OpenAI 发布由 GPT-Rosalind 智能体构建的小鼠脑推理图谱

OpenAI 于 2026 年 10 月 21 日宣布，OpenAI、PerturbAI 和 Scripps Research 使用由 GPT-Rosalind 驱动的数千个 AI 智能体，在 32 分钟内分析了来自数百万个小鼠脑细胞的现有实验数据，并将智能体的报告整合成一份公开的推理图谱。

分布式生物学推理

OpenAI 将这种方法称为“分布式生物学推理”：数千个智能体分别分析一份全脑 CRISPR 图谱。该数据集展示了基因扰动如何影响小鼠脑内不同类型的细胞。每个智能体都调查一种基因扰动，分析细胞反应，检索科学文献，并为结果提出解释。随后，团队将智能体的报告汇总成一份推理图谱，串联起基因、细胞效应、相关论文和可能的生物学机制。

OpenAI 表示，研究团队估计，如果由人类以一次分析一种扰动的方式完成同等规模的分析和文献综述，可能需要数月至一年。智能体重现了人类分析得出的发现，同时还挖掘出更多线索；其对新颖性和科学价值的评估，也与不知情的人类专家的判断一致。

干细胞医学讲席教授、剑桥大学教授兼人类细胞图谱计划创始联合主席 Sarah Teichmann 在OpenAI 的公告中表示：“我们构建细胞图谱，是为了让其他科学家能够发现我们尚未设想过的事物。AI 可以帮助更多研究人员探索这些资源，并将意外观察转化为有待检验的新问题。”

一篇配套预印本《分布式 AI 智能体助力大规模、全面发现生物学洞见》于 2026 年 10 月 16 日发布在 bioRxiv 上，尚未经过同行评审认证。作者来自 Howard Hughes Medical Institute and Scripps Research、OpenAI、PerturbAI 和加州大学圣迭戈分校；Scripps Research 的 Xin Jin 被列为通讯作者。利益冲突声明披露，六位作者是 OpenAI 员工，两位是 PerturbAI 员工，Grace Zheng 和 Xin Jin 则是 PerturbAI 的联合创始人。

Tsc2 的差异及胆固醇线索

公告称，智能体发现 Tsc1 和 Tsc2 之间存在一个出乎意料的差异。这两个基因协同调控 mTOR，而 mTOR 是细胞生长、代谢和衰老的主要调节因子。在若干组神经元中，扰动任一基因都会产生相似影响。在负责协调运动的小脑中，扰动 Tsc2 改变了数十个参与神经元通信的基因的活性，而扰动 Tsc1 几乎没有造成变化。

公告指出，患有结节性硬化症的人，其小脑异常与 TSC2 突变密切相关；虽然降低 mTOR 活性的药物可以治疗某些脑肿瘤和癫痫发作，但与该疾病相关的学习和行为困难仍难以应对。智能体还锁定了一组特定神经元及相关细胞变化，以供进一步研究。

智能体还在 DCTN1 中发现了一条线索。该基因的突变会导致 Perry 综合征，这是一种具有帕金森病样症状的神经退行性疾病。DCTN1 参与神经元内的物质运输；在图谱中，扰动 Dctn1 会提高参与胆固醇合成的基因的表达。智能体将这一观察与相关研究联系起来；研究指出，胆固醇运输出现问题可能会促使细胞生成更多胆固醇。这引出了后续问题：扰动 DCTN1 是否会改变神经元内胆固醇的分布，以及这些变化是否可能促成神经退行性病变。公告称，人类专家认为这一假设新颖、重要，值得进一步研究。

加州大学旧金山分校（UCSF）神经外科副教授 Tomasz Nowakowski 表示，神经元功能与胆固醇代谢之间可能存在的联系，展现了散落在不同领域的线索一旦串联起来，如何为理解疾病生物学提供新的思路。

分布式智能体与单个智能体的比较

研究团队在模型和资源保持不变的情况下，测试了让单个智能体处理整个数据集，能否达到数千个智能体并行工作的效果。随着工作量增加，单个智能体检索的文献越来越少；在最大工作量下，它仅引用了 11 篇参考文献，而分布式智能体引用了 700 多篇。在盲测比较中，人类专家有 75% 的时间更青睐分布式智能体生成的报告，而非单个智能体生成的报告。

预印本报告称，在无法访问源论文稿件的情况下，智能体仍然复现了其中的结论，预测了留出的扰动效应，并识别出在不同效应强度下具有共同或相反结果的扰动关系。作者指出，分布式智能体能够随着工作量增加而扩大文献覆盖范围，检索到的参考文献数量是单智能体模式的数百倍；盲测中的人类专家也认可了智能体对发现结果的排序。

图谱、代码和数据集的获取方式

推理图谱及其底层的分布式智能体框架已在一个以 MIT 许可证发布的 GitHub 代码库中公开。该代码库提供智能体运行时、语料库工具，以及用于论文分析、图表和补充表格的笔记本。代码库还记录了一项托管式只读语料库服务，该服务通过 MCP 端点提供研究发现、论断、支持性证据和分析工具；由于托管服务器不包含原始数据集文件，代码库也提供了通过 Codex CLI 在本地运行该框架的说明。代码库最近一次提交更新了 bioRxiv 引文、许可证和托管服务文档，日期为 2026 年 10 月 21 日。

所分析的数据集是 PerturbAI 在 Hugging Face 上发布的全脑体内 CRISPR Perturb-seq 图谱。数据集说明页称，该数据集包含 770 万个细胞，共有 7,739,370 行，总计 205 GB；通过单核分析对 19,070 种 mRNA 和 8,588 种 sgRNA 进行测定，以评估近 2,000 个与疾病相关基因的影响。细胞注释取自 Allen Institute Whole Mouse Brain Taxonomy。说明页还将 2026 年 3 月发布于 bioRxiv 的论文《Genome-scale functional mapping of the mammalian whole brain with in vivo Perturb-seq》列为该图谱的基础文献。

OpenAI 表示，研究人员可以利用该图谱比较相关基因、调查意外反应，并找出值得进一步研究的潜在线索；研究结果还有助于确定需要开展哪些后续实验，以检验所提出的生物学机制。