WikiEdge:ArXiv速遞/2025-05-19

摘要

• 原文標題：Robin: A multi-agent system for automating scientific discovery
• 中文標題：羅賓：用於自動化科學發現的多智能體系統
• 發布日期：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
• 分類：cs.AI, cs.MA, q-bio.QM
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2505.13400v1

中文摘要：科學發現是由背景研究、假設生成、實驗驗證和數據分析的迭代過程驅動的。儘管人工智慧在科學發現中的應用取得了最新進展，但尚未有系統能在單一工作流中實現所有這些階段的自動化。本文介紹Robin——首個能夠完全自動化科學過程關鍵智力步驟的多智能體系統。通過將文獻檢索智能體與數據分析智能體相結合，Robin能生成假設、提出實驗方案、解釋實驗結果並生成更新假設，實現了科學發現的半自主化方法。應用該系統後，我們成功識別出治療乾性年齡相關性黃斑變性（dAMD，發達國家主要致盲病因）的新型療法。Robin提出增強視網膜色素上皮細胞吞噬作用作為治療策略，並鑑定驗證了有前景的候選藥物利帕舒地爾（ripasudil）。該藥物是臨床使用的Rho激酶（ROCK）抑制劑，此前從未被提出用於治療dAMD。為闡明利帕舒地爾上調吞噬作用的機制，Robin隨後提出並分析了RNA-seq後續實驗，揭示了關鍵脂質外排泵ABCA1的上調——該靶點可能成為新型治療靶標。本報告正文中所有假設、實驗計劃、數據分析和數據圖表均由Robin生成。作為首個在"實驗室在環"迭代框架中自主發現並驗證新型候選療法的AI系統，Robin為AI驅動的科學發現建立了新範式。