10月23日，据报道，OpenAI 联合 PerturbAI 和斯克里普斯研究所（Scripps Research），利用数千个 AI 智能体分析数百万个小鼠脑细胞的生物学数据，整个分析过程仅耗时 32 分钟。研究团队估计，若由人类研究人员逐项分析实验结果并检索相关文献，完成同等工作可能需要数月到一年。
该研究使用专为生命科学研究设计的 GPT-Rosalind 模型，分析一份覆盖整个小鼠大脑的 CRISPR 图谱。图谱记录了不同基因受到干预后各类脑细胞产生的变化，有助于研究人员了解基因功能及其与疾病之间的潜在联系。
团队采用分布式 AI 智能体架构，将大量分析任务拆分并行执行：每个智能体负责研究一种基因干预，分析相关细胞的反应并检索科学文献，为观察到的变化寻找生物学解释。随后，各智能体的报告被整合为一份名为“Reasoning Atlas”的推理图谱，关联基因、细胞变化、参考文献和潜在作用机制。
分布式智能体不仅复现了已有研究中的部分结论，还提出了一些值得进一步验证的线索。例如 Tsc1 和 Tsc2 共同参与调控细胞生长与代谢，但研究发现，在小脑部分神经元中干预 Tsc2 会改变多种与神经元通信有关的基因表达，而干预 Tsc1 并未产生同等程度的变化，这一差异可能有助于理解结节性硬化症相关的脑部异常。另一条线索涉及与神经退行性疾病有关的 DCTN1：干预该基因后，部分与胆固醇合成有关的基因表达水平上升，智能体将这一现象与既有文献中胆固醇运输异常的研究联系起来，并提出待验证的问题。
研究团队还对分布式智能体与单个智能体的表现做了盲测比较。20 组配对报告中，生物学专家在 75% 的评审中更倾向于分布式智能体生成的报告，单个智能体获得 16.7% 的偏好，其余为平局。在规模最大的测试中，分布式智能体引用了 700 多篇文献，单个智能体仅引用 11 篇。
相关论文已于 2026 年 10 月 16 日发布在 bioRxiv 预印本平台，目前尚未经过同行评审。研究团队强调，AI 提出的生物学联系和作用机制仍属于有待验证的研究假设。相关推理图谱、分析流程和代码已向研究人员开放。
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