OpenAI dévoile un atlas de raisonnement sur le cerveau de la souris créé par des agents GPT-Rosalind

Le 21 octobre 2026, OpenAI a annoncé avoir utilisé, avec PerturbAI et Scripps Research, des milliers d’agents d’IA propulsés par GPT-Rosalind pour analyser en 32 minutes des données expérimentales existantes portant sur des millions de cellules cérébrales de souris, puis avoir rassemblé les rapports des agents dans un atlas de raisonnement accessible au public.

Raisonnement biologique distribué

Cette approche, qu’OpenAI appelle le raisonnement biologique distribué, a réparti l’analyse entre des milliers d’agents qui ont examiné un atlas CRISPR du cerveau entier, un jeu de données montrant comment les perturbations génétiques affectent différents types de cellules dans le cerveau de la souris. Chaque agent a étudié une perturbation génétique, analysé les réponses cellulaires, consulté la littérature scientifique et proposé des explications aux résultats. Les rapports des agents ont été rassemblés dans un atlas de raisonnement établissant des liens entre les gènes, les effets cellulaires, les publications pertinentes et les mécanismes biologiques possibles.

OpenAI a indiqué que l’équipe de recherche estimait qu’une analyse humaine comparable, accompagnée d’une revue de la littérature et menée une perturbation à la fois, prendrait des mois à un an. Les agents ont retrouvé les résultats d’analyses humaines tout en mettant au jour de nouvelles pistes, et leurs évaluations de la nouveauté et de la valeur scientifique concordaient avec celles d’experts humains qui n’étaient pas informés des résultats.

Sarah Teichmann, titulaire de la chaire de médecine des cellules souches à l’University of Cambridge et coprésidente fondatrice du Human Cell Atlas, a déclaré dans l’annonce d’OpenAI : « Nous créons des atlas cellulaires pour permettre à d’autres scientifiques de faire des découvertes que nous n’avons pas encore imaginées. L’IA pourrait aider davantage de chercheurs à explorer ces ressources et à transformer des observations inattendues en nouvelles questions à tester. »

Un préprint associé, intitulé Les agents d’IA distribués permettent de découvrir de manière exhaustive des connaissances biologiques à grande échelle, a été publié sur bioRxiv le 16 octobre 2026 et n’a pas été certifié par évaluation par les pairs. Ses auteurs sont affiliés au Howard Hughes Medical Institute and Scripps Research, à OpenAI, à PerturbAI et à l’University of California San Diego. Xin Jin, de Scripps Research, y est désigné comme auteur correspondant. La déclaration relative aux conflits d’intérêts indique que six des auteurs sont employés par OpenAI, deux par PerturbAI, et que Grace Zheng et Xin Jin sont cofondateurs de PerturbAI.

Différence entre Tsc2 et Tsc1 et piste liée au cholestérol

Selon l’annonce, les agents ont relevé une différence inattendue entre Tsc1 et Tsc2, deux gènes qui agissent de concert pour réguler mTOR, un régulateur majeur de la croissance cellulaire, du métabolisme et du vieillissement. La perturbation de l’un ou l’autre de ces gènes a eu des effets similaires dans plusieurs groupes de neurones. Dans le cervelet, qui contribue à la coordination des mouvements, la perturbation de Tsc2 a modifié l’activité de dizaines de gènes impliqués dans la communication neuronale, tandis que celle de Tsc1 a entraîné peu de changements.

L’annonce précise que, chez les personnes atteintes de sclérose tubéreuse de Bourneville, les anomalies du cervelet sont fortement associées aux mutations de TSC2. Elle indique également que, si les médicaments qui réduisent l’activité de mTOR peuvent traiter certaines tumeurs cérébrales et crises épileptiques, les difficultés d’apprentissage et de comportement liées à la maladie restent difficiles à prendre en charge. Les agents ont identifié un groupe précis de neurones et des changements cellulaires qui méritent d’être étudiés plus avant.

