Агенты GPT-Rosalind сделали за 32 минуты работу на месяцы

OpenAI, PerturbAI и Scripps Research за 32 минуты разобрали CRISPR-атлас мозга мыши силами тысяч агентов на GPT-Rosalind, и каждому агенту достался один отключённый ген. Главная зацепка касается гена DCTN1: по версии агентов, при его поломке холестерин может не доходить до тех мест в нейроне, где он нужен.

Работу OpenAI описала 21 октября в своём блоге. Новых экспериментов не ставили. Агенты разбирали готовые данные по миллионам клеток мозга мыши. В таком атласе гены отключают с помощью CRISPR и смотрят, как от этого меняется экспрессия генов в разных типах клеток. По оценке команды, людям, которые разбирали бы каждое возмущение по отдельности и сами читали литературу, понадобилось бы от нескольких месяцев до года.

Подход в OpenAI называют распределённым биологическим рассуждением. Каждый агент брал одно отключение гена, разбирал, как на него ответили клетки, искал работы по теме и предлагал объяснение. Затем отчёты свели в «атлас рассуждений», где для каждого гена собраны клеточные эффекты, публикации и возможные механизмы. Агенты воспроизвели выводы, к которым раньше пришли люди, и нашли дополнительные зацепки. Их оценки новизны и научной ценности совпали с оценками экспертов, которые проверяли результаты вслепую.

Команда отдельно проверила, нельзя ли обойтись одним агентом, которому отдали весь датасет целиком. Модель и ресурсы в обоих вариантах были одинаковыми. С ростом объёма работы одиночный агент искал в литературе всё меньше. На самом большом объёме он сослался на 11 работ, а распределённые агенты процитировали больше 700. В слепых сравнениях эксперты выбирали отчёты распределённых агентов в 75% случаев.

Сара Тейхман, сопредседатель-основатель Human Cell Atlas, занимающая кафедру медицины стволовых клеток в Кембриджском университете, объясняет, зачем вообще нужны такие атласы:

«Мы строим клеточные атласы, чтобы другие учёные могли делать открытия, которые мы себе пока не представляем. ИИ может помочь большему числу исследователей работать с этими ресурсами и превращать неожиданные наблюдения в новые вопросы для проверки».

Первая находка касается генов Tsc1 и Tsc2. Они вместе управляют mTOR, одним из главных регуляторов роста клеток, обмена веществ и старения. В нескольких группах нейронов отключение любого из двух генов давало похожий эффект. Но в мозжечке, который отвечает за координацию движений, отключение Tsc2 меняло активность десятков генов, связанных с передачей сигналов между нейронами, а отключение Tsc1 почти ничего не меняло. У людей с туберозным склерозом нарушения в мозжечке тесно связаны с мутациями в TSC2. Препараты, подавляющие mTOR, помогают при некоторых опухолях мозга и судорогах, а с трудностями в обучении и поведении при этой болезни справиться пока сложно. Агенты указали конкретную группу нейронов и конкретные изменения в ней. В OpenAI предлагают проверить, какие из этих изменений исправляют существующие лекарства и не играет ли TSC2 в этих клетках какую-то ещё роль.

Вторая находка касается DCTN1. Мутации в этом гене вызывают синдром Перри, редкое нейродегенеративное заболевание с симптомами, похожими на паркинсонизм. DCTN1 участвует в перевозке грузов внутри нейрона. В атласе отключение Dctn1 усиливало гены, которые отвечают за синтез холестерина. Агенты связали это наблюдение с исследованиями, по которым при сбоях в транспорте холестерина клетка может начать производить его больше. Отсюда вопросы для следующих экспериментов. Меняет ли поломка DCTN1 распределение холестерина внутри нейронов? Ведёт ли это к нейродегенерации? Если да, то может ли восстановление нормального распределения защитить нейроны? Пока это гипотеза, которую предстоит проверить в лаборатории. Эксперты-люди назвали её новой, значимой и достойной проверки.

«Иногда подсказки уже есть, только разбросаны по разным областям, и мы их просто не связали. Возможная связь между работой нейронов и обменом холестерина показывает, как эти кусочки, если их сложить вместе, дают новый взгляд на биологию болезни», говорит Томаш Новаковски, доцент нейрохирургии в UCSF.

В OpenAI подчёркивают, что учёные остаются в центре работы: агенты подсказывают, какие идеи стоит проверять, а эксперименты ставят и интерпретируют люди. Сотрудничество с PerturbAI и Scripps компания расширяет, теперь цель в поиске новых мишеней для лекарств. Вокруг Rosalind OpenAI выстраивает и инструменты для фармкомпаний: туда же вольётся команда купленной Orchestra Bio.

Атлас рассуждений уже доступен исследователям. В нём можно сравнивать родственные гены, разбирать неожиданные ответы клеток и искать зацепки для собственных экспериментов.