斯坦福大学医学院的研究团队开发了一种新型人工智能虚拟实验室，旨在通过模拟跨学科科学家团队的工作流程加速科学发现。该实验室由人工智能首席研究员(AI PI)领导，配备多个专业领域的智能体，能够协作解决复杂问题。相关研究成果已发表在《自然》杂志上。

领导该研究的生物医学数据科学副教授James Zou博士表示：“当我们进行跨学科合作时，往往面临研究瓶颈，而人工智能代理能够主动采取行动，弥补这一挑战。”虚拟实验室的核心在于利用大型语言模型(LLM)模拟科学家的思维方式，提出假设并验证方案。在针对SARS-CoV-2疫苗设计的测试中，AI团队仅用几天时间提出了一种基于纳米抗体的新策略，其效果优于传统抗体。

虚拟实验室的运作方式高度自主。AI PI负责组建研究团队，包括免疫学、计算生物学等领域的智能体，并设立评审员角色以确保研究严谨性。研究人员为智能体提供了AlphaFold等工具，并允许其自主请求所需资源。邹博士表示：“虚拟实验室的会议效率远超人类，AI科学家可在短时间内完成数百次讨论。”

在新冠疫苗项目中，AI团队建议使用纳米抗体，因其结构更小、更易建模。实验验证表明，该设计不仅稳定性高，还能紧密结合新冠病毒变体。目前，研究团队正进一步优化设计，并探索将虚拟实验室应用于其他领域，如数据分析和文献评估。

更多信息： James Zou，《人工智能虚拟实验室设计新型SARS-CoV-2纳米抗体》，《自然》(2025)。期刊信息： 《自然》