西風 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

無特效療法、無法根治的疾病，現在被「AI科學家」發現了潛在新療法。

核心流程完全由AI驅動，人類研究員僅執行了實驗室實驗和最終論文撰寫的那種。

最近非營利性組織Future House宣布了一個最新成果：

可以致盲的眼部疾病——干性年齡相關性黃斑變性（dAMD），或許有救了。

他們用一個多智能體系統，成功鎖定Ripasudil這種已在日本獲批用于臨床治療青光眼的ROCK抑制劑，對這種病具有潛在治療效果。

團隊咨詢了多位有關此疾病領域的專家，均對這一發現的創新性和價值持認可態度。

重要的是，除實驗室實際物理實驗操作和最終手稿撰寫外，論文形成所需的核心環節均由智能體完成，包括提出假設、實驗設計、數據分析到迭代優化的全流程。

甚至Agent還協助完成了論文圖表的繪制。

整個研究僅耗時約10周，遠短于研究團隊手動完成所有計算機模擬環節的時間。

團隊還特別說明，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dAMD：

• 如果沒有這些Agent，我們很難提出這一假設。

另外研究團隊還表示，將在下周開源代碼和數據

這一成果公布后引來大量網友關注和轉發。

有網友表示這有點太瘋狂：

• 很難想象當我們有了能夠甚至取代一切的機器人時會發生什么。

接下來一起來看看這個“AI科學家”到底長啥樣。

完全自動化科學發現關鍵知識步驟

完成這一發現的，是一個名為“Robin”的多智能體系統，集成了Crow、Falcon、Finch三個智能體

據介紹，它主要通過假設生成、實驗設計和數據分析的迭代循環完成了這一發現，發現過程具體來說是醬嬸兒的……

在初始假設階段，Robin調用Crow進行廣泛的文獻回顧，首先識別并回顧151篇文獻，提出了10種與干性AMD相關的生物學機制用于分析。

在對疾病機制和相應實驗策略進行排序后，Robin提出假設：通過增強視網膜色素上皮（RPE）細胞吞噬作用對治療干性AMD（dAMD）有幫助。

并建議通過流式細胞術檢測藥物對來自于患者的RPE細胞或ARPE-19細胞吞噬能力的提升效果。

隨后，Robin調用Crow對約400篇關于RPE吞噬作用和干性AMD治療現狀的文獻進行分析，綜合分析出30種現有候選藥物用于吞噬作用實驗測試。

Robin進一步調用Falcon為每種分子生成全面評估報告，并通過LLM判斷的“競爭排序”對候選藥物進行優先級排列

團隊從上述排序中選出前五種候選藥物進行實驗測試，包括Exendin-4、Fingolimod、MFGE8、Y-27632以及AICAR與TUDCA的組合。

盡管Robin建議使用熒光標記的光感受器外段作為RPE吞噬作用的底物，但由于材料限制，團隊改用pHrodo熒光微球。pHrodo微球在溶酶體的酸性環境中激活熒光，可通過流式細胞術檢測單細胞的吞噬活性。

在RPE吞噬實驗中測試這些候選藥物后，原始流式數據、相關元數據及分析指令被上傳至Robin。

Robin調用Finch分析數據，Finch開發了Jupyter Notebook，通過門控分析流式數據并進行統計檢驗，量化各化合物對RPE吞噬作用的影響。

圖c-f展示了代表性的Finch分析軌跡結果，這些結果通過人工分析相同數據得到了驗證。

臨床前模型已證實Rho激酶抑制劑Y-27632可恢復RPE細胞的吞噬效率，印證了Robin基于文獻提出該候選藥物的合理性。

分析初始流式結果后，Robin建議對Y-27632處理的RPE細胞進行RNA測序，以探究ROCK抑制的轉錄效應。

團隊展開了第二輪Y-27632處理的RPE吞噬實驗，并通過批量RNA測序分析樣本。

Finch進行差異基因表達（DGE）分析并以火山圖形式總結結果。

既往研究表明Y-27632通過翻譯后調控F-肌動蛋白動力學促進吞噬杯形成，而Finch的DGE分析發現，Y-27632處理還在吞噬過程中誘導RPE細胞發生快速轉錄變化。

Finch的共識分析顯示，在超過50%的分析軌跡中均識別出相同的顯著差異表達基因。

隨后，Finch進一步分析，發現Y-27632顯著改變了肌動蛋白絲組織、小GTP酶介導的信號轉導及自噬通路相關基因的表達。

這些結果提示，Y-27632通過細胞骨架重排增強吞噬作用的初始攝取階段，并通過自噬轉錄調控促進內化物質的清除。

目前尚需進一步研究確認這些變化是Y-27632特異性的，還是可推廣至其它顯著增強吞噬能力的干預措施（人工分析結果與Finch相似）

接著，Robin利用Finch分析了這些實驗數據，發現Y-27632在細胞培養中增強了RPE的吞噬作用

DGE分析發現，關鍵脂質外排泵（lipid efflux pump）ABCA1在Y-27632處理的細胞中上調3倍（校正p值= 2.13×10??3）。

ROCK抑制劑誘導的吞噬作用中ABCA1的差異表達對干性AMD具有重要意義，ABCA1對維持RPE細胞健康功能至關重要，ABCA1促進膽固醇和磷脂從細胞膜向受體蛋白的主動轉運，隨后排出細胞。

