医生兼免疫学家 Derya Unutmaz 多年来一直对人工智能抱有浓厚兴趣。直到 2025 年末，他才真正感受到人工智能的潜力。当时，GPT‑5 Pro 帮助他及其实验室重新审视三年前的谜题：某种特殊免疫细胞如何帮助人体对抗癌症和其他疾病。

这个谜题围绕免疫学中一个看似基础却影响深远的问题展开：葡萄糖如何影响 T 细胞的发育和分化？T 细胞是一类免疫细胞，能帮助人体抵御病毒、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，它们会承担不同职能，包括可能影响癌症、自身免疫性疾病和感染的职能。了解是什么推动 T 细胞向特定方向分化，可能有助于研究人员深入理解并有效治疗这些疾病。

如今，杰克逊实验室和康涅狄格大学教授 Unutmaz 表示，AI 已成为他工作的核心，以至于他无法想象没有 AI 该如何开展科学研究。“那就像砍掉你的双手，或者拿走一半的大脑，”Unutmaz 说道。

这个谜题始于 2022 年，当时 Unutmaz 做了一项实验，旨在了解一种名为“葡萄糖”的糖类如何影响 T 细胞的发育。细胞会将葡萄糖用作燃料来源，也会用其构建蛋白质并执行其他功能。

Unutmaz 的实验结果可能会对癌症、自身免疫性疾病和感染等病症产生影响。但当时，Unutmaz 及其实验室无法解释他们观察到的现象。

既往研究提供了有力证据，表明葡萄糖代谢会影响 T 细胞的分化方式。为了深入理解这种关系，Unutmaz 和团队将处于早期发育阶段的 T 细胞暴露在低葡萄糖环境中，或暴露在含有脱氧葡萄糖的类葡萄糖分子环境中。脱氧葡萄糖会干扰细胞利用葡萄糖的能力，扰乱能量产出和蛋白质构建的过程。蛋白质至关重要，因为它们能协调细胞内的活动，并充当信使，在细胞外发送和接收信息。

团队原本预期这两种条件会产生相似结果。在两种情况下，葡萄糖都会受限，因此 T 细胞发挥功能所需的能量也会受限。但实际情况并非如此。

暴露于脱氧葡萄糖环境中的 T 细胞，绝大多数都产生了参与人体炎症反应的细胞。暴露于低浓度葡萄糖环境的部分 T 细胞也分化为炎症反应细胞，但数量远不及脱氧葡萄糖环境对照组。即使研究人员移除了这种类葡萄糖分子，早期暴露于脱氧葡萄糖环境所产生的影响仍然持续存在。

这种差异不能仅归结于能量不足，还有其他因素的影响。但 Unutmaz 及其实验室无法明确具体原因，于是他们搁置了这项实验，转而处理其他亟需关注的紧急任务。

随后，GPT‑5 Pro 于 2025 年末发布，Unutmaz 决定重启这项实验。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 IL-2 蛋白质的构建。这种蛋白质可以阻止 T 细胞变成一种名为“Th17”的炎症反应细胞。脱氧葡萄糖实质上移除了 T 细胞分化为 Th17 细胞的障碍。这或许能够解释，为何低葡萄糖环境中的 T 细胞并没有像脱氧葡萄糖环境中那样大量分化成 Th17 细胞。

“GPT‑5 提出了一个尤为出色的洞见，事后回顾，它完全合情合理，”Unutmaz 表示。这一洞见恰巧超出他本人的专业范畴，以至于他自己和实验室里的所有人都没能发现其中的关联。

随后，Unutmaz 决定了解 GPT‑5 能否预测一项实验的结果。这位免疫学家首先选择一项自己已完成的实验 — 针对一种淋巴瘤的 T 细胞实验。他的实验表明，这些名为“CD8+”的 T 细胞杀死淋巴瘤细胞的能力有所增强。

当 Unutmaz 要求 GPT‑5 Pro 模拟同一项实验时，它正确预测了 CD8+ 细胞杀死淋巴瘤细胞能力有所提升。模型不可能从互联网上获取这些结果，因为 Unutmaz 当时尚未发表该研究结果。

他说，“就在那一刻，我觉得这些模型确实已经具备了真正的理解能力。”

Unutmaz 表示，GPT‑5 Pro 等模型现在更像是协作者。它们可以简化文献综述，处理每周新发表的数百篇学术论文，并帮助科学家找出仍未解答的问题。它们还可以帮助研究人员完善其假设，缩短确定最具价值的实验所需的时间。

“验证假设的方法多种多样，”Unutmaz 表示，“可选方案数不胜数，你并不知道哪一种方案会是最佳策略。”因此，他使用 GPT‑5 Pro 来模拟实验并预测结果，以缩小值得在实验室中重复验证的实验范围。这可以为研究人员省去数周到数月、甚至数年的时间，从而大幅加速生物学领域的发展。

尽管如此，领域专业知识仍然至关重要。AI 或许能生成洞见，但人类仍必须评估其意义和可信度。例如，如果不具备 Unutmaz 的专业知识，其他人就无法判断 GPT‑5 Pro 在其免疫细胞实验中指出的机制性洞见是否重要。

正因为这些能力能够生成洞见并加速工作，研究人员才需要以负责任的方式加以应用。AI 可以帮助研究人员更快推进生物学和医学领域的工作，但这些能力也可能会降低滥用门槛，包括让试图设计或利用生物或化学武器的恶意行为者更易乘虚而入。OpenAI 的《准备框架》 (Preparedness Framework) 概述了我们跟踪这些风险并制定防护措施的方法，以防范可能造成严重伤害的 AI 能力。

Unutmaz 对 AI 的发展前景持乐观态度。他表示，AI 不同于以往任何事物，无论是互联网，还是工业革命。最近，Unutmaz 一直在尝试使用先进 AI 工具（包括 Codex 和 GPT‑5.2 深度研究），汇编大规模癌症突变数据集并生成研究材料，其中包括一份以 T 细胞为重点的详尽教科书草稿 — 旨在加速精准免疫治疗领域的研究进程。

身处发现的时代，Unutmaz 对此深感庆幸。“能够亲眼见证这段历史，还能参与其中，我真的感到无比幸运和荣幸。”