上海交大构建 AI 原生科学实验室 AutoDNA 装置，自主分子生物学实验成果登《自然》
上海交大构建 AI 原生科学实验室 AutoDNA 装置：实现自主分子生物学实验操作，成果登《自然》
- 1上海交大团队构建 AI 原生科学实验室 AutoDNA，实现自主分子生物学实验操作并登《自然》
- 2AutoDNA 采用模型、实验与仪器协同设计，区别于现有实验室仅把 AI 接入局部环节的外挂式架构
- 3系统以多智能体架构贯通从文献检索到迭代优化的全流程，仪器能力被抽象为原子服务
- 4硬件支持微米级定位与微升级液体处理，已在核酸检测、酶促 DNA 合成、癌症检测等场景完成应用验证
AI 参与科研的形态从接入局部环节转向贯通设计、实验与优化的全流程自主执行，自主实验开始覆盖分子生物学场景。
- 影响：医药、检测与合成生物学等研发密集型企业的高通量实验成本和周期结构面临新的变量；自主实验平台尚处论文验证阶段，落地节奏取决于仪器生态与平台开放程度。
- 参考：生物科技与检测类企业可考虑盘点标准化程度高的实验流程清单，评估与自主实验平台合作或自建的可行性；值得在研发自动化预算中预留模型与仪器协同设计的投入。
- 依据：成果发表于《自然》并获该刊官网首页头条报道，应用验证场景为团队自述，属官方口径，暂无独立第三方评测。
IT之家 11 月 8 日消息，上海交通大学计算机学院 IPADS 实验室陈海波、王肇国团队与化学化工学院、变革性分子前沿科学中心樊春海、王飞团队合作，依托张江高等研究院 DNA 存储研究中心开展研究，成果发表于《自然》（Nature）杂志，并获该刊官网首页头条重点报道。
研究团队构建了 AI 原生科学实验室 AutoDNA 装置（思源一号），实现了自主分子生物学实验操作，通过对模型、实验与仪器进行协同设计，解决了现有 AI 自主科学实验室向分子生物学实验拓展时，在复杂流程组织、多类仪器协同以及实验时序、环境稳定性和操作精度保障等方面面临的难题，使自主实验能够覆盖需要微米级定位和微升级液体处理的复杂生物分子实验场景。
据介绍，已有 AI 自主科学实验室通常由专家预先配置仪器、规定实验流程和设定优化规则，再将人工智能接入文献检索、方案生成或数据分析等局部环节。这种“外挂式”架构虽能提升单个环节的效率，却难以适应生物分子实验流程复杂、仪器类型多样，以及对实时执行、环境稳定和操作精度要求严格等特点。为此，AutoDNA 采用 AI 原生架构，通过模型-实验-仪器协同设计的思路解决上述问题。
针对实验流程复杂的问题，AutoDNA 结合对适用于复杂生物分子操作的实验过程理解，构建了面向实验的多智能体架构。系统将复杂实验任务分解为文献检索、试剂选择、方案设计、代码生成、硬件执行、结果分析和迭代优化等环节，并根据实验进展组织多个专业智能体协同工作，使模型能够贯通“设计 — 实验 — 优化”全过程，并依据实验结果持续迭代调整后续方案。
针对仪器种类多、跨设备协作困难的问题，AutoDNA 将各类仪器的能力提炼为适合模型理解和调用的“原子服务”，以自然语言说明和统一代码接口告诉模型每台设备“能做什么、如何调用”。这层抽象屏蔽了不同型号仪器的底层差异，使模型能够根据实验需求组合设备能力，生成、检查和修正跨设备控制代码，将数字世界中的实验设计转化为物理世界中的仪器操作。
针对实验对实时性、稳定性和操作精度的严格要求，AutoDNA 将高精度自动化硬件和实验执行与调度系统相结合。硬件提供微米级定位和微升级液体处理能力，系统则负责程序检查、仪器状态跟踪和资源调度，使多个实验任务在满足时序和操作约束的前提下有序运行。平台在构建过程中还集成了基于 OpenHarmony 操作系统的控制终端，并展示了在核酸检测、酶促 DNA 合成、癌症检测等场景中的应用验证。
IT之家附论文链接：
广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家包含外链的文章均包含本声明。
来源：IT之家·人工智能 · ithome.com