WikiEdge:ArXiv速递/2025-05-19

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。