GPT-5如何帮助免疫学家Derya Unutmaz解开一个持续三年的谜团

# GPT-5 如何帮助免疫学家 Derya Unutmaz 解开一个三年之久的谜团 来源：https://openai.com/index/gpt-5-immunology-mystery/ 医生兼免疫学家 Derya Unutmaz 多年来一直对人工智能感兴趣。但他的“顿悟时刻”出现在2025年底，当时 GPT-5 Pro 帮助他和他的实验室重新审视了一个三年之久的谜题，该谜题围绕一种特殊类型的免疫细胞展开，这种细胞能帮助人体对抗癌症和其他疾病。 谜题的核心是免疫学中一个基本但重要的问题：葡萄糖如何影响 T 细胞的发育和特化？T 细胞是免疫细胞，帮助身体对抗病毒、杀死癌细胞、对某些细菌和寄生虫做出反应，并区分健康细胞和威胁。随着它们的发育，它们承担不同的任务，包括那些会影响癌症、自身免疫疾病和感染的角色。了解是什么促使 T 细胞向某一特化方向发展的，可以帮助研究人员更好地理解并最终更好地治疗这些疾病。 如今，Unutmaz（杰克逊实验室和康涅狄格大学教授）表示，人工智能已成为他工作的核心，他无法想象没有它如何从事科学研究。“那就像失去了两只手，或者失去了一半的大脑，”Unutmaz 说。 这个谜题始于2022年，当时 Unutmaz 进行了一项实验，试图了解一种名为葡萄糖的糖类如何影响 T 细胞的发育。T 细胞利用葡萄糖作为燃料来源，同时也用它来构建蛋白质和执行其他功能。 Unutmaz 的实验结果可能对癌症、自身免疫性疾病和感染等疾病产生影响。但当时，Unutmaz 和他的实验室无法理解他们所看到的现象。 ## 使用 GPT-5 Pro 解决问题 先前的研究提供了强有力的证据，表明葡萄糖代谢影响 T 细胞的特化方式。为了更好地理解这种关系，Unutmaz 和他的团队将早期发育阶段的 T 细胞分别暴露于低葡萄糖环境或含有一种名为脱氧葡萄糖的葡萄糖样分子的环境中。脱氧葡萄糖会干扰细胞利用葡萄糖的能力，破坏能量产生和蛋白质构建。蛋白质很重要，因为它们协调细胞内的活动，并充当发送和接收细胞外信息的信使。 团队预期两种条件会产生相似的结果。在两种情况下，葡萄糖以及 T 细胞功能所需的能量都会受到限制。但实际情况并非如此。 暴露于脱氧葡萄糖的 T 细胞大量产生了参与身体炎症反应的细胞。一些暴露于低浓度葡萄糖的 T 细胞特化成了炎症反应细胞，但其数量远不及脱氧葡萄糖组。即使研究人员去除了葡萄糖样分子，早期暴露于脱氧葡萄糖的影响仍然持续存在。 这种差异不能仅仅归因于能量缺乏。还有其他因素在起作用。但 Unutmaz 和他的实验室无法弄清楚发生了什么，所以他们搁置了实验，转而处理其他紧急任务。 随后，GPT-5 Pro 于2025年底发布，Unutmaz 决定重新审视这个实验。他将结果上传到模型中，并要求其分析数据。 GPT-5 Pro 提出，脱氧葡萄糖干扰了一种名为 IL-2 的蛋白质的构建。这种蛋白质可以阻止 T 细胞变成一种称为 Th17 的炎症反应细胞。脱氧葡萄糖本质上消除了 T 细胞成为 Th17 细胞的障碍。这可能解释了为什么低葡萄糖环境中的 T 细胞变成 Th17 细胞的数量远少于脱氧葡萄糖环境。 “GPT-5 提出了这个非常卓越的见解，事后看来完全合理，”Unutmaz 说。这个见解恰好超出了他自己的专业领域，以至于他自己没有看出其中的联系，他实验室里的其他人也没有看出。 Unutmaz 随后决定看看 GPT-5 能否预测实验的结果。这位免疫学家首先进行了一项他之前已经做过的实验，该实验针对一种靶向某种淋巴瘤的 T 细胞。他的实验表明，这些特定的 T 细胞（称为 CD8+）具有增强的杀死淋巴瘤细胞的能力。 当 Unutmaz 要求 GPT-5 Pro 模拟同样的实验时，它正确预测了 CD8+ 细胞杀死淋巴瘤细胞能力的提升。该模型不可能从互联网上获得这些结果，因为 Unutmaz 尚未发表这些结果。 “那一刻我感觉，好吧，这些模型现在到了真正理解的地步，”他说。 ## 这对科学研究意味着什么 Unutmaz 表示，像 GPT-5 Pro 这样的模型现在更像是合作者。它们可以简化文献综述，处理每周发表的数百篇新学术论文，并帮助科学家识别尚未解答的问题。它们还可以帮助研究人员完善他们的假设，减少确定最有价值的实验所需的时间。 “你可以用来验证假设的方法很多，”Unutmaz 说。“你有无数种方法，却不知道哪一种是最佳策略。”因此，他使用 GPT-5 Pro 模拟实验并预测结果，以帮助缩小哪些实验值得在实验室中重复。这可以为研究人员节省数周到数月甚至数年的时间，极大地加速生物学领域的发展。 尽管如此，专业领域知识仍然至关重要。人工智能可能产生见解，但人们仍然需要评估其重要性和合理性。例如，没有 Unutmaz 专业知识的人无法判断 GPT-5 Pro 在其免疫细胞实验中指出的机制性见解是否重要。 产生见解和加速工作的能力使得这些能力需要被负责任地处理。人工智能可以帮助研究人员在生物学和医学领域更快地取得进展，但这些能力也可能降低滥用的门槛，包括被试图设计或使用生物或化学武器的恶意行为者利用。OpenAI的准备框架 (https://openai.com/index/updating-our-preparedness-framework/) 概述了我们追踪这些风险并针对可能造成严重危害的人工智能能力建立保障措施的方法。 Unutmaz 对人工智能的未来持乐观态度。他说，这与之前出现的任何事物都不同——无论是互联网还是工业革命。最近，Unutmaz 尝试了先进的 AI 工具，包括 Codex 和 GPT-5.2 Deep Research，以帮助编译大规模癌症突变数据集并生成研究材料——包括一本以 T 细胞为重点的详尽教科书草稿——旨在加速精准免疫治疗方面的努力。 Unutmaz 感到庆幸能成为这个发现时代的一部分。“不仅能够历史性地见证它，还能参与其中一点点，我真的感到非常幸运和荣幸。”