Microbiologen van Imperial College London vergeleken de resultaten van tien jaar werk met de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie. Ze gaven het systeem Google Co-scientist de taak om uit te leggen hoe mobiele genetische elementen genen voor antibioticaresistentie overdragen tussen bacteriën.
Binnen 48 uur stelde de AI, gebouwd op het Gemini-model als een multi-agentsysteem, vijf gerangschikte hypotheses op. De eerste kwam exact overeen met het mechanisme dat wetenschappers na jaren van laboratoriumonderzoek experimenteel hadden bevestigd.
Het gaat om cf-PICIs — capside-vormende faag-geïnduceerde chromosomale eilanden. Deze elementen kunnen eigen beschermende omhulsels creëren, maar kapen voor het infecteren van nieuwe gastheren de staartstructuren van andere bacteriofagen.
Projectleider professor José R. Penadés van Imperial College London en het Fleming Initiative publiceerde samen met co-auteur Tiago Dias da Costa de resultaten in het tijdschrift Cell. Ze kozen bewust voor een al opgelost maar nog niet gepubliceerd probleem om de AI te testen op een bekend antwoord.
Penadés schreef zelfs naar Google met de vraag of er een datalek was geweest. Het bedrijf bevestigde dat er geen toegang was tot ongepubliceerde resultaten.
De overige vier hypotheses wezen op richtingen die het team eerder niet had overwogen. Die worden nu in het laboratorium getest.
De test toonde aan dat het systeem effectief complexe biologische gegevens synthetiseert en levensvatbare hypotheses voorstelt. Maar kan het ontdekkingen versnellen op gebieden waar geen kant-en-klare referentie is voor vergelijking?
De wetenschappers benadrukken: AI fungeert als een instrument voor het filteren van ideeën en vervangt niet jaren van experimenten met echte monsters. De publicatie in Cell verscheen in november 2025.
