Впервые в истории искусственный интеллект сыграл не вспомогательную, а полноценную роль в цикле научного открытия. Исследовательская команда Кембриджского университета использовала большую языковую модель GPT-4 для поиска лекарственных комбинаций, способных воздействовать на раковые клетки. Необычно в этом проекте то, что ИИ не просто анализировал литературу, но и предлагал гипотезы, проверял их через обратную связь и помогал адаптировать дальнейшие лабораторные эксперименты.
Когда ИИ предлагает гипотезы
Учёные поставили перед GPT-4 задачу — найти среди уже одобренных и безопасных препаратов те, которые могли бы действовать против клеток рака груди. Стандартные противораковые препараты исключались из выборки. Особое внимание уделялось медикаментам, не вредящим здоровым тканям и уже имеющим фармакологическую историю. Модель анализировала научные публикации и биологические данные, чтобы выявить потенциальные закономерности.
Из 12 предложенных ИИ комбинаций три оказались более эффективными, чем стандартные препараты. После первой итерации GPT-4 получила результаты и на их основе предложила ещё четыре комбинации — три из них снова показали перспективу. Особенно заметный эффект наблюдался при сочетании симвастатина (препарат от холестерина) и дисульфирама (средства от алкогольной зависимости).
Машинное обучение в лаборатории
Результаты опубликованы в журнале Journal of the Royal Society Interface. Это первый случай, когда итерационная модель с участием ИИ — от генерации гипотез до их верификации — была реализована в живом научном процессе. Каждый новый цикл формировался на основе анализа предыдущих лабораторных результатов.
Профессор Росс Кинг, один из руководителей исследования, подчеркивает: GPT-4 не заменяет научную интуицию, но расширяет поле для гипотез, особенно в тех направлениях, куда исследователь сам не обратился бы.
«ИИ действует как неутомимый коллега: он читает миллионы статей и находит неожиданные связи, которые становятся новыми научными вопросами»
Галлюцинации как источник открытия
Обычно от языковых моделей ожидают точности, но в научном поиске ценным может стать и творческое отклонение от фактов. Именно так называемые «галлюцинации» GPT-4 — нестандартные и даже на первый взгляд абсурдные идеи — привели исследователей к неожиданным результатам.
Доктор Эктор Зенил из Королевского колледжа Лондона, соавтор работы, отмечает: «Модель не просто повторяет известное — она способна комбинировать и интерпретировать на стыке дисциплин, а затем участвовать в создании новых итераций».
Хотя комбинации, найденные GPT-4, показывают активность только в лабораторных условиях, они обладают огромным потенциалом для дальнейших клинических исследований. Самое главное — все эти препараты уже одобрены регуляторами и безопасны в терапии других состояний, а значит, процесс репозиционирования может быть ускорен.
Авторы подчеркивают, что такая система может использоваться не только в онкологии. Применение LLM-моделей для анализа литературных данных и адаптации экспериментальных гипотез уже сейчас может трансформировать фундаментальную науку.
ИИ в этом случае стал не инструментом, а полноценным участником — «учёным под надзором», который не заменяет, а дополняет исследовательскую интуицию и ускоряет научный прогресс.
