发现新型传染病背后的分子开关
Finding the molecular switches behind new infectious diseases
Google DeepMind 的 Co-Scientist 系统被用于加速传染病研究。剑桥大学 Clare Bryant 教授利用该工具，输入其关于鸟类与人类流感研究的基金申请摘要，系统生成并排序了假设，其中推荐了一个她此前未关注的蛋白质。通过迭代输入未发表数据，假设从候选蛋白质精确到特定氨基酸。Bryant 团队正构建含这些突变的细胞系进行测试，预计将识别特定氨基酸所需时间从两到三年缩短至六个月内。
Co-Scientist：加速传染病研究——Google DeepMind
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2026年5月19日 科学
寻找新型传染病背后的分子开关
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大多数新发传染病是由从动物传播给人类的病原体引起的，例如埃博拉、HIV、流感和新冠。剑桥大学的Clare Bryant教授正在使用Co-Scientist寻找当病原体跨物种传播时导致人类患上严重疾病（如败血症）的分子开关，并探索预防这种情况的新方法。
在测试Co-Scientist时，Bryant输入了她一份关于鸟类和人类流感研究的基金申请摘要，概述了她实验室的研究问题。该工具生成并排序了一组有前景的假设——其中一些她已考虑过，另一些则没有。那些不熟悉的假设最发人深省。
当基金获批后，Bryant输入了完整的详细申请。后来，在前往布鲁塞尔的火车上阅读输出结果时，她有了一个"啊哈！"时刻：Co-Scientist优先推荐了一个她此前未曾关注的蛋白质，该蛋白质与她已感兴趣的多个信号通路相关。接下来的一周里，她一直迫不及待地想给它更多数据。
回到实验室后，她添加了未发表的材料，这些材料在Co-Scientist内保持机密。经过反复迭代，假设逐渐精确，从候选蛋白质缩小到她的实验室可以重点实验的特定氨基酸。
Bryant的团队目前正在构建含有这些氨基酸突变的细胞系，以测试经过优化的假设。她说，通常情况下，要精确识别特定氨基酸需要两到三年的实验工作。但如果与Co-Scientist的合作引导他们找到了正确的目标，她的实验室现在有望在六个月内完成这一工作。
Co-Scientist整合了所有已发表的文献和在线资源，帮助我提出更好的问题。它能捕捉到我在数据丰富的领域中可能遗漏的信息，并帮助我确定优先级，这样我的团队就能专注于在实验室中回答正确的问题。
Clare Bryant教授，
剑桥大学
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