打下基础（Credit: Cell）

这些AI代理是由多种AI系统组成，具有批判性学习和推理的能力。它们结合了基于可对话的大型语言模型（LLMs）的代理，可以协调机器学习（ML）工具、实验平台、人类，甚至它们的组合。具体来说，这些AI代理包括：

机器人代理（Robotic agent）：用于操作机器人硬件来进行物理实验的AI代理。

数据库代理（Database agent）：通过函数调用和应用程序编程接口（API）访问数据库信息的AI代理。

推理代理（Reasoning agent）：能够直接推理并基于反馈进行推理的AI代理。

假设代理（Hypothesis agent）：在生成假设时富有创造性和反思性，能够表征自身不确定性，并以此为驱动力来完善科学知识库的AI代理。

头脑风暴代理（Brainstorming agent）：用于生成广泛研究思路的AI代理。

搜索引擎代理（Search engine agent）：利用搜索引擎作为工具来迅速收集信息的AI代理。

分析代理（Analysis agent）：能够分析实验结果、总结发现并综合概念的AI代理。

实验计划代理（Experimental planning agent）：优化实验方案以执行的AI代理。

AI代理的工作机制与应用实例

AI代理系统的核心在于其多层次的协作能力。由多个功能各异的子系统组成的AI代理系统可以通过合作来解决复杂的科研任务。例如，AI代理可以被分为“实验计划代理”（experimental planning agent）、“假设代理”（hypothesis agent）、“推理代理”（reasoning agent）等，每个代理承担特定的科研任务，从实验设计、假设生成到数据分析和研究方案优化。

实验计划代理的任务是规划实验流程。它利用虚拟模拟和高通量筛选（high-throughput screening）等技术协助研究人员制定最具成功潜力的实验方案。例如，在新型抗癌化合物的研究中，AI代理可对数千种化合物进行初筛，选择具有潜在活性的候选化合物，大幅缩短实验时间。实验计划代理还可以模拟实验中的各种可能性，预测每种方案的成功概率，使实验更为精确和高效。

假设代理则负责生成科学假设，并利用现有的基因组学、蛋白质组学、代谢组学数据进行推断。例如，在阿尔茨海默症新疗法的研究中，AI代理通过建模微胶质细胞（microglia）在疾病中的作用，提出了新的假设，即这些细胞在特定条件下可能加速神经元退化。基于这一假设，研究人员可以进一步设计实验进行验证，加快潜在疗法的开发。假设代理的另一个应用是整合多种数据源，生成关于疾病病因的复杂假设，帮助研究人员探索疾病的潜在机制。

推理代理负责整合来自各种实验的数据，通过与已有科学知识的对比，得出相应的结论。推理代理在处理数据方面具有高效性，能够迅速分析大量数据并提供见解。例如，在基因编辑研究中，推理代理利用CRISPR/Cas9技术的数据快速评估不同基因改造对细胞功能的影响，帮助研究人员确定最有效的编辑方案。此外，推理代理还可以分析多轮实验之间的关系，识别哪些变量对结果有显著影响，从而为后续实验提供有用的参考。

一个成功的应用实例是AI代理在抗癌药物开发中的协同作用。在这类研究中，AI代理通过对肿瘤细胞特性的详细分析，提出多种可能的治疗方案。实验计划代理负责设计实验，模拟不同药物组合的效果，以确定最有效的治疗方案；假设代理生成药物作用机制的假设，例如某种药物如何通过影响特定信号通路抑制肿瘤生长；推理代理整合实验数据，帮助研究人员评估不同方案的有效性和安全性。这种多代理的协同工作显著提高了抗癌药物开发的效率。

AI与研究人员的协同合作

AI的强大不仅体现在其计算能力上，还体现在与研究人员的协同合作上。AI代理通过与研究人员的互动，充分利用人类的创造力和专业知识，优化研究过程。例如，在“头脑风暴代理”（brainstorming agent）模块中，AI代理与研究人员共同讨论研究思路，提出潜在的实验方向并进行改进。在阿尔茨海默症的研究中，AI代理可能提出对某种神经因子进行深入研究的建议，而研究人员则基于自身经验筛选和细化这些建议，最终达成最佳的研究方案。

