「AI 科學家」是一種創新的生物醫學研究方法，旨在設計 AI 系統來增強人類能力，而非取代人類。這些 AI 代理能進行懷疑式學習和推理，與人類研究者有效合作。透過整合先進的 AI 模型與生物醫學工具，它們能分析大量數據、探索假設並自動化重複性任務，簡化研究過程。這些代理還能持續學習，保持最新的科學知識，應用於虛擬細胞模擬、新療法開發等領域，促進生物醫學研究的進步。 PubMed DOI

這份報告探討了X-LoRA-Gemma大型語言模型（LLM）的應用，這是一個擁有70億參數的多代理生成式人工智慧框架，專注於分子設計。模型結合人類與AI的合作，透過雙重推理策略來優化分子互動，並使用主成分分析等技術識別目標性質。生成的候選分子顯示出預期的特性，報告預測這些AI技術將在分子工程中越來越普遍，並提供創新解決方案，同時也討論了相關的挑戰與機會。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）已經在實驗室工作流程中帶來了顯著進展，特別是在化學研究的自主化方面。本報告介紹了ChemAgents，這是一個由多代理系統和Llama-3.1-70B LLM驅動的機器人AI化學家。ChemAgents能在少量人類介入下執行複雜實驗，並協調文獻閱讀、實驗設計、計算執行和機器人操作等四個專門代理。系統在六個實驗任務中展現了其有效性，並成功在新機器人化學實驗室中自主進行光催化反應，顯示出其可擴展性和適應性，為化學研究的自主化鋪平道路。 PubMed DOI

生物合成因為環保又精準，越來越受重視。AI的加入大幅加快了生物合成的設計和優化，尤其在合成路徑規劃和酵素工程上很有幫助。即使資料有限，大型語言模型也展現潛力。不過，AI應用還有不少挑戰，未來在藥物、綠色化學等領域會更普及，但還需要持續研究突破。 PubMed DOI

BRAD agent 是一套開源軟體，能把大型語言模型和外部研究工具、資料來源整合，提升生醫研究的透明度和可重現性。它強調資料來源清楚、操作流程可靠，能自動化文獻檢索、biomarker 發現等任務，彈性高，適合多種應用。原始碼和文件都已公開。 PubMed DOI

DREAM 是全球首個全自動化生物醫學研究系統，能獨立提出科學問題、建立運算環境並驗證結果，完全不需人工協助。它在問題提出和運算環境設定上都比專家更厲害，還能發現新知識，效率甚至比一般科學家快上萬倍，對生醫和數據研究有很大幫助。 PubMed DOI

研究團隊開發了 NanoSafari 這套生成式 AI 工具，能用創新的資訊擷取方法（GIVE）從兩萬多篇論文中精準收集奈米材料設計數據。結合大型語言模型後，NanoSafari 提供比傳統模型更可靠、精確的資訊，並經專家與實驗驗證，展現 AI 協助生物材料與生醫工程研究的潛力。 PubMed DOI

這篇文章介紹一套AI多代理人系統，能大幅簡化醫療模擬情境設計，開發時間可縮短七到八成。系統分工明確，從設定目標到建立病患故事都由AI協助，介面也很直覺，讓醫療人員不用懂AI也能上手。雖然效率提升，但還是需要專業人員監督，避免AI出錯。這也凸顯跨領域合作和AI在醫療教育推廣上的價值。 PubMed DOI

研究團隊把GPT-4和專業腫瘤醫學工具結合，開發出能自主做臨床決策的AI代理。測試20個複雜癌症案例時，AI選對工具的機率有87.5%，臨床決策正確率91%，引用指引正確率75.5%。這套系統比單用GPT-4準確率高出許多，證明結合語言模型和專業工具能大幅提升癌症照護決策品質。 PubMed DOI

生成式AI正加速新藥開發、蛋白質與基因研究，也推動個人化醫療和農業創新，像是培育更優良作物。它還促進合成生物學和永續發展。不過，資料隱私和公平性等倫理問題也要一起重視，才能確保負責任的應用。 PubMed DOI