Robin: A multi-agent system for automating scientific discovery

要約

科学的発見は、背景研究、仮説の生成、実験、およびデータ分析の反復プロセスによって推進されています。
人工知能を科学的発見に適用する最近の進歩にもかかわらず、これらのすべての段階を単一のワークフローで自動化したシステムはまだありません。
ここでは、科学プロセスの主要な知的ステップを完全に自動化できる最初のマルチエージェントシステムであるRobinを紹介します。
文献検索エージェントをデータ分析エージェントと統合することにより、ロビンは仮説を生成し、実験を提案し、実験結果を解釈し、更新された仮説を生成し、科学的発見に対する半自律的なアプローチを達成することができます。
このシステムを適用することにより、先進国の失明の主な原因である乾燥年齢に関連した黄斑変性（DAMD）の新しい治療法を特定することができました。
ロビンは、治療戦略として網膜色素上皮貪食を強化することを提案し、有望な治療候補であるRipasudilを特定して検証しました。
Ripasudilは、臨床的に使用されているRhoキナーゼ（ROCK）阻害剤であり、DAMDの治療のためにこれまで提案されたことがありません。
リパスディル誘発性の食作用のアップレギュレーションのメカニズムを解明するために、ロビンはフォローアップRNA-seq実験を提案および分析しました。これにより、ABCA1、重要な脂質流出ポンプ、および可能な新規標的のアップレギュレーションが明らかになりました。
このレポートのメインテキストのすべての仮説、実験計画、データ分析、およびデータの数値は、ロビンによって作成されました。
ロビンは、繰り返しのラボインザループフレームワーク内で新しい治療候補を自律的に発見および検証し、検証した最初のAIシステムとして、AI主導の科学的発見のための新しいパラダイムを確立します。

要約(オリジナル)

Scientific discovery is driven by the iterative process of background research, hypothesis generation, experimentation, and data analysis. Despite recent advancements in applying artificial intelligence to scientific discovery, no system has yet automated all of these stages in a single workflow. Here, we introduce Robin, the first multi-agent system capable of fully automating the key intellectual steps of the scientific process. By integrating literature search agents with data analysis agents, Robin can generate hypotheses, propose experiments, interpret experimental results, and generate updated hypotheses, achieving a semi-autonomous approach to scientific discovery. By applying this system, we were able to identify a novel treatment for dry age-related macular degeneration (dAMD), the major cause of blindness in the developed world. Robin proposed enhancing retinal pigment epithelium phagocytosis as a therapeutic strategy, and identified and validated a promising therapeutic candidate, ripasudil. Ripasudil is a clinically-used rho kinase (ROCK) inhibitor that has never previously been proposed for treating dAMD. To elucidate the mechanism of ripasudil-induced upregulation of phagocytosis, Robin then proposed and analyzed a follow-up RNA-seq experiment, which revealed upregulation of ABCA1, a critical lipid efflux pump and possible novel target. All hypotheses, experimental plans, data analyses, and data figures in the main text of this report were produced by Robin. As the first AI system to autonomously discover and validate a novel therapeutic candidate within an iterative lab-in-the-loop framework, Robin establishes a new paradigm for AI-driven scientific discovery.

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