这种合作不仅体现在实验室中，还贯穿于学术研究的各个阶段。AI代理可以帮助研究人员从海量文献中提取相关信息，识别最新的研究趋势和关键知识空白，从而为研究人员提供研究灵感。在撰写科研论文时，AI代理可辅助研究人员整理数据、生成图表和撰写部分内容，使科研过程更加高效。同时，通过与研究人员的互动，AI代理不断学习研究人员的研究偏好和工作方法，从而逐步提高自身的协作能力。

“自我驱动实验室”（self-driving laboratory）是AI与研究人员合作的一个重要体现。在这种实验室中，AI代理系统可以自动化地进行实验设计、执行和数据分析，研究人员只需在关键步骤进行监督和方向调整。例如，在药物筛选实验中，AI代理不断调整实验参数，寻找最佳条件，直到找到最有效的药物候选者。这种实验室模式显著提高了科研效率，尤其在需要大量重复实验的研究领域，如药物筛选和基因编辑。

此外，AI代理还能帮助研究人员进行跨学科合作。生物医学中的许多问题需要多学科知识，如生物学、化学、物理学和计算机科学等。AI代理可以作为学科之间的桥梁，整合来自不同领域的信息，帮助研究人员在多学科背景下进行创新性研究。例如，在纳米医学研究中，AI代理能够将纳米材料的物理特性与生物系统的相互作用进行建模，帮助研究人员设计出更高效的药物递送系统。

数据驱动方法在生物医学研究中的演变过程，尤其是数据驱动模型对生物医学研究的重塑作用（Credit: Cell）

数据驱动方法涵盖了从数据库、搜索引擎，到机器学习（ML）以及互动学习模型和先进代理系统的发展，这些方法在过去几十年里极大地改变了生物医学研究的面貌。图中圆圈表示主要以算法ML创新为主的研究，菱形表示使用AI进行生物医学发现的代表性研究。

AI代理的层次化发展

目前，AI代理的自主性可以分为四个不同的层次，从“无AI代理”（Level 0）到“AI代理作为科学家”（Level 3）。在Level 0阶段，AI仅作为工具使用，例如AlphaFold用于预测蛋白质的三维结构。在Level 1阶段，AI代理在研究人员的指导下完成特定任务，如在基因组关联研究（GWAS）中执行生物信息学分析。

随着技术的进步，Level 2的AI代理作为研究人员的“合作伙伴”出现，能够参与假设生成与实验规划。例如，AI代理可以基于现有基因数据自动提出某些基因与特定疾病相关的假设，并设计实验验证这些假设。Level 2的AI代理不仅执行研究人员的指令，还可对实验方案提出改进建议，基于实验结果不断调整研究方向，成为科学研究的重要合作伙伴。

最终，Level 3的AI代理被设想为具有独立科学发现能力的“AI科学家”，能够基于现有知识自主提出新的科学假设并独立完成实验验证。这类AI代理不仅是工具或助手，更是可以与研究人员并肩作战的研究伙伴。Level 3的AI代理需具备高度的学习与推理能力，能够在面对复杂性和不确定性时做出合理判断。例如，在疾病的多因素研究中，Level 3的AI代理可以综合分析遗传、环境及生活方式等因素，提出新的疾病发生机制并设计实验进行验证。

AI代理系统在生物医学研究中的多种配置方式，展示了从基于大型语言模型（LLM）的单一AI代理到与多种AI模型、工具及物理设备集成的多代理系统（Credit: Cell）

(A) 基于LLM的单代理系统：通过编程赋予LLM特定角色，使其具备记忆和推理能力，并使用多种工具（如网络实验室工具）来完成指定任务。该代理能够执行多模式感知并应用不同的工具来进行科学任务。

(B–E) 多代理系统的协作：利用具备不同角色、感知模块、工具和领域知识的AI代理，这些代理与研究人员之间可以采用多种协作配置，如专家咨询、辩论、头脑风暴以及圆桌讨论。每种配置都支持AI代理与人类科学家的深入互动和信息交流，以推动科学研究。

