Микробиологи из Имперского колледжа Лондона сравнили результаты десятилетней работы с возможностями искусственного интеллекта. Они поставили перед системой Google Co-scientist задачу объяснить, как мобильные генетические элементы переносят гены устойчивости к антибиотикам между бактериями.
За 48 часов ИИ, построенный на модели Gemini как многоагентная система, выдвинул пять ранжированных гипотез. Первая точно совпала с механизмом, который ученые подтвердили экспериментально за годы лабораторных исследований.
Речь идет о cf-PICIs — капсид-формирующих фаг-индуцируемых хромосомных островах. Эти элементы способны создавать собственные защитные оболочки, но для заражения новых хозяев hijack'ят хвостовые структуры от других бактериофагов.
Руководитель проекта профессор Хосе Р. Пена́дес из Имперского колледжа Лондона и инициативы Флеминга вместе с соавтором Тиаго Диасом да Костой опубликовали результаты в журнале Cell. Они специально выбрали уже решенную, но еще не опубликованную проблему, чтобы проверить ИИ на известном ответе.
Пена́дес даже написал в Google с вопросом, не произошла ли утечка данных. Компания подтвердила, что доступа к неопубликованным результатам не было.
Остальные четыре гипотезы указали на направления, которые команда ранее не рассматривала. Их теперь проверяют в лаборатории.
Тест показал, что система эффективно синтезирует сложные биологические данные и предлагает viable гипотезы. Но сможет ли она ускорить открытия в областях, где нет готового эталона для сравнения?
Ученые подчеркивают: ИИ выступает как инструмент фильтрации идей, а не заменяет годы экспериментов с реальными образцами. Публикация в Cell появилась в ноябре 2025 года.
