OpenAI bersama perusahaan bioteknologi PerturbAI dan Scripps Research mendemonstrasikan bagaimana agen AI terdistribusi dapat mempercepat pekerjaan dengan kumpulan data biologis raksasa.
Tim menggunakan ribuan agen berbasis GPT-Rosalind untuk menganalisis whole-brain CRISPR atlas — data tentang pengaruh gangguan gen terhadap jutaan sel otak tikus. Setiap agen mempelajari satu gen: menganalisis reaksi seluler, mencari keterkaitan dalam literatur ilmiah, dan mengusulkan kemungkinan penjelasan.
Seluruh proses memakan waktu 32 menit. Para peneliti memperkirakan bahwa analisis manual dan tinjauan literatur yang sebanding untuk satu gen dapat memakan waktu dari beberapa bulan hingga satu tahun.
Apa intinya
AI tidak melakukan eksperimen baru dan tidak membuktikan penyebab penyakit. AI dengan cepat memproses data yang sudah ada, menemukan pola, dan mengusulkan hipotesis yang kini dapat diuji oleh para ilmuwan di laboratorium.
Hasilnya digabungkan menjadi reasoning atlas — peta yang menghubungkan gen, efek seluler, publikasi ilmiah, dan kemungkinan mekanisme. Atlas semacam ini membantu peneliti tidak menyisir data secara manual, melainkan langsung melihat arah yang paling menjanjikan.
Mengapa ini penting
Nilai utama proyek ini adalah skalanya. Ribuan agen secara paralel membedah data tentang jutaan sel dan mengutip lebih dari 700 sumber ilmiah. Sebagai perbandingan: agen tunggal dalam uji yang sama hanya menggunakan 11 sumber.
Dalam perbandingan tersamar, para ahli biologi lebih sering memilih laporan dari agen terdistribusi — dalam 75% kasus. Ini tidak berarti AI selalu benar, tetapi menunjukkan bahwa sistem ini mampu memberikan kesimpulan penelitian yang bermanfaat dan berdasar dengan baik.
Apa yang ditemukan
Di antara hipotesisnya adalah perbedaan tak terduga dalam kerja gen Tsc1 dan Tsc2 di serebelum: gangguan pada Tsc2 mengubah aktivitas puluhan gen, sedangkan Tsc1 hampir tidak.
Contoh lain terkait dengan gen DCTN1, yang mutasinya berkaitan dengan penyakit neurodegeneratif langka — sindrom Perry. Gangguan pada gen ini meningkatkan ekspresi gen yang terlibat dalam sintesis kolesterol. Ini bukan penyebab penyakit yang sudah pasti, melainkan kemungkinan jejak yang memerlukan pemeriksaan lebih lanjut.
Apa selanjutnya
Reasoning atlas sudah tersedia bagi para peneliti: atlas ini dapat digunakan untuk mencari hipotesis baru dan merencanakan eksperimen.
Para mitra memandang pendekatan ini sebagai cara untuk lebih cepat menemukan target potensial bagi obat. Jika metode ini terbukti pada data lain, metode ini dapat membuat pencarian obat baru lebih sistematis. Namun untuk saat ini ini masih tahap awal: AI mengusulkan ide, dan kesimpulan akhir tetap berada di tangan para ilmuwan dan eksperimen laboratorium.
