摘要：帝国理工学院与谷歌研究团队联合发布的一项研究揭示了细菌进化过程中的一个重要机制，即噬菌体诱导染色体岛（phage-inducible chromosomal islands, PICIs）如何通过特殊的蛋白质与不同噬菌体尾部结合，促进基因的水平转移。这一重大发

帝国理工学院与谷歌研究团队联合发布的一项研究揭示了细菌进化过程中的一个重要机制，即噬菌体诱导染色体岛（phage-inducible chromosomal islands, PICIs）如何通过特殊的蛋白质与不同噬菌体尾部结合，促进基因的水平转移。这一重大发现是借助一种新型AI系统“AI co-scientist”进行假设生成的结果，该研究成果已于2025年9月9日发布在《Cell》期刊上。

细菌进化之谜的新解

细菌的快速进化一直以来让科学家们感到困惑，尤其是耐药性和毒性的迅速传播。基因水平转移，使得不同细菌能够在短时间内交流关键特征，这种现象背后涉及的机制尚不清楚。在面对细菌的这一超乎寻常的适应能力时，科学界急需一种新的方式来提高对这一复杂机制的理解。

研究团队专注于一种尚未破解的细菌分子——能形成衣壳的cf-PICIs。过去的研究显示cf-PICIs可以跨物种传播，但具体机制仍然模糊不清。为此，研究团队决定利用AI来生成帮助理解这一机制的新假设，进而推进科学探索。

AI co-scientist的惊人表现

团队提出了一个具有挑战性的假设：cf-PICIs如何在不同细菌物种中存在。作为实验的一部分，他们利用了名为AI co-scientist的系统。尽管这一AI工具并未受到相关生物学领域的专业训练，但研究人员希望借此消除人为偏见，测试其产生有效假设的能力。

结果令人震惊，AI co-scientist的第一个建议便精准击中要害：cf-PICIs的跨物种传播依赖于衣壳与不同噬菌体尾部的模块化组合。这一理论强调了cf-PICIs形成的衣壳如何与噬菌体的“配件”结合，使其具备感染新宿主细菌的能力。

机制验证与实验结果

图示：AI 是如何发现基因转移机制的。

基于AI的假设，研究团队开展了一系列实验，最终确认cf-PICIs的确与不同细菌的噬菌体尾部结合。通过重新定位特定的基因，团队展示了cf-PICIs是如何形成新生物实体的，以及这种组合如何影响其在不同物种间的传播能力。

实验结果表明，衣壳本身没有尾部，几乎无法实现传播，而噬菌体的尾部则负责与细菌表面的结合。这一发现不仅揭示了细菌如何迅速获得耐药性，还为理解细菌之间的相互作用提供了新的视角。

AI与科学研究的新关系

此次研究表明AI在科学探索中展现出巨大的潜力。研究人员强调，AI技术并不是用来替代人类科学家的工作，而是作为一种有力的补充，帮助科学家们更快地缩小探索范围，将有限的实验资源投放到最值得验证的方向。这一过程意味着，未来的科学研究将是人机合作的时代，通过AI的辅助，研究者们能够更迅速地获取重要的科学发现。

在生物研究、药物开发及其他相关科学领域中，AI的应用将大幅提高实验效率和准确性，使科学探索变得更加高效。随着AI技术的不断进步，期待未来能够揭示更多生物学中的未解之谜，推动科学界解决全球面临的健康与环境挑战。

这一研究成果不仅为细菌基因转移的机制提供了新见解，同时也证明了AI在科学研究中扮演的重要角色，开启了人与机器协作的新篇章。

来源：人工智能学家