Pagsusukat ng kakayahan ng AI na pabilisin ang pananaliksik sa biyolohiya sa wet lab

Ang pagpapabilis ng siyentipikong pag-unlad ay isa sa pinakamahalagang paraan kung paano makikinabang ang sangkatauhan sa AI. Sa GPT‑5, nagsisimula na tayong makakita ng mga unang senyales⁠ nito—hindi lang sa pagtulong sa mga mananaliksik na mas mabilis na makausad sa siyentipikong literatura, kundi pati na rin sa pagsuporta sa mga bagong anyo ng siyentipikong pangangatwiran, tulad ng paglitaw ng mga hindi inaasahang koneksyon, pagmumungkahi ng mga estratehiya sa pagpapatunay, o pag-aalok ng mga posibleng mekanismo na maaaring suriin at subukan ng mga eksperto.

Ang mga nagawa hanggang ngayon ay pinaka-nakikita sa mga larangan tulad ng matematika, teoretikal na pisika, at teoretikal na computer science, kung saan maaaring masusing masuri ang mga ideya nang hindi nangangailangan ng pisikal na eksperimento. Iba ang biology: karamihan sa mga pag-unlad ay nakasalalay sa eksperimental na pagsasagawa, pag-uulit, at empirikal na pagpapatunay sa laboratoryo.

Para makatulong na maunawaan kung paano kumikilos ang mga frontier model sa mga setting na ito, nakipagtulungan kami sa Red Queen Bio, isang biosecurity start-up, para bumuo ng balangkas ng pagsusuri na sumusubok kung paano nagmumungkahi, nagsusuri, at umuulit ang modelo sa mga ideya sa wet lab. Nag-set up kami ng simpleng system ng eksperimentong molekular na biyolohiya at pinasimple ng GPT‑5 ang protokol ng molekular na cloning para sa mas mahusay na resulta.

Sa maraming yugto ng eksperimento, nagpakilala ang GPT‑5 ng bagong mekanismo na nagpaunlad ng kahusayan sa pag-clone nang 79 beses. Ang pag-clone ay isang mahalagang kasangkapan sa molekular na biyolohiya. Ang kahusayan ng mga pamamaraan ng pag-clone ay mahalaga para sa paggawa ng malalaki, kumplikadong mga librarya na sentro sa protein engineering⁠(magbubukas sa bagong window), genetic screens⁠(magbubukas sa bagong window), at pag-engineer ng strain ng mga organismo⁠(magbubukas sa bagong window). Ipinapakita ng proyektong ito kung paano maaaring makipagtulungan ang AI sa mga biyologo para pabilisin ang pananaliksik. Ang pagpapabuti ng mga pamamaraan ng eksperimento ay makakatulong sa mga mananaliksik na mas mabilis kumilos, magbawas ng gastos, at maisalin ang mga natuklasan sa tunay na epekto sa mundo.

Dahil ang mga pag-unlad sa biological reasoning ay may mga implikasyon sa biosecurity, isinagawa namin ang gawaing ito sa isang mahigpit na kinokontrol na kapaligiran—gamit ang isang hindi mapanganib na sistema ng eksperimento, nililimitahan ang saklaw ng gawain, at sinusuri ang pag-uugali ng modelo para ipaalam ang aming mga pagtatasa sa panganib sa biosecurity at ang pagbuo ng mga pag-iingat sa antas ng modelo at sistema, gaya ng nakabalangkas sa aming Balangkas ng Kahandaan⁠(magbubukas sa bagong window).

Sa ganitong set-up, ang GPT‑5 ay nag-isip nang mag-isa tungkol sa cloning protocol, nagpanukala ng mga pagbabago, at nagsama ng data mula sa mga bagong eksperimento para magmungkahi ng higit pang mga pagpapabuti. Ang tanging interbensyon ng tao ay ang pagpapagawa sa mga siyentipiko ng binagong protocol at pag-upload ng mga data mula sa eksperimento.

