Michael JohnsonOp 21 oktober 2026 beschreef OpenAI een onderzoek waarin duizenden AI-agenten in 32 minuten gegevens analyseerden over ingrepen in miljoenen hersencellen van muizen. In plaats van één lange opdracht verdeelde het team het werk over agenten: elk onderzocht een afzonderlijke genetische ingreep, vergeleek veranderingen in cellen met publicaties en stelde een mogelijke verklaring voor. Het resultaat was een open catalogus met verbanden tussen genen, effecten in cellen en wetenschappelijke literatuur.
Bij het project waren OpenAI, PerturbAI en Scripps Research betrokken. Hun beschrijving van het onderzoek en het preprintartikel laten een praktische toepassing van agentsystemen zien: een brede reeks experimentele resultaten parallel doorzoeken en gevonden verbanden omzetten in vragen die in het lab kunnen worden onderzocht. Dat is vooral nuttig wanneer er al meer gegevens zijn dan een onderzoeksgroep handmatig kan vergelijken met verspreide literatuur.
Hoe de analyse werd verdeeld
De GPT-Rosalind-agenten werkten met een atlas van de hele hersenen, die laat zien hoe verstoringen van afzonderlijke genen verschillende celtypen beïnvloeden. Elke agent analyseerde een eigen ingreep, onderzocht de cellulaire reactie, zocht relevante wetenschappelijke publicaties en formuleerde een hypothese. Vervolgens werden de afzonderlijke rapporten samengevoegd tot een reasoning atlas: een catalogus waarin waarnemingen worden gekoppeld aan mogelijke mechanismen en bronnen.
Volgens de inschatting van het onderzoeksteam zou een vergelijkbare handmatige analyse, één ingreep tegelijk, enkele maanden tot een jaar in beslag nemen. Deze vergelijking geldt voor de beschreven hoeveelheid werk en de inschatting van het team; de agenten analyseerden eerder verzamelde gegevens opnieuw en voerden geen nieuwe biologische experimenten uit. De hypothesen helpen bepalen welke waarnemingen verder onderzoek verdienen.
Waarom het team duizenden agenten inzette
OpenAI vergeleek de gedistribueerde aanpak met één agent, waarbij het model en de beschikbare middelen gelijk bleven. Toen de taak groter werd, verwees de enkele agent in het grootste scenario naar 11 bronnen, terwijl het gedistribueerde systeem er meer dan 700 aanhaalde. In een blinde vergelijking gaven deskundigen in 75% van de gevallen de voorkeur aan de rapporten van de gedistribueerde agenten boven die van één agent.
Deze cijfers hebben betrekking op dit specifieke experiment en de beoordeling door deskundigen. De praktische les voor onderzoeksteams is om niet alleen de analysesnelheid te beoordelen, maar ook de dekking van bronnen, de kwaliteit van verwijzingen en de vraag of de resultaten leiden tot heldere, toetsbare hypothesen.
Van een onverwacht verband naar het volgende experiment
Een voorbeeld betreft het gen DCTN1, waarvan mutaties het syndroom van Perry veroorzaken: een neurodegeneratieve aandoening met symptomen die lijken op die van de ziekte van Parkinson. In de atlasgegevens ging verstoring van Dctn1 samen met verhoogde activiteit van genen die betrokken zijn bij de aanmaak van cholesterol. Door deze waarneming te vergelijken met publicaties over cholesteroltransport formuleerden de agenten een vraag: kan verstoring van DCTN1 de verdeling van cholesterol binnen neuronen veranderen en hun beschadiging beïnvloeden?
Een andere hypothese ontstond bij de vergelijking van Tsc1 en Tsc2. Hoewel beide genen betrokken zijn bij de regulering van mTOR, veranderde verstoring van Tsc2 in bepaalde cellen van de kleine hersenen de activiteit van tientallen genen die verband houden met neuronale communicatie. Voor Tsc1 zag het team in dit gebied een veel kleiner effect. Zulke resultaten helpen het zoekgebied te verkleinen: onderzoekers kunnen specifieke cellen en mechanismen kiezen voor een latere laboratoriumtest.
Met de gepubliceerde reasoning atlas-catalogus kunnen onderzoekers verbanden verkennen en richtingen voor vervolgonderzoek kiezen. De belangrijkste praktische waarde van het project ligt in de schaal van de eerste verkenning: het systeem koppelt grote verzamelingen experimentele gegevens snel aan literatuur en draagt ideeën aan om te toetsen. Onderzoekers kunnen die ideeën gebruiken om te beslissen welke hypothesen ze in een laboratoriumexperiment willen onderzoeken.