(F) 自我驱动实验室（Self-driving Laboratory）：在这种多代理系统中，多个代理协同合作进行生物研究的多次迭代。在研究人员的总体指导下，代理系统自动生成假设、设计实验、执行实验（包括计算机模拟和体外实验），并分析结果。通过每一轮的实验和数据分析，不断优化研究流程。

各种AI代理的角色和功能，包括：

计算代理（Computing agent）：利用计算模型作为工具的AI代理。

决策代理（Decision agent）：在给定条件下做出决策的AI代理。

数据库代理（Database agent）：从数据库中检索信息的AI代理。

推理代理（Reasoning agent）：能够进行直接推理和基于反馈的推理的AI代理。

专家代理（Expert agent）：基于可靠信息源提供专业咨询的AI代理，例如领域知识、人类专家的反馈以及特定工具的结果。

假设代理（Hypothesis agent）：通过反思性学习和推理生成科学假设的AI代理。

规划代理（Planner agent）：为未来行动制定计划的AI代理。

计算环境或体外环境代理（in silico/vitro agent）：在计算环境或体外环境中使用工具的AI代理。

AI代理的挑战与未来展望

尽管AI代理在生物医学研究中展现了巨大潜力，但其应用仍面临诸多挑战。首先是可靠性和准确性的问题。AI代理在推理和决策过程中可能会产生“幻觉”（hallucination），即生成不准确或不符合事实的结论。这在生物医学领域尤为危险，因为错误的实验结论可能导致资源浪费，甚至对人类健康构成威胁。因此，提高AI系统的鲁棒性和可靠性，确保其在复杂生物学环境中做出准确判断，是当前亟待解决的问题。

其次，AI代理的透明性也是一大挑战。在许多情况下，AI模型的决策过程如同“黑箱”，研究人员难以理解其内部工作机制。这种缺乏透明性的现象使得研究人员在使用AI代理时可能对其产生怀疑或不信任，尤其在涉及生死攸关的医疗决策时。因此，提高AI系统的可解释性，使研究人员能够理解AI的决策逻辑，是未来发展的重要方向。

此外，伦理问题也不可忽视。AI代理在自主设计和执行实验时，可能对生物样本或实验动物产生不可预见的影响。因此，必须为AI代理设定明确的伦理准则和安全保障措施，以防止其在无人监督下做出有害决策。同时，AI在科研中的广泛应用可能导致研究人员对其的过度依赖，影响科学研究的独立性和创新性。

未来，AI代理在生物医学领域的应用前景广阔。通过与研究人员的密切合作，AI有望帮助解决一系列目前尚无法攻克的医学难题，如癌症的个性化治疗和罕见病的基因疗法。此外，AI代理还可促进基础研究，揭示生命科学中更深层次的奥秘。通过不断优化其学习与推理能力，AI代理将逐步从科研助手发展为独立科研主体，最终实现“AI科学家”的愿景。

在疾病防治领域，AI代理也展现出巨大潜力。通过全面分析患者数据，AI可以帮助医生实现更精准的诊断并提出个性化治疗方案。例如，对于癌症患者，AI代理可结合基因数据、影像数据及患者的生活方式信息，提出最优治疗策略，包括药物选择、剂量调整及治疗进度监控。此外，在公共卫生领域，AI代理可帮助预测传染病的爆发趋势，协助制定有效的防控措施，减少疾病的传播。

AI代理正在深刻改变生物医学研究的面貌，从实验设计到数据分析，再到科学假设的生成，AI为研究人员提供了前所未有的支持。通过与研究人员的合作，AI代理能够有效应对复杂的科学挑战，加速科研进展。然而，随着AI技术的发展，我们也需要谨慎应对其带来的伦理与安全问题，以确保这些技术的应用既安全又负责任。未来，AI与研究人员的深度合作将为生物医学研究带来更多突破，推动人类健康事业迈向新的高峰。