Sa loob ng maraming round, in-optimize ng GPT‑5 ang proseso ng pag-clone para mapabuti ang kahusayan ng higit sa 79x—na nangangahulugang para sa tiyak na dami ng Input na DNA, nakakuha kami ng 79x na mas maraming beripikadong mga clone kaysa sa baseline na protocol. Karamihan sa kapansin-pansin, ipinakilala nito ang dalawang enzyme na bumubuo ng bagong mekanismo: ang recombinase RecA mula sa E. coli, at phage T4 gene 32 single-stranded DNA–binding protein (gp32). Sa pagtutulungan, pinapakinis at inaalis ng gp32 ang mga buhol ng maluwag na dulo ng DNA, at pagkatapos ay ginagabayan ng RecA ang bawat hibla sa tamang katugma nito.

Bagama't maaga pa, nakapagpapatibay-loob ang mga resultang ito. Ang mga pagpapabuti ay partikular sa aming partikular na set-up ng pag-clone na ginagamit sa aming sytem ng modelo, at nangangailangan pa rin ng mga siyentipikong tao na mag-set up at magpatakbo ng mga protocol. Gayunpaman, ipinapakita ng mga eksperimentong ito na ang mga system ng AI ay maaaring makatulong nang malaki sa totoong gawain sa laboratoryo at maaaring mapabilis ang mga siyentipikong tao sa hinaharap.

Kapansin-pansin, ang AI-lab loop ay pinatakbo gamit ang nakapirming mga prompt at walang interbensyon ng tao. Ang scaffolding na ito ay nakatulong para maipakita ang kapasidad ng modelo na magmungkahi ng mga tunay na nobelang pagbabago sa protocol nang hiwalay sa gabay ng tao, pero ikinulong din nito ang system sa paggalugad at nilimitahan ang kakayahan nitong i-maximize ang pagganap ng mga bagong natuklasang ideya. Ang mas mahusay na dynamic na balanse sa pagitan ng exploration at exploitation ay malamang na magdudulot ng mas malaking benepisyo, dahil parehong may malaking puwang para sa pagpapahusay ang mga pag-unlad sa enzymatic at transformation. Inaasahan naming ang mga pag-unlad sa pagpaplano at task-horizon reasoning ay magpapahusay sa kakayahan ng mga simpleng naka-fix na prompt na suportahan ang parehong pagtuklas at kasunod na pag-optimize.

Ang Gibson assembly⁠(magbubukas sa bagong window) na reaksyon ay naging pangunahing pamamaraan sa cloning mula nang imbentuhin ito noong 2009, at malawakang tinanggap sa larangan ng molecular biology. Ang Gibson assembly ay nagbibigay-daan sa mga molecular biologist na "magdikit" ng mga piraso ng DNA sa pamamagitan ng maikling pagtunaw ng kanilang mga dulo para ang mga magkatugmang sequence ay maselyohan sa isang molekula. Ang isang pangunahing atraksyon ng Gibson assembly ay ang pagiging simple nito: lahat ng bagay ay nangyayari sa isang tubo sa iisang temperatura. Ang mga limitasyong iyon ay natural na nag-iiwan ng puwang para sa pagpapabuti. Bukod pa rito, ginagawa angkop ng mga sumusunod na katangian sa pagsusuri ng mga kakayahan ng mga modelo ng AI na mapabuti ang mga pamamaraan sa wet lab:

• Mahusay na natukoy gamit ang mga kontroladong bahagi, hindi tulad ng isang sistemang nakabatay sa cell
• May malinaw na tungkulin sa pag-optimize: nababagong-anyo na pabilog na DNA na gawa mula sa takdang dami ng mga linear na input ng DNA
• Medyo mabilis na mga siklo ng eksperimento (1-2 araw)
• Mataas na dimensyong espasyo sa disenyo na nangangailangan ng mekanismong pangangatwiran para mapabuti: ang mga pinakamainam na buffer, reagent, at temperatura ay pawang magkakaugnay

Gumamit kami ng HiFi assembly⁠(magbubukas sa bagong window), isang proprietary enzyme system na binuo ng New England Biolabs at nakabatay sa Gibson assembly, bilang panimulang punto para sa pag-optimize. Sinaliksik namin kung ang isang AI ay maaaring magbago at matuto mula sa eksperimental na feedback kapag naalis na ang single-step at isothermal na mga limitasyon, at sa gayon ay matukoy ang mga pagpapabuti sa protocol sa sitwasyong ito.

