整合生物工具包，探索ALS新疗法

Uniting biological toolkits for a new approach to ALS

二〇二六年五月十九日 · 英文原文

摘要

Google DeepMind 推出的 Co-Scientist 系统被用于加速 ALS（肌萎缩侧索硬化症）研究。MIT 副教授 Ritu Raman 与波士顿儿童医院副教授 Ryan Flynn 借助该系统，将各自在组织工程与 RNA 化学领域的工具包结合，快速筛选文献并生成可检验假设。Co-Scientist 帮助 Raman 将想法转化为研究路径，并联合 Flynn 探索基于 RNA 的新机制与潜在药物，以靶向 ALS 治疗。

Co-Scientist：推动创造性协作，加速ALS研究 — Google DeepMind

探索我们的下一代AI系统

探索模型

Gemini

Gemini 构建智能agent Gemini Omni 从任何内容创造任何内容 Nano Banana 创建和编辑精细图像 Gemini Audio 语音对话、创作和控制音频

专用模型

Veo 生成带音频的电影级视频 Imagen 从文本生成高质量图像 Lyria 生成高保真音乐和音频

世界模型与具身AI

Genie 3 生成并探索交互式世界 Gemini Robotics 感知、推理、使用工具并交互

开放模型

Gemma 大规模构建负责任的AI应用

我们最新的AI突破与实验室动态

探索研究

突破性成果

SIMA 2 与你一起游玩、推理和学习的agent Genie 3 生成并探索交互式世界 AlphaGo 掌握围棋 Gemini Robotics 感知、推理、使用工具并交互

了解更多

评估论文责任

用AI开启发现的新纪元

探索科学

突破性成果

AlphaFold 高精度预测蛋白质结构 WeatherNext 快速准确的AI天气预报 AlphaEarth 以前所未有的细节绘制地球 AlphaEvolve 为数学和计算应用设计高级算法

了解更多

科学版Gemini 实验工具科学技能

我们的使命是负责任地构建AI，造福人类

关于Google DeepMind

责任通过主动安全措施确保AI安全，即使面对不断演变的威胁新闻发现我们最新的AI突破、项目和动态职业我们正在寻找希望为世界带来真正积极影响的人才

教育我们致力于让下一代更容易接触AI 我们的国家AI合作伙伴计划与各国政府合作，通过前沿AI造福人民播客加入Hannah Fry教授，一起探索AI改变世界的非凡方式

模型

探索我们的下一代AI系统

探索模型

Gemini

Gemini 构建智能agent Gemini Omni 从任何内容创造任何内容 Nano Banana 创建和编辑精细图像 Gemini Audio 语音对话、创作和控制音频

专用模型

Veo 生成带音频的电影级视频 Imagen 从文本生成高质量图像 Lyria 生成高保真音乐和音频

世界模型与具身AI

Genie 3 生成并探索交互式世界 Gemini Robotics 感知、推理、使用工具并交互

开放模型

Gemma 大规模构建负责任的AI应用

研究

我们最新的AI突破与实验室动态

探索研究

突破性成果

SIMA 2 与你一起游玩、推理和学习的agent Genie 3 生成并探索交互式世界 AlphaGo 掌握围棋 Gemini Robotics 感知、推理、使用工具并交互

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评估论文责任

科学

用AI开启发现的新纪元

探索科学

突破性成果

AlphaFold 高精度预测蛋白质结构 WeatherNext 快速准确的AI天气预报 AlphaEarth 以前所未有的细节绘制地球 AlphaEvolve 为数学和计算应用设计高级算法

了解更多

科学版Gemini 实验工具科学技能

关于

我们的使命是负责任地构建AI，造福人类

关于Google DeepMind

责任通过主动安全措施确保AI安全，即使面对不断演变的威胁新闻发现我们最新的AI突破、项目和动态职业我们正在寻找希望为世界带来真正积极影响的人才教育我们致力于让下一代更容易接触AI 我们的国家AI合作伙伴计划与各国政府合作，通过前沿AI造福人民播客加入Hannah Fry教授，一起探索AI改变世界的非凡方式

使用Gemini构建试用Gemini

Google DeepMind DeepMind

Google AI 了解我们所有的AI Google DeepMind 探索AI前沿 Google Labs 尝试我们的AI实验 Google Research 探索我们的研究

产品和应用

Gemini应用与Gemini对话 Google AI Studio 使用我们的下一代AI模型构建 Google Antigravity 我们的agent开发平台

2026年5月19日科学

联合生物学工具包，探索ALS新方法

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Image 37: 图片中一位深色长发年轻女性，身穿深色长袖上衣和黑色丁腈手套，正在实验室工作。她手持移液器，专注于涉及实验设备的操作，身后架子上可见试管架和其他耗材。

MIT的Ritu Raman和波士顿儿童医院的Ryan Flynn使用截然不同的工具包研究人类生物学，但Co-Scientist正在连接他们的实验室。Raman是一位机械工程师，她构建活的神经和肌肉组织来模拟影响自主运动的疾病。她的丈夫Flynn是一位化学生物学家，他在细胞表面绘制RNA图谱，以观察它如何影响细胞通讯以及病原体如何入侵。

当Raman决定研究ALS（肌萎缩侧索硬化症）——这超出了她通常的研究领域——她面对的是庞大且相互矛盾的文献，通常需要数月才能掌握。Co-Scientist压缩了这项工作，迅速帮助Raman根据她的组织模型审视证据，将想法转化为可检验的假设，并根据实验室实际面临的权衡（如可行性和潜在风险回报比）对潜在方向进行排序。

但Co-Scientist的最佳线索有一个问题：它们涉及细胞表面发生的过程，而细胞表面是大量通讯的中介场所。Raman可以操控组织并测量结果，但解码驱动这些信号的分子相互作用超出了她的专业领域。

这一差距成为了合作的催化剂。Raman将她的新研究方向带给Flynn，两人迭代使用Co-Scientist，将其最佳想法整合为创造性的研究路径，从而联合了他们各自独特的工具包。为了开发新疗法，他们现在正在寻找新的基于RNA的机制——以及潜在的基于RNA的药物——可用于靶向ALS。

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