Future House预览“数据驱动”生物学发现的AI工具

Future House是埃里克·施密特（Eric Sc​​hmidt）支持的非营利组织，旨在在未来十年内建立“ AI科学家”，并发布了一种新工具，该工具声称可以帮助支持生物学中的“数据驱动的发现”。该新工具是在Future House推出其API和平台的一周后。

该工具称为Finch，占用生物学数据（主要采用研究论文的形式）和一个提示（例如，“您能告诉我什么关于癌症转移的分子驱动因素？”）并在生成数字并检查结果之前运行代码。在X上的一系列帖子中，Future House联合创始人兼首席执行官Sam Rodriques将其与“第一年的学生”进行了比较。

“ [b]能够在几分钟内完成这一切，这是超级大国，”罗德里克斯写道。 “ [Finch]实际上最终为我们自己的项目找到了一些非常酷的东西[…]，我们发现它非常棒。”

除了开放式分析外，Finch还可以进行定向数据分析。在此示例中，我们对某些RNASEQ数据进行了差异表达和功能富集分析（GEO登录GSE87466）。它标识了上调的基因（例如炎症调节剂，…pic.twitter.com/phrybhtvpb

- 2025年5月6日

Future House的主张，就像许多初创公司和技术巨头一样，Finch和其他AI工具将有一天在科学过程中自动化步骤。

在今年早些时候的一篇文章中，Openai首席执行官Sam Altman表示，“ AI”工具“可以大大加速科学发现和创新”。同样，在本周启动了“科学AI”计划的拟人化首席执行官，大胆地预测了AI可以为大多数癌症制定治疗方法。

尚未证据。许多研究人员今天不认为AI尤其是USEFUl指导科学过程。可以说的是，未来的房屋尚未实现科学突破或使用其AI工具进行新颖的发现。

生物学，尤其是在药物发现方面，对AI公司来说是一个有吸引力的目标。优先研究估计，该市场在2024年价值658.8亿美元，到2034年可能达到1603.1亿美元。

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therE取得了一些成功，AI在实验室中没有提供直接的神奇解决方案。近年来，几家雇用AI进行药物发现的公司，包括Exscientia和Benevolentai，遭受了引人注目的临床试验失败。同时，像Google DeepMind的Alphafold 3一样，领先的AI系统发现AI系统的准确性往往会差异很大。

Rodriques说，

Finch类似地犯了“愚蠢的错误”，这就是为什么Future House招募生物信息学家和计算生物学家，以帮助评估其准确性和可靠性并在封闭式Beta时进行训练。

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