DeepMind 利用 Co-Scientist 发现逆转细胞衰老的遗传因子

这篇 DeepMind 博客发表于 Google I/O 2026 当日，聚焦 Co-Scientist 在细胞衰老逆转研究中的应用。主角是生物学家 Omar Abudayyeh 与 Jonathan Gootenberg，他们的实验室运行大规模遗传筛选，开关数千个基因后观察细胞反应，目标是找出能把皮肤、毛发与肌肉细胞从 senescence 状态推回年轻态的因子。Co-Scientist 在两个环节介入：生成研究线索，以及加速实验后的解释工作。

线索生成上，团队让 Co-Scientist 在科学文献中检索可能的衰老逆转因子，系统扫描数万篇论文、考虑大量假设，最终提出 20 多个新颖且合理的候选遗传因子供实验验证。实验室随后验证了其中数个因子，确认它们能驱动细胞进入更年轻的状态并改善整体功能。结果解释上，传统流程要把大规模筛选数据与多年累积的零散文献对照，研究者往往需要长达半年的时间，Co-Scientist 把同等分析压缩到几天。Abudayyeh 在采访中称这种体验相当于"一天内拥有 50 人协作的等效产出"。

这项工作把 Co-Scientist 在 life sciences 的应用从论文层面的概念验证推进到实验室级别的常规协作。对计划在 wet lab 中引入 AI 协作者的研究团队，案例说明此类系统当下的合理定位是把研究人员从文献综合与跨研究关联的低效环节解放出来，再由实验设计与结果判读环节继续由人类主导。整套方法仍受文献覆盖度与实验验证速度约束，但已经把"AI 给出可执行的新假设"从设想变为可复现的工作流。