Ein KI-System kann inzwischen an einer vollständigen Forschungsschleife teilnehmen, vom Vorschlag einer Hypothese bis zur Auswahl dessen, was nach einem Experiment als Nächstes getestet wird. Es braucht weiterhin Menschen, die Lösungen vorbereiten und einige Laborgeräte bewegen. Das erinnert daran, dass „autonom“ oft mit einer menschlichen Belademannschaft daherkommt.
Von einer Datenbank zu überprüfbaren Vorhersagen
Forschende in Schweden und dem Vereinigten Königreich bauten ein System, um zu untersuchen, wie Aminosäuren die Hefe Saccharomyces cerevisiae unter chemischem Stress beeinflussen. Ausgangspunkt war eine Datenbank mit fast 60.000 Fakten über Hefe, darunter Beziehungen zwischen Genen, Chemikalien und beobachtbaren Merkmalen.
Ein Algorithmus zur Mustererkennung nutzte diese Fakten zusammen mit experimentellen Daten und erzeugte 1.933 überprüfbare Vorhersagen. Sie betrafen die Wirkung von 16 Aminosäuren auf die Resistenz der Hefe gegenüber verschiedenen chemischen Stressoren.
Mehrere KI-Agenten übernahmen danach Teile der Versuchsplanung. Einer, auf GPT-4o basierend, entwarf einen Versuchsplan. Ein zweiter wählte einen geeigneten Plan, und ein dritter wandelte ihn in Anweisungen für Laborgeräte um.
Roboter testeten die Ideen
Roboter mischten die Substanzen, züchteten Hefekulturen etwa 20 Stunden lang und maßen Veränderungen beim Wachstum sowie bei den chemischen Konzentrationen in den Zellen. Jede Versuchsbedingung wurde über zehn separate Kulturen getestet. Das System speicherte Hypothesen, Pläne und Ergebnisse in einer gemeinsamen strukturierten Datenbank.
Einige Vorhersagen hielten stand. Das System sagte voraus, dass Arginin die Wirkung von Koffein verstärken würde. Arginin allein hatte nur einen geringen Effekt auf das Hefewachstum, während Koffein das Wachstum um mehr als die Hälfte senkte. Zusammen wirkten die beiden stärker.
Ein weiteres Experiment zeigte, dass Glutamat die Hefe empfindlicher gegenüber Spermin machte. Die Forschenden beschreiben diese Wechselwirkung als unzureichend untersucht. Sie vermuten, der Effekt gehe nicht direkt von Glutamat aus, sondern von einem Stoff, den Hefezellen daraus erzeugen.
Eine gescheiterte Vorhersage hatte trotzdem einen Nutzen
Nicht jede Vorhersage funktionierte. Das System erwartete, dass Lysin die Hefe weniger tolerant gegenüber hohen Zuckerkonzentrationen machen würde. Stattdessen schützte Lysin die Zellen deutlich. Auch Tests mit Ameisensäure lieferten Ergebnisse, die nicht spezifisch genug waren, um die Vorhersagen zu stützen, weil die Kontrollsubstanz eine mindestens ebenso starke Wirkung hatte wie die getestete Aminosäure.
Die Forschenden zählten diese Ergebnisse nicht als Bestätigungen. Sie ließen das System erfolglose Experimente aber nutzen, wenn es auswählte, was als Nächstes untersucht werden sollte. Diese Unterscheidung zählt: Ein automatisiertes Forschungssystem sollte aus einem Ergebnis lernen können, ohne es stillschweigend zum Erfolg umzudeklarieren.
Die Datenbank half außerdem, doppelte Arbeit zu verhindern. Das System konnte erkennen, wenn ein vorgeschlagenes Experiment im Grunde schon als Teil eines früheren Tests gelaufen war, und vermeiden, erneut Ressourcen dafür auszugeben.
Autonomie mit menschlicher Belademannschaft
Das Labor lief nicht vollständig selbstständig. Menschen bereiteten die Ausgangslösungen vor, bewegten einige Platten zwischen nicht miteinander verbundenen Geräten und prüften Versuchspläne auf Sicherheit. Das System konnte aber Hypothesen auswählen und die meisten Versuchsabläufe ohne menschliche Eingabe entwickeln.
Die Demonstration beschränkte sich auf relativ einfache Hypothesen und eine einzige Hefeart. Sie zeigt nicht, dass KI Forschende ersetzen kann, und auch nicht, dass derselbe Ansatz unverändert in komplexeren biologischen Studien funktioniert.
Was sie zeigt, ist eine Verschiebung: weg davon, dass KI bei isolierten Aufgaben hilft, etwa beim Entwerfen eines Protokolls oder beim Verarbeiten von Ergebnissen, hin dazu, dass sie an einer Abfolge teilnimmt, in der ein Experiment das nächste prägen kann. Die Roboter erledigten die Laborarbeit, die Software entschied, was ausprobiert wird, und die Menschen sorgten dafür, dass die ganze Anordnung sicher blieb und versorgt wurde. Das ist kein Wissenschaftler in einer Kiste. Es ist eine Forschungsschleife, neben der ein paar sehr notwendige Menschen stehen.