Sa partikular, nagsagawa kami ng two-piece cloning reaction gamit ang gene para sa green fluorescent protein (GFP) at ang malawakang ginagamit na pUC19 plasmid, isang karaniwang "sasakyan" ng DNA na ginagamit para magdala ng mga gene papunta sa bacteria para makopya ang mga ito. Ang layunin ay para madagdagan ang bilang ng mga matagumpay na kolonya.

In-optimize namin ang reaksyon ng pag-clone sa pamamagitan ng pagpapakilala ng ebolusyonaryong balangkas para sa pag-uulit sa mga mungkahi, na nagpapahintulot sa modelo na matuto "online" mula sa mga nakaraang eksperimento nito. Sa bawat round, nagmungkahi ang GPT‑5 ng batch ng 8-10 iba't ibang reaksyon, at ang mga reaksyon ay itinulak sa mga susunod na round kung kinakailangan ang mga custom na reagent na wala sa laboratoryo. Pagkatapos ay isinagawa ng mga siyentipiko ang mga reaksyon at sinukat ang bilang ng mga kolonya kumpara sa baseline na HiFi Gibson assembly sa paunang pagsusuri. Ang data na may pinakamahusay na performance mula sa nakaraang round ay ipinasok sa susunod na round. Mahalaga, isinaayos ang pag-prompt a nang walang input ng tao maliban sa mga tanong na naglilinaw, na nagpapahintulot sa amin na direktang maiugnay ang mga nobelang mekanistikong pananaw sa AI sa halip na gabay ng tao. 

Sinubukan naming muli ang nangungunang walong reaksyon mula sa buong serye ng pag-optimize gamit ang mas malawak na hanay ng mga DNA dilution, at natuklasan na marami ang nagpakita ng mas maliliit na epekto kaysa sa unang pagsusuri; sa huli, ang pinakamalakas na napatunayang kandidato ay ang reaksyon mula sa round-5 na muling nagpakita ng orihinal nitong pagganap. Maraming mga mahusay na tagapaganap ang napabilang sa pamilya ng ligase-polish, na tila partikular na sensitibo sa maliliit na pagbabago sa estado ng competent-cell at/o sa paghawak ng DNA pagkatapos ng reaksyon. Dahil ang mga reaksyong ito ay gumamit ng maikling hakbang sa HiFi, ipinapalagay namin na maraming produkto ang malamang na pumapasok sa E. coli na may junction lang na natatakpan at ang isa ay hinahawakan ng annealing, na nag-iiwan ng downstream rescue sa mga cellular repair pathway. Gumagawa ito ng mataas na pagkakaiba-iba at 'jackpot' na dinamika: kahit na kadalasan ang mga variant ng reaksiyong ito ay hindi nagtatagumpay, isang malakas na outlier ang maaaring magdala sa pamilya sa mga susunod na yugto. 

Habang nakatuon kami sa pag-optimize ng reaksyon ng pag-clone sa mga round dahil sa kumplikado ng mekanismo nito, kasabay naming in-optimize ang proseso ng transformasyon gamit ang "one-shot" na round kung saan iminungkahi ng modelo ang maraming independiyenteng pagbabago, at kinuha namin ang pinaka-mahusay na reaksyon.

Gamit ang mga pamantayang prompt na walang input mula sa tao, pinahusay ng GPT5 ang kahusayan ng end-to-end cloning ng 79 na beses, na nakumpirma sa mga ulit ng eksperimento.

