OpenAI представляет атлас рассуждений о мозге мыши, созданный агентами GPT-Rosalind

21 октября 2026 года OpenAI объявила, что вместе с PerturbAI и Scripps Research использовала тысячи ИИ-агентов на базе GPT-Rosalind, чтобы за 32 минуты проанализировать уже имеющиеся экспериментальные данные о миллионах клеток мозга мыши. Отчёты агентов объединили в общедоступный атлас рассуждений.

Распределённый биологический анализ

Подход, который OpenAI называет распределённым биологическим анализом, разделил работу между тысячами агентов, изучавших атлас CRISPR всего мозга — набор данных о том, как нарушения работы генов влияют на разные типы клеток в мозге мыши. Каждый агент исследовал нарушение работы одного гена, анализировал клеточные реакции, искал сведения в научной литературе и предлагал объяснения полученных результатов. Отчёты агентов объединили в атлас рассуждений, связывающий гены, клеточные эффекты, соответствующие публикации и возможные биологические механизмы.

По словам OpenAI, исследовательская группа оценила, что сопоставимый анализ, проведённый людьми, и обзор литературы — по одному воздействию за раз — заняли бы от нескольких месяцев до года. Агенты воспроизвели результаты анализа, выполненного людьми, и обнаружили дополнительные перспективные направления; их оценки новизны и научной ценности совпали с оценками экспертов, которые не знали, кем были получены результаты.

Сара Тейхманн, профессор кафедры медицины стволовых клеток Кембриджского университета и одна из основательниц и сопредседателей Human Cell Atlas, заявила в объявлении OpenAI: «Мы создаём клеточные атласы, чтобы другие учёные могли совершать открытия, о которых мы сами ещё не догадывались. ИИ может помочь большему числу исследователей изучать эти ресурсы и превращать неожиданные наблюдения в новые вопросы для проверки».

Сопутствующая препринт-статья «Распределённые ИИ-агенты обеспечивают всестороннее выявление биологических закономерностей в масштабах больших данных» была размещена на bioRxiv 16 октября 2026 года и ещё не прошла рецензирование. Её авторы связаны с Howard Hughes Medical Institute and Scripps Research, OpenAI, PerturbAI и Калифорнийским университетом в Сан-Диего; соответствующим автором указан Синь Цзинь из Scripps Research. В заявлении о конфликте интересов раскрывается, что шестеро авторов работают в OpenAI, двое — в PerturbAI, а Грейс Чжэн и Синь Цзинь являются сооснователями PerturbAI.

Различия между Tsc2 и Tsc1 и перспективная связь с холестерином

Как сообщается в объявлении, агенты выявили неожиданное различие между Tsc1 и Tsc2 — двумя генами, которые совместно регулируют mTOR, важнейший регулятор роста и обмена веществ в клетках, а также старения. Нарушение работы любого из этих генов оказывало сходное воздействие на несколько групп нейронов. В мозжечке, который помогает координировать движения, нарушение работы Tsc2 изменяло активность десятков генов, участвующих в передаче сигналов между нейронами, тогда как нарушение работы Tsc1 почти ничего не меняло.

В объявлении отмечается, что у людей с туберозным склерозом аномалии мозжечка тесно связаны с мутациями TSC2. Хотя препараты, снижающие активность mTOR, помогают лечить некоторые опухоли мозга и судорожные приступы, связанные с заболеванием трудности с обучением и поведением по-прежнему сложно устранить. Агенты определили конкретную группу нейронов и клеточные изменения, требующие дальнейшего изучения.

Агенты также обнаружили перспективное направление для изучения DCTN1 — гена, мутации которого вызывают синдром Перри, нейродегенеративное заболевание с симптомами, напоминающими болезнь Паркинсона. DCTN1 участвует в перемещении веществ внутри нейронов; согласно атласу, нарушение работы Dctn1 повышало экспрессию генов, участвующих в синтезе холестерина. Агенты связали это наблюдение с исследованиями, предполагающими, что проблемы с транспортом холестерина могут заставлять клетки вырабатывать его больше. Это позволило поставить дополнительные вопросы: меняет ли нарушение работы DCTN1 распределение холестерина внутри нейронов и могут ли такие изменения способствовать нейродегенерации. Как говорится в объявлении, эксперты сочли эту гипотезу новой, значимой и заслуживающей дальнейшего изучения.

Томаш Новаковский, доцент кафедры нейрохирургии Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF), сказал, что возможная связь между функцией нейронов и метаболизмом холестерина показывает: если объединить сведения, разбросанные по разным научным областям, можно по-новому взглянуть на биологию заболеваний.

Распределённые агенты и один агент: сравнение

Команда проверила, сможет ли один агент, получивший весь набор данных, сравниться с тысячами агентов, работающих параллельно, при неизменных модели и ресурсах. По мере увеличения объёма работы один агент охватывал всё меньшую часть научной литературы и при наибольшей нагрузке ссылался лишь на 11 источников, тогда как распределённые агенты приводили более 700 ссылок. В слепом сравнении эксперты в 75% случаев отдавали предпочтение отчётам распределённых агентов, а не отчётам одного агента.

В препринте сообщается, что, не имея доступа к исходной рукописи, агенты восстановили её выводы, предсказали эффекты воздействий, не использованных при обучении, и выявили связи между воздействиями с одинаковыми или противоположными результатами при разной выраженности эффектов. Авторы утверждают, что распределённые агенты расширяли охват научной литературы по мере роста объёма работы, находя в сотни раз больше источников, чем режим с одним агентом, а эксперты, не знавшие, кем были составлены рейтинги открытий, подтвердили их обоснованность.

Доступ к атласу, коду и набору данных

Атлас рассуждений и лежащая в его основе платформа Distributed Agents находятся в открытом доступе в репозитории на GitHub, выпущенном под лицензией MIT. В репозитории представлены среда выполнения агента, инструменты для работы с корпусом и блокноты, использованные для анализа, иллюстраций и дополнительных таблиц в рукописи. В документации описан размещённый в сети корпусный сервис только для чтения с конечными точками MCP, которые предоставляют доступ к выводам, утверждениям, подтверждающим доказательствам и инструментам анализа; поскольку на размещённом сервере нет файлов с исходным набором данных, в репозитории также приведены инструкции по локальному запуску платформы через интерфейс командной строки Codex. Дата последнего коммита в репозитории, в котором обновили ссылку на публикацию в bioRxiv, лицензию и документацию по размещённому сервису, — 21 октября 2026 года.

Проанализированный набор данных — атлас CRISPR Perturb-seq всего мозга, полученный in vivo от PerturbAI на Hugging Face. Согласно карточке набора данных, он включает 7,7 миллиона клеток и 7 739 370 строк общим объёмом 205 GB; в нём представлены результаты профилирования отдельных ядер по 19 070 мРНК и 8 588 sgRNA, позволяющего измерить эффекты почти 2 000 генов, связанных с заболеваниями. Аннотации клеток взяты из таксономии всего мозга мыши Allen Institute Whole Mouse Brain Taxonomy. В карточке в качестве публикации, лежащей в основе атласа, указана рукопись, размещённая на bioRxiv в марте 2026 года: «Genome-scale functional mapping of the mammalian whole brain with in vivo Perturb-seq».

OpenAI сообщила, что исследователи могут использовать атлас, чтобы сравнивать родственные гены, изучать неожиданные реакции и выявлять перспективные направления для дальнейшей работы. По словам компании, полученные результаты помогают определить приоритеты для дальнейших экспериментов, необходимых для проверки предложенных биологических механизмов.