OpenAI、PerturbAI 和 Scripps Research 把一份已有小鼠脑数据的分析工作拆给了数千个由 GPT-Rosalind 驱动的代理。这一次分析覆盖数百万个脑细胞的数据和相关文献，用时 32 分钟。产出的是一批研究线索，而不是完成了研究：OpenAI 把这些发现定位为后续实验的方向，提出的生物学机制仍需在实验室验证。研究团队估计，同样的分析如果由人按扰动逐个来做，需要几个月到一年。

代理具体做了什么

分析对象是一份全脑 CRISPR 图谱，记录基因扰动如何影响小鼠全脑各类细胞。每个代理负责一个基因扰动，分析细胞反应、检索科学文献并提出解释。所有报告再汇总成 OpenAI 所说的"推理图谱"，把基因、细胞效应、相关论文和可能的机制连在一起。OpenAI 把这种做法称为 distributed biological reasoning（分布式生物推理），推理图谱已向研究者开放。

OpenAI 称，这些代理复现了此前人工分析的结论，还找出了额外线索；它们对新颖性和科学价值的判断，也与盲评专家的意见一致。

为什么分工有帮助

OpenAI 做了对照：模型和资源不变，把整份数据交给单个代理。随着工作量增加，单个代理查阅的文献越来越少，在最大工作量下只引用了 11 篇，而分布式代理引用了 700 多篇。盲评对比中，人类专家有 75% 的情况更认可分布式代理的报告。

OpenAI 给出的解释是覆盖面。一个代理面对整个实验，阅读就会摊薄，就像时间有限的科研人员往往只盯最强的信号。每个代理只管一个扰动，就能把细微或意外的反应也查透；多个代理并行运行，又能同时处理大量扰动。把任务拆给并行代理的思路也已进入面向普通用户的产品，比如 GPT-6 Pro 的并行代理功能。

DCTN1 这条线索

OpenAI 在北京时间 10 月 21 日 21:32 的 X 帖中重点介绍了 DCTN1。这个基因的突变会导致 Perry syndrome，一种症状类似帕金森病的罕见神经退行性疾病。在图谱中，敲除 Dctn1 会让参与合成胆固醇的基因表达升高。代理把这一现象与"胆固醇运输出问题可能促使细胞合成更多胆固醇"的研究联系起来，提出胆固醇可能没有送到神经元需要的位置。

由此引出几个后续实验要回答的问题：DCTN1 受损是否会改变神经元内胆固醇的分布？这种变化是否与神经退行有关？恢复正常分布能否保护神经元？人类专家认为这一假说新颖、值得跟进，但它目前只是基于小鼠数据的假说，既不是已证实的机制，也不是治疗方法。

代理还指出了 Tsc1 和 Tsc2 的差异。这两个基因共同调控 mTOR，但在小脑中，Tsc2 受损改变了数十个与神经元通讯相关的基因，Tsc1 受损则几乎没有影响。OpenAI 把这看作一组更具体、可在实验室检验的问题。

接下来

OpenAI 表示将扩大这项合作，用于寻找新的药物靶点。这也是 OpenAI 加码生命科学的一部分，此前已有把 Orchestra Bio 并入 Rosalind 的计划。OpenAI 自己的说法是科学家仍处于中心：代理负责找线索，验证哪条由研究人员决定。