Kapansin-pansin, iminungkahi ng modelo ang bagong enzymatic na pamamaraan, na tinawag nitong RecA-Assisted Pair-and-Finish HiFi Assembly (RAPF-HiFi), na nagdaragdag ng dalawang bagong protina sa reaksyon: ang recombinase RecA mula sa E. coli, at ang phage T4 gene 32 single-stranded DNA–binding protein (gp32). Dagdag pa rito, ang modelo ay gumawa ng mga sadyang pagbabago sa temperatura at oras ng incubation, at sa timing ng mga enzymatic addition: iminungkahi nito ang pagdaragdag ng RecA at gp32 pagkatapos ng paunang 50°C na HiFi reaction, na hinahayaang gumana ang mga protina na ito sa 37°C, at pagkatapos ay babalik sa 50°C para makumpleto ang assembly. Sama-sama, ang mga bagong pagbabagong ito ay nagpalakas ng kahusayan ng higit sa 2.5 beses. Mahalagang tandaan na kumakatawan ito sa unang pagganap nang walang paulit-ulit na pag-optimize ng mga kondisyon ng reaksyon at oras.

Sa panig ng transpormasyon, ang pinakamabisang pagbabago ay napatunayang hindi inaasahang simple: ang pagpellet sa mga selula (pag-ikot sa mga ito pababa sa isang centrifuge para maipon ang mga ito sa ilalim ng tubo), pag-aalis ng kalahati ng ibinigay na volume, at muling pagsususpinde sa mga selula bago idagdag ang DNA, lahat sa 4°C. Habang ang mga cell na may mataas na kahusayan na may kakayahang kemikal ay karaniwang itinuturing na marupok, pinahintulutan ng mga cell ang konsentrasyon nang maayos at ang pagtaas ng mga banggaan ng molekula ay lubos na nagpalakas ng kahusayan sa transpormasyon (>30 beses sa huling pagpapatunay). 

Gumagana ang Gibson assembly sa pamamagitan ng pagbibigay ng mga piraso ng DNA na may magkatugmang “sticky” ends para maghanap at magsama-sama. Gumagamit ang reaksyon ng dalawang magkaibang enzyme (isang polymerase at isang ligase) para selyuhan ang mga pinagsamang piraso. Sa RAPF-HiFi, dalawang protina ang ipinakilala para mas mapabuti ang hakbang ng pagtutugma. Ang una, gp32, ay kumikilos na parang suklay na nag-aayos at naglalinis ng mga maluwag na dulo ng DNA. Ang pangalawa, RecA, ay kumikilos na parang gabay na naghahanap ng tamang katugmang strand para sa bawat piraso at pinagsasama ang mga nagkakatugmang bahagi. Ang mas mataas na temperatura ay nagiging dahilan pAara humiwalay ang parehong helper mula sa DNA, na nagbibigay-daan sa normal na mga enzyme ng Gibson na tapusin ang reaksyon.

Sa kabuuan, ipinapalagay namin na ang pinabuting pagganap ay naipapamagitan sa pamamagitan ng sumusunod na mekanismo:

• Binabalutan ng Gp32 ang mga buntot ng non-annealed single-stranded DNA (ssDNA), na nag-aalis ng pangalawang istruktura
• Ang RecA, na karaniwang pinipigilan ng istruktura, ay pumapasok mula sa 3’ na dulo at pinapalitan ang gp32 filament
• Ang RecA ay nagpapatupad ng ssDNA:ssDNA homology search⁠(magbubukas sa bagong window), na nagtutulak sa annealing
• Ang pagbabalik sa 50°C ay nagpapalayo sa parehong RecA at gp32 filament, na nagbibigay-daan sa polymerase at ligase na tapusin ang reaksyon.

