OpenAI、PerturbAI 和 Scripps Research 把一份既有小鼠腦資料的分析工作拆給了數千個由 GPT-Rosalind 驅動的代理。這一次分析涵蓋數百萬個腦細胞的資料和相關文獻，耗時 32 分鐘。產出的是一批研究線索，而不是完成了研究：OpenAI 把這些發現定位為後續實驗的方向，提出的生物學機制仍需在實驗室驗證。研究團隊估計，同樣的分析如果由人按擾動逐一進行，需要幾個月到一年。
代理具體做了什麼
分析對象是一份全腦 CRISPR 圖譜，記錄基因擾動如何影響小鼠全腦各類細胞。每個代理負責一個基因擾動，分析細胞反應、檢索科學文獻並提出解釋。所有報告再彙整成 OpenAI 所說的「推理圖譜」，把基因、細胞效應、相關論文和可能的機制串在一起。OpenAI 把這種做法稱為 distributed biological reasoning（分散式生物推理），推理圖譜已向研究者開放。
OpenAI 表示，這些代理重現了先前人工分析的結論，還找出了額外線索；它們對新穎性和科學價值的判斷，也與盲評專家的意見一致。
為什麼分工有幫助
OpenAI 做了對照：模型和資源不變，把整份資料交給單一代理。隨著工作量增加，單一代理查閱的文獻越來越少，在最大工作量下只引用了 11 篇，而分散式代理引用了 700 多篇。盲評對比中，人類專家有 75% 的情況更認可分散式代理的報告。
OpenAI 給出的解釋是涵蓋面。一個代理面對整個實驗，閱讀就會被攤薄，就像時間有限的研究人員往往只盯最強的訊號。每個代理只管一個擾動，就能把細微或意外的反應也查透；多個代理並行運作，又能同時處理大量擾動。把任務拆給並行代理的思路也已進入面向一般用戶的產品，例如 GPT-6 Pro 的並行代理功能。
DCTN1 這條線索
OpenAI 在北京時間 10 月 21 日 21:32 的 X 貼文中重點介紹了 DCTN1。這個基因的突變會導致 Perry syndrome，一種症狀類似帕金森氏症的罕見神經退化性疾病。在圖譜中，敲除 Dctn1 會讓參與合成膽固醇的基因表現升高。代理把這一現象與「膽固醇運輸出問題可能促使細胞合成更多膽固醇」的研究連結起來，提出膽固醇可能沒有送到神經元需要的位置。
由此引出幾個後續實驗要回答的問題：DCTN1 受損是否會改變神經元內膽固醇的分布？這種變化是否與神經退化有關？恢復正常分布能否保護神經元？人類專家認為這項假說新穎、值得跟進，但它目前只是基於小鼠資料的假說，既不是已證實的機制，也不是治療方法。
代理還指出了 Tsc1 和 Tsc2 的差異。這兩個基因共同調控 mTOR，但在小腦中，Tsc2 受損改變了數十個與神經元溝通相關的基因，Tsc1 受損則幾乎沒有影響。OpenAI 把這看作一組更具體、可在實驗室檢驗的問題。
接下來
OpenAI 表示將擴大這項合作，用於尋找新的藥物標靶。這也是 OpenAI 加碼生命科學的一部分，先前已有把 Orchestra Bio 併入 Rosalind 的計畫。OpenAI 自己的說法是科學家仍居於中心：代理負責找線索，驗證哪一條由研究人員決定。