Das Biotechunternehmen PerturbAI und OpenAI haben gemeinsam ein KI-System entwickelt, das Forschende bei der Auswertung großer Experimentaldaten unterstützen soll. Wie die Unternehmen mitteilten, arbeiten dabei Tausende KI-Agenten parallel daran, Daten zu interpretieren, mit wissenschaftlicher Literatur zu verknüpfen und vielversprechende Hypothesen für Tests zu identifizieren. An der Arbeit war auch das Scripps Research beteiligt; die Ergebnisse wurden in einem gemeinsamen Preprint und Blogbeitrag veröffentlicht.
Hintergrund ist ein wachsender Engpass in der biomedizinischen Forschung: Experimente erzeugen Daten schneller, als Wissenschaftler sie auswerten können. Das Agentensystem analysierte den Angaben zufolge PerturbAIs genomischen Datensatz des gesamten Gehirns und fasste die Erkenntnisse in nur 32 Minuten zusammen – geschätzt wären für eine serielle menschliche Analyse und Literaturrecherche Monate bis zu einem Jahr nötig gewesen. In verblindeten Vergleichen mit Berichten einzelner KI-Agenten bevorzugten menschliche Biologie-Experten die Interpretationen der Agenten in 75 Prozent der Fälle; bewertet wurden Neuheitsgrad, Evidenzlage, Priorität für Folgearbeiten und Konfidenz.
PerturbAI hatte im März 2026 eine Wirkstoffforschungsplattform vorgestellt, die genomische Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge direkt in lebenden Organismen kartiert. Zum Start umfasste sie einen gehirnweiten CRISPR-Atlas mit acht Millionen Zellen, der nach Unternehmensangaben größte kausal-genomische Datensatz aus lebendem Gewebe; er wurde bislang mehr als 40.000 Mal heruntergeladen. Mittlerweile kamen weitere Atlanten zu Stoffwechselerkrankungen und Alterung hinzu.
Aufbauend auf der einjährigen Zusammenarbeit wollen PerturbAI und OpenAI ihre KI-Frameworks nun für die Entdeckung neuer Wirkstoffziele einsetzen. PerturbAI-Chefin Grace Zheng sagte, neuartige Zielmoleküle würden noch immer weitgehend dem Zufall überlassen, oft müssten Investitionsentscheidungen ohne ausreichende mechanistische Belege getroffen werden. Die Kombination großer kausaler Daten aus lebenden Systemen mit Frontier-KI mache es möglich, mehr biologische Daten schneller und tiefer zu untersuchen und die Zielsuche systematischer zu gestalten.
Joy Jiao, Head of Life Sciences bei OpenAI, sagte, die Kombination von PerturbAIs Experimentaldaten mit den Reasoning-Fähigkeiten von OpenAI könne helfen, neue biologische Erkenntnisse zu gewinnen und vielversprechende Ansätze für die Wirkstoffforschung zu identifizieren. Nahezu 2.000 Agenten parallel laufen zu lassen, zeige, wie sich biologische Interpretation gemeinsam mit Hochdurchsatz-Experimenten skalieren lasse. PerturbAI hatte im dritten Quartal 2025 eine überzeichnete Pre-Seed-Finanzierungsrunde abgeschlossen.
