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报告摘要

Co-Scientist:ꢀMulti-AgentꢀHypothesisꢀGenerationꢀ(Natureꢀ2026) Google Research / Google DeepMind / Insilico Medicine / Stanford Nature, May 2026 | 多智能体协作假说生成系统发现治疗急性髓系⽩⾎病 (AML)ꢀ的新药物重定位候更令人惊叹的是在多药联合治疗上的表现。寻找2-3种药物的协同效应是一个指数级增长的搜索空间，而 Co-Scienꢀst 成功预测了 JNJ- 64619178与 Selinexor 等组合的强协同作用，这通过传统的人工筛选几乎是不可能的。

理解代码逻辑，根据外部输⼊的“研究建议”（如某篇ꢀNatureꢀ论⽂的摘要树搜索ꢀ(TreeꢀSearch)：采⽤类似ꢀAlphaZeroꢀ的树搜索策略。系统利⽤ PUCTꢀ公式平衡“开发（Exploitation，优化当前得分最⾼的⽅案）”与“探索（Exploration，尝试全新的算法分⽀）”。这保证了ꢀAIꢀ不会陷⼊局部最优解。

在单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 任务中，目标是消除实验批次效应（Batch Effects）同时保留生物学多样性。ERA 基于已有的9种基础方法（如 BBKNN, ComBat 等），不仅复现了专家代码，还通过“重组”创造了40种新方法。