人们在开发前沿AI模型时经常推测，一旦AGI（通用人工智能）和超级智能AI出现，世界将会变得多么美好。OpenAI首席执行官Sam Altman最近的一篇文章就是最新的例子。一旦达到超人类智能，AI将能够做出我们现在无法实现的科学发现，从而显著改善我们的生活和福祉。当然，也有可能AI会接管世界，但我们不太愿意过多考虑这一点。
我们不必等到某家AI公司宣布AGI已经到来，就能看到由AI推动的医学领域的重要进展。顺便说一下，AGI是我们需要达到的中间步骤，然后才能进入超级智能阶段。
FutureHouse的研究人员设计了一个名为Robin的AI系统，以自动化科学研究。Robin是一个科学家的助手，它包含多个AI模型，可以协助研究过程中的各个阶段。
Robin AI帮助研究人员找到了一种可能治疗干性老年黄斑变性（dAMD）的方法，这种疾病可能导致老年人不可逆的失明。全球约有2亿人患有dAMD。Robin AI系统通过重新利用一种名为ripasudil的药物来寻找潜在的治疗方法，这种药物目前用于治疗青光眼。
工作原理
Robin AI不仅仅是一个大型语言模型。它由三个组件组成，每个组件都由单独的语言模型组成，负责处理研究过程中的特定方面：
- Crow、Falcon和Owl进行文献搜索和综合
- Phoenix负责化学合成设计
- Finch进行复杂的数据分析
Robin的工作方式实际上非常聪明。首先，Crow分析了与dAMD相关的文献（大约550项研究），并提出了一个研究假设。Crow建议增强视网膜色素上皮（RPE）吞噬作用可能是治疗dAMD的一种潜在方法。
接着，Robin的Falcon查找了可能实现上述目标的候选分子。RPE层细胞会吞噬感光细胞的碎片。RPE功能失调会导致dAMD。Falcon找到了10个候选分子，科学家们在实验室中进行了测试。
最后，Finch分析了实验室中人类进行的测试数据。这个AI代理发现了一种名为Y-27632的Rho-kinase (ROCK)抑制剂，可以在细胞培养中增加RPE吞噬作用。
Robin的发现
研究并没有止步于此。科学家们让Robin分析数据，并基于之前的发现提出新一轮测试。
这一次，AI协作者系统建议进行基因实验。它建议进行RNA测序测试，以查看在前一阶段找到的ROCK抑制剂是否能诱导基因表达变化，从而使RPE层更多地吞噬积累的碎片。
新的实验结果表明，Y-27632上调了ABCA1基因，这是一种在RPE细胞中起脂质（胆固醇）泵作用的基因。ROCK抑制剂实际上告诉细胞排出更多的脂肪。
Robin分析了第一轮测试的数据，然后提出了第二组候选药物。名单中包括ripasudil，这是一种已批准用于治疗眼部疾病的药物（青光眼）。Ripasudil使吞噬作用增加了7.5倍。也就是说，这种药物可能会显著提高RPE破坏碎片的速度，防止碎片积累，从而预防失明。
整个过程只用了两个半月的时间，使研究人员比不使用AI模型的传统方法更快地发现了潜在的失明治疗方法。
科学家们选择dAMD项目来测试Robin AI，但他们也可以用任何影响大量人群的疾病来进行测试。
Ripasudil能否治疗dAMD？
这并不意味着ripasudil将成为标准的dAMD治疗方法以预防失明。但很有可能医生会在进一步的测试证明AI的假设和解决方案正确后考虑这种疗法。只有在人体试验成功后，这种药物才会用于dAMD。
这个过程的伟大之处在于，Robin找到了一种已批准使用的药物，而不是发现一种可能需要多年额外测试的新分子。
Robin实验并不是第一个使用AI重新利用现有药物来治疗其他疾病的实验。但这个系统比仅仅让AI阅读大量研究来发现现有药物可能治疗其他疾病的副作用要复杂得多。
在这里，Robin的一个LLM负责阅读并提出解决方案。Robin中的其他AI模型则提出分子并分析实验室实验的数据。人类只需要运行实验、验证AI模型的输出并对算法和提示进行微调。
我不会惊讶于类似的研究在未来会发现各种新疗法。
同样重要的是，研究人员决定将Robin作为开源项目发布。其他人可能会使用它来运行类似的实验或构建自己的可以作为协作者的AI系统。
(全文结束)
