AI 做科学：评估 Radiation Biology 中的自主 AI 科学家 KOSMOS

代理 AI 科学家现在使用语言模型搜索文献、运行分析并生成假设。我们在放射生物学中的三个问题上评估 KOSMOS，这是一个自主 AI 科学家，使用简单的随机基因空白基准进行测试。假设 1：baseline DNA 损伤反应 (DDR) 容量跨细胞系预测辐射后 p53 转录反应 (GSE30240)。假设 2：baseline OGT 和 CDO1 表达预测乳腺癌细胞中被抑制和诱导的放射反应模块强度 (GSE59732)。假设 3：12 基因表达签名预测前列腺放射治疗后加上和rogen 脱矿治疗的生化复发-无生存率 (GSE116918)。DDR-p53 假设未得到支持：DDR 评分和 p53 反应呈弱负相关 (Spearman rho = -0.40, p = 0.76)，与随机 5 基因评分无显著区别。OGT 仅显示弱关联 (r = 0.23, p = 0.34)，而 CDO1 是一个明显的异常值 (r = 0.70, empirical p = 0.0039)。12 基因签名实现了 0.61 的 concordance index (p = 0.017)，但效应大小不唯一。总体而言，KOSMOS产生了一个得到良好支持的发现、一个合理但不确定的结果，以及一个错误的假设，说明 AI 科学家可以产生有用的想法，但需要针对合适的空白模型进行严格审计。