OpenAI、PerturbAI和Scripps Research用近2,000个AI智能体，在32分钟内分析了小鼠脑数据。 这些智能体使用了生命科学模型GPT-Rosalind，研究结果尚未经过同行评审。
OpenAI的GPT-Rosalind支持了一套分工分析流程，每个AI智能体负责研究一种基因变化。智能体分析细胞反应、检索科学文献并提出解释，随后将各自的报告汇总为一份推理图谱。
PerturbAI通过逐一关闭小鼠体内的基因，并测量其对脑细胞的影响，构建了底层数据集。在盲测中，专家有75%的时候选择多智能体报告，而非单智能体版本。
推理图谱已在GitHub上公开，底层数据集则发布在Hugging Face上。对于开发生命科学AI工具的企业，这些资料可用于考察这一方法，但其中提出的生物学解释仍是研究线索，而非已经确立的发现。
将分析任务分配给多个智能体，可能帮助研究团队探索比单智能体工作流程更多的科学文献。
公开的图谱和数据集，为生命科学工具开发者评估这一方法提供了材料。
研究结果尚未经过同行评审，因此所提出的生物学解释是否有价值，仍有待验证。
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