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== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Robin: A multi-agent system for automating scientific discovery
* '''中文标题'''：罗宾：用于自动化科学发现的多智能体系统
* '''发布日期'''：2025-05-19 17:36:17+00:00
* '''作者'''：Ali Essam Ghareeb, Benjamin Chang, Ludovico Mitchener, Angela Yiu, Caralyn J. Szostkiewicz, Jon M. Laurent, Muhammed T. Razzak, Andrew D. White, Michaela M. Hinks, Samuel G. Rodriques
* '''分类'''：cs.AI, cs.MA, q-bio.QM
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2505.13400v1
'''中文摘要'''：科学发现是由[[背景研究]]、[[假设生成]]、[[实验验证]]和[[数据分析]]的迭代过程驱动的。尽管[[人工智能]]在[[科学发现]]中的应用取得了最新进展，但尚未有系统能在单一工作流中实现所有这些阶段的自动化。本文介绍[[Robin]]——首个能够完全自动化科学过程关键智力步骤的[[多智能体系统]]。通过将[[文献检索]]智能体与[[数据分析]]智能体相结合，Robin能生成假设、提出[[实验方案]]、解释[[实验结果]]并生成更新假设，实现了科学发现的半自主化方法。应用该系统后，我们成功识别出治疗[[干性年龄相关性黄斑变性]]（[[dAMD]]，发达国家主要致盲病因）的新型疗法。Robin提出增强[[视网膜色素上皮细胞]]吞噬作用作为治疗策略，并鉴定验证了有前景的候选药物[[利帕舒地尔]]（[[ripasudil]]）。该药物是临床使用的[[Rho激酶]]（[[ROCK]]）抑制剂，此前从未被提出用于治疗dAMD。为阐明利帕舒地尔上调吞噬作用的机制，Robin随后提出并分析了[[RNA-seq]]后续实验，揭示了关键[[脂质外排泵]][[ABCA1]]的上调——该靶点可能成为新型治疗靶标。本报告正文中所有假设、实验计划、数据分析和数据图表均由Robin生成。作为首个在"[[实验室在环]]"迭代框架中自主发现并验证新型候选疗法的[[AI系统]]，Robin为[[AI驱动]]的科学发现建立了新范式。