bingdada免疫学家 Derya Unutmaz 利用 GPT-5 Pro 解决了困扰他三年的 T 细胞发育谜团。AI 不仅帮助他分析了实验数据，还成功预测了未发表的研究结果，展现了 AI 在科学发现中的巨大潜力，同时强调了人类专业知识不可或缺。
2026 年 6 月 23 日，一篇关于 OpenAI News 的重磅报道引发了科学界的广泛关注。医生兼免疫学家 Derya Unutmaz 多年来一直对人工智能充满兴趣，但真正的“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困扰他们三年的难题——一个关于特殊免疫细胞的谜团，这些细胞能帮助人体对抗癌症和其他疾病。
这个谜团的核心是免疫学中一个基本但至关重要的问题：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、应对某些细菌和寄生虫，并区分健康细胞与威胁。在发育过程中，它们会承担不同的工作，包括影响癌症、自身免疫性疾病和感染的角色。理解是什么推动 T 细胞向某一特化方向发展，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的教授——表示，AI 已成为他工作的核心，以至于他无法想象没有 AI 进行科学研究。“那就像失去了双手，或失去了半个大脑一样，”Unutmaz 说。
这个谜团始于 2022 年，当时 Unutmaz 进行了一项实验，试图了解一种称为葡萄糖的糖类如何影响 T 细胞的发育。T 细胞将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具有重要意义。但当时，Unutmaz 和他的实验室无法理解他们所看到的现象。
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。为了更好理解这种关系，Unutmaz 和他的团队将早期发育的 T 细胞分别暴露于低葡萄糖环境或含有一种称为脱氧葡萄糖的葡萄糖样分子环境中。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。蛋白质之所以重要，是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。
团队预期这两种条件会产生相似的结果。在这两种情况下，葡萄糖以及 T 细胞功能所需的能量都会受到限制。但事实并非如此。
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 细胞特化为炎症反应细胞，但其数量远不及脱氧葡萄糖组。即使研究人员移除了葡萄糖样分子，早期暴露于脱氧葡萄糖的影响仍然持续。
这种差异不能仅归因于能量缺乏。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，转向其他需要紧急处理的任务。
然后，2025 年底 GPT-5 Pro 问世，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 细胞成为称为 Th17 的炎症反应细胞。脱氧葡萄糖实际上移除了 T 细胞成为 Th17 细胞的障碍。这可能是为什么低葡萄糖环境中的 T 细胞没有像脱氧葡萄糖环境中那样大量成为 Th17 细胞的原因。
“GPT-5 提出了一个真正了不起的见解，事后看来，这完全合理，”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到这种联系，他实验室里的其他人也没有。
Unutmaz 随后决定测试 GPT-5 是否能预测实验结果。这位免疫学家从一个他已经完成的实验开始，该实验针对一种靶向特定淋巴瘤的 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 模拟相同的实验时，它正确预测了 CD8+ 细胞杀死淋巴瘤细胞能力的提升。模型不可能从互联网上获取这些结果，因为 Unutmaz 尚未发表这些结果。
“那一刻我觉得，好吧，这些模型已经达到了一个真正理解的地步，”他说。
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，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假设，减少确定最有价值实验所需的时间。
“你可以做的事情数量是巨大的，”Unutmaz 说。“你有无数的方法，但不知道哪一个是最佳策略。”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、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，专业知识仍然是关键。AI 可能会产生见解，但人们仍然必须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 在他的免疫细胞实验中标记的机制性见解是否重要。
Unutmaz 的经历展示了 AI 在科学研究中的巨大潜力。GPT-5 不仅帮助他解决了一个长期难题，还展示了预测实验结果的惊人能力。然而，他也强调了人类专业知识的重要性：AI 是工具，而非替代品。只有结合领域专家的判断，AI 的洞察才能真正转化为科学突破。
随着 AI 技术的不断发展，我们可以期待更多像 Unutmaz 这样的科学家利用 AI 加速发现，推动医学和生物学的前沿。对于关注 OpenAI News 的人来说，这是一个激动人心的时代——AI 不再只是理论，而是正在改变科学研究方式的实用工具。
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