Para subukan kung gumagana ang mga bagong enzyme, at para matiyak na ang pagpapabuti sa pagganap ay hindi lang dulot ng pagbabago sa mga thermal step o buffer, sinubukan namin ang pagganap ng RAPF-HiFi nang walang RecA, at nang walang parehong RecA at gp32. Ang pagganap ng parehong mga reaksyon ay nabawasan kumpara sa RAPF-HiFi, na nagpapahiwatig na ang parehong mga protina ay kinakailangan para sa mekanismo ng aksyon ng RAPF-HiFi.

Ang pag-unlad ng RAPF-HiFi ay nagpapahiwatig na ang GPT‑5 ay may kakayahan sa kumplikado at multi-dimensional na pangangatwiran:

• Ang RecA ay pinipigilan ng istruktura ng DNA⁠(magbubukas sa bagong window), at kapansin-pansin na ang modelo ay nagpakilala ng dalawang synergistic modification nang sabay-sabay: idinagdag ang RecA, at kinumpleto ito ng gp32 para alisin ang pangalawang istruktura ng DNA.
• Ang natural na kapareha ng E. coli RecA ay ang E. coli single-stranded binding protein (SSB). Ang SSB ay gumaganap ng katulad na tungkulin sa gp32 sa panahon ng replikasyon ng genome, recombinasyon, at pag-aayos. Gayunpaman, ang E. coli SSB ay hindi kusang bumibitaw sa DNA nang sapat na mabilis para sa paglaki ng RecA filament, at ang RecFOR complex ay nagtataguyod ng RecA nucleation sa SSB filament in vivo⁠(magbubukas sa bagong window). Ang SSB ay nagbubuklod bilang isang matatag na tetramer na may napakabagal na off-rates⁠(magbubukas sa bagong window). Sa kabaligtaran, ang gp32 filament ay mas dynamic⁠(magbubukas sa bagong window), na nagpapahintulot sa pag-aalis ng RecA. 

Sa aming kaalaman, ang RecA at gp32 ay hindi pa nagamit nang magkasama sa mga pamamaraan ng molekular na biyolohiya. Tulad ng maraming bagong teknika sa molecular biology, ang mga batayang biochemical na aktibidad ay dati nang pinag-aralan, pero ang paggamit nito bilang praktikal at pangkalahatang pamamaraan ang bumubuo sa pag-unlad.

Halimbawa, ang interaksyon ng RecA at gp32 ay pinag-aralan na sa mga mekanistikong in vitro reconstitution assay: sa mga pag-aaral ng D loop formation, napakita na kaya ng gp32⁠(magbubukas sa bagong window) na pahusayin ang aktibidad ng RecA. Ginamit ang gp32 kasabay ng natural nitong T4 recombinase partner na UvsX at recombinase loading factor na uvsY sa recombinase polymerase amplification (RPA)⁠(magbubukas sa bagong window). Bagaman ang pagtutukoy ng patent ng RPA ay nagsasaad⁠(magbubukas sa bagong window) na ang mga epektibong reaksyon ng RPA ay naipakita gamit ang E. coli RecA sa heterologous na sistema na may kompromisadong (ibig sabihin, ininhinyero, hindi-wild-type) gp32 na protina, ang pahayag na ito ay lumilitaw lang bilang isang tangential sa ilang mga pagsisiwalat ng patent at, sa aming kaalaman, ay hindi sinusuportahan ng mga nailathalang data o tinanggap bilang matatag na sistema ng RPA na nakabase sa RecA. Isang paraan ng pag-clone na tinatawag na SLiCE⁠(magbubukas sa bagong window) ay gumagamit ng buong extract ng selula mula sa E. coli na naglalaman ng λ Red recombination system, kung saan ang Red beta ay maaaring gumanap ng dalawahang tungkulin bilang parehong DNA-binding protein at recombinase (bagaman tahasan naming ipinagbawal ang paggamit ng mga extract ng selula sa aming prompt). Sa ibang application, ginamit nina Ferrin & Camerini-Otero⁠(magbubukas sa bagong window) ang RecA lang para piliing makuha ang mga molekula ng DNA batay sa magkatugmang mga sekwensya. Hiwalay, ang ggp32 ay ginamit bilang additive⁠(magbubukas sa bagong window) sa DNA amplification na proseso na tinatawag na PCR para bawasan ang secondary structure. Ipinakita na ang amplipikasyon ng NABSA⁠(magbubukas sa bagong window) ay pinahusay ng parehong RecA at gp32, bagaman ang bawat isa ay maaaring magpahusay sa reaksyon nang hiwalay at walang natukoy na sinerhiya. Sa mas malawak na saklaw, bihira ang mga naiulat na pagpapabuti sa mga pangunahing reaksyon ng Gibson-style DNA assembly, kung saan ang pinaka-kapansin-pansing halimbawa ay isang heat-stable DNA-binding protein (ET SSB) na nagpapabuti ng kahusayan ng assembly ng humigit-kumulang 2.5 beses⁠(magbubukas sa bagong window). 

