开辟衰老研究新路径 – Google DeepMind 与 Calico 利用 Co‑Scientist 生成假设

开辟衰老研究新路径

TL;DR

Google DeepMind 宣布，Calico Life Sciences 利用其 Co‑Scientist 多智能体 AI 系统，针对衰老过程中的整合应激反应（integrated stress response）生成并测试了一个新颖的假设，展示了 AI 如何加速生物医学发现。

什么是 Co‑Scientist 以及 Calico 如何应用它

Co‑Scientist 帮助研究人员将零散的发现联系起来，并将其转化为值得测试的假设。在 Calico Life Sciences，AI/ML 负责人 Matt Onsum 和首席科学家 Katherine Labbé 利用 Co‑Scientist 从嘈杂的衰老生物学文献中筛选信息，并识别出具有前景的想法。

生成关于整合应激反应的假设

该团队专注于整合应激反应（ISR），这是一种保护性细胞机制，但在长期激活时会导致疾病。通过使用 Co‑Scientist，他们提出了一个新颖且合理的假设，描述了 ISR 如何受代谢调节，而代谢会随年龄增长和各种疾病而变化。

完善实验并获得结果

研究人员通过与 Co‑Scientist 互动来设计测试该假设的实验方案，并在结果出现时输入新数据。随后的实验产生了新的发现，这对 ISR 在健康和疾病中的作用具有重要意义，团队计划发表这些结果。

专家对此次合作的看法

"使用 Co-Scientist 令我感到既兴奋又惊讶的是，它思考的方式非常像科学家。它能与科学家的思维和行为模式自然地融合在一起。" — Dr Katherine Labbé, Principal Scientist, Calico Life Sciences

"看到 Co-Scientist 如何帮助我们整合周围所有的信息，从而更好地解开衰老的奥秘——这是我能想到的最宏大的‘登月计划’（moonshot）之一。" — Dr Matt Onsum, Head of AI/ML, Calico Life Sciences

对衰老研究的意义

Co‑Scientist 的应用表明，AI 可以从低质量且不可重复的文献中脱颖而出，提取出可测试的想法，从而加速衰老生物学等复杂领域的发现步伐。ISR-代谢假设例证了 AI 生成的见解如何转化为具体的实验工作和未来的出版物。

相关的 DeepMind 公告

该博客文章链接到了其他 2026 年 5 月的 Science 更新，包括 Co‑Scientist 公告本身，以及关于药物重用于肝纤维化、ALS 工具包、肝病机制、传染病开关以及逆转细胞衰老的遗传线索的研究。