AI自主科研新突破：Ginkgo携手OpenAI打造GPT-5智能实验平台

Ginkgo Bioworks与OpenAI携手取得突破性进展，共同打造了一套AI驱动的全自动实验平台，可独立完成生物实验的设计、执行与结果分析，几乎无需人工介入。根据最新公布的预印本研究成果，该平台使无细胞蛋白合成反应的成本下降了40%，并在六轮迭代中测试了36,000种不同的实验条件。

这项创新性研究将OpenAI的GPT-5推理模型与Ginkgo自有的云实验室基础设施——包括可重构自动化模块（RAC）和Catalyst自动化软件——进行了深度整合。这种融合让AI得以通过闭环迭代机制完成实验的设计、执行与分析。GPT-5利用网络资源、数据分析计算机及历史实验信息，充当了实验科学家的角色。在半年内，它研发出了比现有文献记录更具成本优势的无细胞蛋白合成方案。

Ginkgo与OpenAI联合发表论文

“通过融合先进的大语言模型与自动化实验平台，我们发现的反应配方比现有最佳方案更具成本效益，”Ginkgo Bioworks联合创始人、本研究共同作者Reshma Shetty表示。“我们预期未来自动化实验室将承担更多实验任务，届时试剂和耗材费用将成为主要支出。蛋白合成成本的降低意味着可进行更多实验，使科研投入产生更大价值。”

该自动化平台成功制备了标准参照蛋白超折叠绿色荧光蛋白（sfGFP），其反应成分总成本为每克422美元，远低于此前698美元/克的纪录，成本削减达40%。无细胞蛋白合成一直受困于高昂的材料费用和复杂的优化流程，这令其成为验证自动化实验技术的理想对象。

“对OpenAI而言，这是首次以前沿AI模型对接自动化实验室并开展大规模实验，”OpenAI生命科学研究主管、本研究共同通讯作者Joy Jiao指出。“这一成果证明AI系统可深度整合到实验流程中，协助提出假设、验证假设，并根据真实数据实现迭代改进。”

Ginkgo Bioworks波士顿自动化云实验室

实验期间，自动化平台完成了580余块384孔板的操作，对36,000种反应配方进行了测试，产出近15万组实验数据。人工干预仅限于试剂准备、系统监测和物料装卸，而GPT-5驱动的实验室自动完成了实验设计、执行、数据解析和假设构建等关键环节。引人注目的是，AI自主识别并优先验证了新型试剂组合，部分结果与未接受过训练的已发表文献结论一致。

为防止AI生成不可行或无效的实验设计，所有方案在执行前均需通过Pydantic模型验证，涵盖孔板布局、标准品配置、对照设计、重复次数、试剂存量及体积约束。仅通过验证的方案才会被执行，系统还会依据科学严谨度和历史数据对方案评分，优中选优。GPT-5同时会生成可读的实验日志，详尽记录分析流程、观察发现与决策依据，保障全流程的可追溯性。

“这标志着AI正在从事真正的实验科学研究：设计、执行并从结果中汲取经验，”Ginkgo Bioworks联合创始人兼CEO Jason Kelly强调。“AI与自动化实验室的融合是美国保持全球科技竞争力的核心能力——美国能源部刚发布的'Genesis Mission'正是将AI应用于科学前沿的典范，我们与OpenAI的合作验证了这一路径的可行性。”

Pydantic验证模型将开源发布，AI优化的无细胞反应试剂盒已在Ginkgo试剂商店上架销售。完整研究预印本可在OpenAI官网查看，并将很快提交至bioRxiv平台。该研究尚待同行评议。

原文地址: https://www.prnewswire.com/news-releases/ginkgo-bioworks-autonomous-laboratory-driven-by-openais-gpt-5-achieves-40-improvement-over-state-of-the-art-scientific-benchmark-302680619.html