Para sa karamihan ng mga application, hindi namin inaasahan na makikipagkumpitensya ang RAPF-HiFi sa kasimplehan at tibay ng HiFi/Gibson cloning. Gayunpaman, kapansin-pansin ang paglitaw ng mekanistikong kakaibang assembly pathway: nakahanap ang GPT‑5 ng solusyon na nagsasama ng hindi pamilyar na kombinasyon ng mga recombination protein at reaction dynamics. Ang pinagbabatayang mekanismo ay maaaring patunayang modular, na nagbibigay ng mga bahagi na maaaring gamitin muli o muling pagsamahin sa iba pang mga daloy ng trabaho sa molekula. Patuloy din naming sinusuri ang mga pagpapabuti sa RAPF-HiFi. Maaaring i-adjust ang mga temperatura ng reaksyon at tagal ng mga hakbang para balansehin ang aktibidad ng RecA at gp32 laban sa sobrang pag-digest ng exonuclease, at ang mga dami ng parehong mga protina ay kailangan pang i-optimize. Nagpanukala rin ang GPT‑5 ng hyperactive na variant ng RecA, na kasalukuyan naming dinadalisay.

Tungkol sa protocol ng pagbabago, ang matagumpay na mga kondisyon ng pag-optimize ay sumaklaw sa iba't ibang mga additive at thermal perturbation na nilayon para mapahusay ang kahusayan ng heat-shock ng komersyal na 10-beta competent cells⁠(magbubukas sa bagong window). Sa 13 AI-generated na one-shot transformation na sinubukan, ang pinakamabisang pagbabago—Transformation 7 (T7)—ay nag-pellet ng mga selula, nag-alis ng kalahati ng ibinigay na dami, at muling nagsuspinde ng mga selula bago idagdag ang DNA, lahat ay isinagawa sa 4 °C. Karaniwang itinuturing na marupok ang mga high-efficiency chemically competent cells, kaya karaniwang iniiwasan ang ganitong mga hakbang sa paghawak. Gayunpaman, mahusay na natagalan ng mga selula ang konsentrasyon. Ang pinagsamang epekto ng mas mataas na DNA exposure bawat selula at mas kaunting inhibitory buffer na nagdulot ng mas matinding heat-shock ay nagbunga ng malaking pagtaas sa transformation efficiency (>30 beses). 

Ang transformation protocol na ito ay bago, bagaman may naulat nang isang konseptuwal na katulad na pamamaraan⁠(magbubukas sa bagong window) kung saan kinokonsentra ang mga selula sa mas maagang hakbang. Kapansin-pansin, ang pamamaraang binuo dito ng GPT‑5 ay tugma sa mga karaniwang chemically competent cells, na nag-aalis ng pangangailangan para sa in-house na paghahanda ng cell, habang nalalampasan ang iniulat na pagtaas ng kahusayan ng katulad na pamamaraan sa mga maihahambing na cell strain.