值得注意的是，ABCA1與ABCA4同屬轉運蛋白家族，而ABCA4已被確認為黃斑變性發病機制中的治療靶點。與干性AMD病理更直接相關的是，ABCA1的脂質受體載脂蛋白E（Apo-E）也被認為是干性AMD的潛在治療靶點。

團隊表示，這些由Robin提出實驗方案并經Finch分析得出的機制性見解，證明了AI驅動的科學發現不僅能識別有效治療化合物，還能揭示疾病通路中可能被忽視的新型分子靶點。

除了建議對Y-27632進行RNA測序分析外，Robin還對候選藥物假設進行了后續迭代。團隊通過實驗測試了其中10種藥物，并將數據提供給Finch進行分析。

Finch的分析顯示，已在日本獲批用于治療青光眼Rho激酶（ROCK）抑制劑ripasudil，其表現優于Y-27632，與DMSO對照組相比可使RPE細胞吞噬作用提升7.5倍（人工分析顯示提升1.75 倍）

團隊認為盡管需要通過不同劑量和更長孵育時間的進一步測試才能做出明確比較，但ripasudil相對于Y-27632的初步優勢表明，Robin能夠通過迭代實驗和反饋逐步優化治療假設。

最后FutureHouse生物科研團隊還特別說明，此次發現尚未完成人體試驗驗證，距離臨床應用仍需經歷規范的醫學研究流程。

FutureHouse團隊簡介

簡單介紹一下FutureHouse團隊。

官網顯示，FutureHouse是一個非營利性組織，由Sam Rodriques和Andrew White聯合創立，致力于開發AI Agent以實現生物學及其它復雜科學領域的研究自動化

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，是一位在LLMs、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。

Andrew White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。

團隊列出了科學自動化的四個層面，并表示將逐一探究每個層面。

網友提出質疑，早有文獻記載？

Robin的發現被公開后引來不少生物科技從業者的關注和點贊。

還有一些患者或者家里有患此疾病的網友紛紛表示看到了希望。

不過，也有網友持科學嚴謹的態度對這項成果提出了質疑。

有網友指出，針對AMD，人們已經對ROCK抑制劑進行過研究，利用ROCK抑制劑增強干性AMD患者的細胞吞噬作用，這一研究內容也早有相關文獻記載。

FutureHouse團隊成員對此做出回應：

• 關于第一點，看起來那藥物是整合素抑制劑，而非ROCK抑制劑。其它參考文獻似乎也沒有提出將ROCK抑制劑作為干性AMD的治療手段，我們甚至在自己的論文中引用了其中一篇（網友給出的兩個鏈接中的一篇）
• 非常支持大家嘗試反駁我們的發現，這對科學有益。請繼續提出。

請繼續提出那就繼續，網友再次開麥：

• 關于第一篇論文，你說得對，Risuteganib是整合素抑制劑，而非ROCK抑制劑。
• 至于其它論文，例如Croze的研究確實明確提出將ROCK抑制劑作為干性AMD的治療手段，不過我認為Croze并未將“增強吞噬作用”作為治療策略。
• 以下是對這一問題的思考你看正確不？
• 使用ROCK抑制劑治療干性AMD——并非創新
  使用ROCK抑制劑增強吞噬作用——并非創新
  通過增強吞噬作用來治療干性AMD的ROCK抑制劑應用——具有創新性

FutureHouse也再次回應：

• 我們的內部概念體系如下：
• 使用ROCK抑制劑增強吞噬作用——非創新性
  通過增強吞噬作用治療干性AMD——非創新性
  （通過增強吞噬作用）使用ROCK抑制劑治療干性AMD——具有創新性
• 我認為這一概念體系仍然成立，但我們明天會進行復核，如有變動將及時更新。
• 在最新這篇論文中，針對地圖樣萎縮（GA）的治療與干性AMD的一般性治療之間的區別至關重要。因為GA患者的視網膜已經萎縮，必然存在一定視力損失；而若在干性AMD進展為GA之前進行治療，則有望預防視力喪失。此外，GA患者僅占所有干性AMD患者的一部分。

那么，對于這項成果你怎么看？

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2505.13400
官方Blog：https://www.futurehouse.org/research-announcements/demonstrating-end-to-end-scientific-discovery-with-robin-a-multi-agent-system

[1]https://x.com/SGRodriques/status/1924845624702431666