Les agents ont également relevé une piste concernant DCTN1, un gène dont les mutations provoquent le syndrome de Perry, une maladie neurodégénérative caractérisée par des symptômes semblables à ceux de la maladie de Parkinson. DCTN1 participe au transport de cargaisons à l’intérieur des neurones et, dans l’atlas, la perturbation de Dctn1 a accru l’expression de gènes impliqués dans la production de cholestérol. Les agents ont rapproché cette observation de travaux suggérant que des problèmes de transport du cholestérol pourraient inciter les cellules à en produire davantage. Cela soulève des questions à approfondir : la perturbation de DCTN1 modifie-t-elle la répartition du cholestérol dans les neurones, et ces changements pourraient-ils contribuer à la neurodégénérescence ? Selon l’annonce, des experts humains ont jugé l’hypothèse nouvelle, importante et digne d’être approfondie.

Tomasz Nowakowski, professeur associé de neurochirurgie à l’UCSF, a déclaré que le lien possible entre le fonctionnement des neurones et le métabolisme du cholestérol illustre comment des indices dispersés dans différents domaines, une fois mis en relation, peuvent offrir une nouvelle façon d’appréhender la biologie des maladies.

Agents distribués et agent unique

L’équipe a vérifié si un agent unique disposant de l’ensemble du jeu de données pouvait égaler les performances de milliers d’agents travaillant en parallèle, en maintenant le modèle et les ressources constants. À mesure que la charge de travail augmentait, l’agent unique consultait une part moins importante de la littérature et ne citait que 11 références pour la charge de travail la plus élevée, tandis que les agents distribués en citaient plus de 700. Lors de comparaisons à l’aveugle, les experts humains ont préféré les rapports des agents distribués à ceux de l’agent unique dans 75 % des cas.

Le préprint indique que, sans avoir accès au manuscrit source, les agents en ont retrouvé les conclusions, ont prédit les effets de perturbations dont les résultats leur avaient été cachés et ont repéré des liens entre des perturbations produisant des effets similaires ou opposés, quelle que soit l’intensité de ces effets. Les auteurs affirment que les agents distribués ont élargi la couverture de la littérature à mesure que la charge de travail augmentait, en retrouvant des centaines de fois plus de références qu’en mode agent unique, et que des experts humains, dans le cadre d’une évaluation à l’aveugle, ont approuvé le classement des découvertes établi par les agents.

Accès à l’atlas, au code et au jeu de données

L’atlas de raisonnement et le framework Distributed Agents sous-jacent sont accessibles au public dans un dépôt GitHub publié sous licence MIT. Le dépôt fournit l’environnement d’exécution de l’agent, les outils de gestion du corpus et les notebooks utilisés pour les analyses, les figures et les tableaux supplémentaires du manuscrit. Il décrit un service de corpus hébergé en lecture seule, doté de points de terminaison MCP qui donnent accès aux constats, aux affirmations, aux éléments probants à l’appui et aux outils d’analyse ; comme le serveur hébergé ne contient pas les fichiers de données brutes, le dépôt fournit également des instructions pour exécuter le framework localement au moyen de l’interface en ligne de commande Codex. Le dernier commit du dépôt, qui a mis à jour la citation bioRxiv, la licence et la documentation du service hébergé, date du 21 octobre 2026.

L’ensemble de données analysé est l’atlas Perturb-seq CRISPR in vivo du cerveau entier de PerturbAI sur Hugging Face. La fiche descriptive de l’ensemble de données décrit 7,7 millions de cellules, 7 739 370 lignes totalisant 205 Go, avec un profilage à noyau unique sur 19 070 ARNm et 8 588 sgARN, mesurant les effets de près de 2 000 gènes liés à des maladies, avec des annotations de cellules tirées de la taxonomie du cerveau de souris entier de l’Allen Institute. La fiche identifie un manuscrit bioRxiv de mars 2026, « Cartographie fonctionnelle à l’échelle du génome du cerveau entier de mammifère avec Perturb-seq in vivo », comme publication sous-jacente à l’atlas.

OpenAI a déclaré que les chercheurs peuvent utiliser l’atlas pour comparer des gènes apparentés, étudier des réponses inattendues et repérer des pistes prometteuses à approfondir, et que les résultats contribuent à définir les expériences supplémentaires nécessaires pour mettre à l’épreuve les mécanismes biologiques proposés.