AI虛擬實驗室誕生，跨領域「虛擬科學家」加速生醫創新
美國史丹佛大學醫學院團隊近日開發出一套全新 AI「虛擬實驗室」，以大型語言模型（LLM）為核心，模擬真實跨領域科學研究團隊運作，讓多個 AI「虛擬科學家」彼此分工協作，能自主構思、討論並解決複雜生物醫學難題。相關成果已發表於《Nature》。
這個「虛擬實驗室」設有 AI 負責人（principal investigator, PI），能根據題目召集合適的 AI 代理人（如免疫學、計算生物學、機器學習等），各自發揮專業，互相討論與批判，甚至能主動要求串接 AlphaFold 等專業工具。研究過程從問題提出、團隊組建、資料收集、模型設計、假設驗證到內部「會議」交流，皆以自然語言溝通並完整記錄；而虛擬會議可在數秒內同步進行數百場，大幅提升效率。
可在數秒內同步進行數百場虛擬會議
(a) 團隊組成：人類研究者先設定「首席研究員（PI）」與「科學評論員」兩個AI代理人角色，由PI再自動建立多位不同專業的科學家代理人（如免疫學家、機器學習專家、計算生物學家）參與協作。
(b) 團隊會議流程：研究者給定會議議題，PI提出討論方向，各科學家依序提出回應，評論員即時點評與批判，PI彙整討論重點並提出新問題，經多輪討論後由PI統整出結論答案。
(c) 個別會議流程：指定單一科學家針對議題提出回應，評論員給予反饋與建議，科學家持續修正答案，經多次回合後提交最佳答案。圖／《Nature》
研究團隊以「設計新冠病毒疫苗」為測試題，AI 團隊獨立選擇新穎的奈米抗體（nanobody）作為目標，給出理據並完成分子設計。經實驗室實測，AI 所設計的奈米抗體不僅結構穩定，且能強力結合新冠病毒突刺蛋白，優於過去實驗室設計的抗體，更對舊株新株皆有廣效結合潛力。未來團隊將持續回饋實驗數據給 AI，讓分子設計更精進。
目前虛擬實驗室已開始分析大量公開生物醫學資料，並嘗試重新檢視、發掘過去論文中未被人類注意到的研究線索。領導人 James Zou 強調，這項突破讓 AI 真正成為科學研究中的「合作者」，協助跨領域知識整合與創新發現，未來有望加速生醫、藥物開發等領域的關鍵進展。
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首圖來源：Unsplash/CC0 Public Domain)CC BY 4.0)
圖片來源：bioRxiv (CC BY 4.0)
參考論文：
1、Unsplash/CC0 Public DomainNature、bioRxiv
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