Para mapataas ang throughput ng modelong eksperimental na sistemang ito, nagtulungan ang Robot on Rails at Red Queen Bio upang bumuo ng isang robotic system na gumagamit ng natural language cloning protocol at isinasagawa ito sa wet lab.

Pinagsasama ng sistema ang tatlong bahagi: 1) isang human-to-robot LLM na nagko-convert ng simpleng English sa mga aksyon ng robot; 2) isang vision system na tumutukoy at naglo-localize ng labware sa real time; at 3) isang robotic path planner na nagtatakda kung paano isasagawa ang bawat aksyon nang ligtas at tumpak. Ang resulta ay nababaluktot at pangkalahatang robot sa laboratoryo na higit pang na-optimize para sa mga variant ng Gibson cloning protocol.

Sinubukan namin kung kayang isagawa ng autonomous robot ang kumpletong cloning experiment sa pamamagitan ng sabay na pagpapatakbo ng dalawang protocol: ang standard na HiFi method at R8, ang pinakamahusay na AI-modified protocol mula sa unang round ng optimization.

Ikinumpara namin ang trabaho ng robot sa mga eksperimento ng tao sa bawat hakbang. Matagumpay na pinangasiwaan ng robot ang proseso ng pagbabago, na nangangailangan ng iba't ibang pisikal na operasyon: ilipat at paghahalo ng mga likido, paggalaw ng mga sample na tubo, paglalapat ng kontroladong init sa mga selula, at pagkalat ng mga selula sa mga growth plate. Kapag direktang ikinumpara sa mga pagbabagong ginawa ng tao, ang robot ay bumuo ng data na may katulad na kalidad at may katumbas na mga pagpapabuti sa baseline, na nagpapakita ng maagang potensyal para sa pag-a-automat at pagpapabilis ng pag-optimize ng mga eksperimento sa biyolohiya.

Bagamat magkatulad ang mga pagbabago sa fold sa pagitan ng mga eksperimento ng robot at tao, ang mga ganap na bilang ng kolonya mula sa robot ay humigit-kumulang sampung beses na mas mababa kaysa sa manu-manong pagpapatupad. Ito ay nagpapahiwatig ng mga lugar para sa pagpapabuti tulad ng katumpakan sa paghawak ng likido, pagkakalibrate ng kontrol sa temperatura, at pag-uulit ng mga detalye ng manu-manong mga pamamaraan sa paghawak ng selula.

Naniniwala kami na ang mga eksperimentong ito ay nag-aalok ng maikling paglalarawan ng kung ano ang magiging hitsura ng agham na pinabilis ng AI sa hinaharap: mga modelong patuloy na natututo at nakikipag-ugnayan sa totoong mundo. Bagaman hindi isinama sa aming mga eksperimento ang interbensyon ng tao para sukatin lang ang mga kakayahan ng modelo, partikular kaming nasasabik tungkol sa pagtulong ng AI sa mga siyentipikong pantao⁠ na magdisenyo ng mga eksperimento at makapag-ambag sa mga tagumpay sa pananaliksik.

Habang nagtatrabaho kami para mapabilis ang pag-unlad ng siyensiya nang ligtas at responsable, hinahangad din naming suriin at bawasan ang mga panganib, lalo na ang mga nauugnay sa biosecurity. Ipinapakita ng mga resulta ng pagsusuring ito na maaaring mangatuwiran ang mga modelo sa wet lab para mapabuti ang mga protocol, at maaaring may mga implikasyon para sa biosecurity gaya ng inilarawan sa aming Preparedness Framework⁠(magbubukas sa bagong window). Kami ay nakatuon sa pagbuo⁠ ng kinakailangan at detalyadong mga pag-iingat sa antas ng modelo at sistema para mabawasan ang mga panganib na ito, pati na rin bumuo ng mga pagsusuri para subaybayan ang kasalukuyang mga antas.