GPT‑5 如何協助免疫學家 Derya Unutmaz 破解歷時 3 年的謎題

醫生兼免疫學家 Derya Unutmaz 多年來一直對人工智能感興趣。但真正令他豁然開朗的時刻出現在 2025 年底，當時 GPT‑5 Pro 協助他和實驗室重新審視一個已擱置三年的謎題：一種特殊免疫細胞如何幫助人體對抗癌症及其他疾病。

這個謎團圍繞免疫學上一個基本但影響深遠的問題：葡萄糖如何影響 T 細胞的發育和分化？T 細胞是免疫細胞，能幫助身體對抗病毒、殺死癌細胞、應對部分細菌和寄生蟲，並分辨健康細胞與威脅。在發育過程中，它們會承擔不同職能，包括可能影響癌症、自身免疫疾病和感染的角色。了解是什麼推動 T 細胞走向不同分化方向，可幫助研究人員更深入理解這些疾病，並最終改善治療方法。

如今，任教於 The Jackson Laboratory 和康涅狄格大學的教授 Unutmaz 表示，AI 已成為他工作中如此核心的一部分，以至於他無法想像沒有 AI 如何做科學研究。Unutmaz 說：「那就像失去雙手，或失去半個大腦一樣。」

這個謎題始於 2022 年，當時 Unutmaz 進行了一項實驗，試圖了解一種名為葡萄糖的糖如何影響 T 細胞發育。這些細胞會以葡萄糖作為燃料來源，同時也用它來製造蛋白質並執行其他功能。

Unutmaz 的實驗結果可能對癌症、自身免疫疾病和感染等病症具有啟示。但當時，Unutmaz 和他的實驗室無法理解眼前所見的結果。

過往研究提供了有力證據，顯示葡萄糖代謝會影響 T 細胞如何分化。為了更深入了解這種關係，Unutmaz 和團隊在 T 細胞發育早期，將它們置於低葡萄糖環境，或置於含有一種稱為去氧葡萄糖的類葡萄糖分子的環境中。去氧葡萄糖會干擾細胞使用葡萄糖的能力，從而破壞能量產生和蛋白質構建。蛋白質之所以重要，是因為它們負責協調細胞內的活動，並充當信使，在細胞外發送和接收資訊。

團隊原本預期這兩種條件會產生相似結果。在兩種情況下，葡萄糖都會受限，因此 T 細胞運作所需的能量也會受限。然而，結果並非如此。

接觸去氧葡萄糖的 T 細胞，絕大多數都生成了參與身體炎症反應的細胞。部分接觸低濃度葡萄糖的 T 細胞也分化成炎症反應細胞，但數量遠不及去氧葡萄糖組。即使研究人員移除這種類葡萄糖分子，早期接觸去氧葡萄糖的影響仍然持續。

這種差異不能單純歸因於能量不足。還有其他因素在起作用。但 Unutmaz 和他的實驗室始終未能找出原因，因此把實驗擱置一旁，轉而處理其他需要優先關注的緊急工作。

後來 GPT‑5 Pro 在 2025 年底推出，Unutmaz 決定重新審視這項實驗。他把結果上載到模型，請它分析數據。

GPT‑5 Pro 提出，去氧葡萄糖會干擾一種名為 IL-2 的蛋白質的構建。這種蛋白質可以防止 T 細胞變成一種稱為 Th17 的炎症反應細胞。去氧葡萄糖本質上移除了 T 細胞變成 Th17 細胞的一道障礙。這可能解釋了為何在低葡萄糖環境中，T 細胞變成 Th17 細胞的數量遠不及去氧葡萄糖環境。

Unutmaz 說：「GPT‑5 提出了這個非常出色的洞見，回頭看來完全合理。」這個關聯剛好略超出他本人的專業範圍，因此他本人沒有看出其中關聯，實驗室裡也沒有人察覺。

Unutmaz 隨後決定測試 GPT‑5 能否預測一項實驗的結果。這位免疫學家先選了一項自己已完成的實驗，研究一種以某類淋巴瘤為目標的 T 細胞。他的實驗顯示，這些稱為 CD8+ 的特定 T 細胞，殺死淋巴瘤細胞的能力有所增強。

當 Unutmaz 要求 GPT‑5 Pro 模擬同一項實驗時，它正確預測到 CD8+ 細胞殺死淋巴瘤細胞的能力會提升。模型不可能從互聯網得知結果，因為 Unutmaz 當時尚未發表這些結果。

他說：「那一刻我覺得，好吧，AI 模型如今真的已經發展到能夠理解事物的程度了。」

Unutmaz 表示，像 GPT‑5 Pro 這樣的模型，如今更像是協作者。它們可以簡化文獻綜述，處理每週發表的數百篇新學術論文，並協助科學家找出仍未解答的問題。它們亦可幫助研究人員完善假設，縮短找出最值得進行實驗所需的時間。

Unutmaz 說：「你可以用來處理假設的方法多不勝數。你有無數種做法，卻不知道哪一種會是最佳策略。」因此，他使用 GPT‑5 Pro 模擬實驗並預測結果，協助收窄哪些實驗值得在實驗室重複進行。這可以為研究人員省去數星期至數月，甚至數年的工作，大幅加快生物學領域的進展。

儘管如此，相關領域的專業知識仍然關鍵。AI 或許能產生洞見，但仍需由人類評估其重要性及可信性。例如，若沒有 Unutmaz 的專業知識，，便無法判斷 GPT‑5 Pro 在他的免疫細胞實驗中指出的機制洞見是否重要。

正因這些能力可以產生洞見並加快研究進程，更需要以負責任的方式加以處理。AI 可以幫助研究人員加快推進生物學和醫學領域，但同時亦可能降低濫用門檻，包括讓試圖設計或使用生物或化學武器的惡意行為者更容易得手。OpenAI 的防範應對架構概述了我們追蹤這些風險，以及建立防護措施以應對可能造成嚴重傷害的 AI 能力的方法。

Unutmaz 對 AI 的發展方向感到樂觀。他認為，AI 與過去任何技術創新都不同，不論是互聯網還是工業革命，都無法相比。最近，Unutmaz 嘗試使用包括 Codex 和 GPT‑5.2 深度研究在內的進階 AI 工具，協助整理大規模癌症突變數據集並生成研究材料，包括一份聚焦 T 細胞的詳盡教科書草稿，目標是加快精準免疫治療的研究工作。

Unutmaz 覺得自己能身處這個探索時代，非常幸運。「不僅能夠在歷史中見證這一切，還能稍微參與其中，我真的感到非常幸運，也深感榮幸。」