GPT-5 如何帮助免疫学家 Derya Unutmaz 解开三年未解之谜

背景

免疫学家兼医生 Derya Unutmaz 对人工智能（AI）的关注已持续多年，但直到 2025 年底，他才迎来了真正的“顿悟”时刻。当时，GPT-5 Pro 协助他和他的实验室重新审视了一个困扰他们三年的谜题：一种特殊的免疫细胞——T 细胞——在人体对抗癌症和其他疾病中究竟如何发挥作用。

Unutmaz 目前担任杰克逊实验室（The Jackson Laboratory）和康涅狄格大学教授。他表示，AI 如今已成为其科研工作中不可或缺的一部分，以至于他无法想象没有 AI 的科学研究。“那就像是被切掉了双手，或者失去了一半的大脑，”Unutmaz 说道。

这个谜题的根源可以追溯到 2022 年。当时，Unutmaz 进行了一项实验，试图理解葡萄糖这种糖类物质如何影响 T 细胞的发育。T 细胞是人体免疫系统的重要组成部分，负责对抗病毒、杀死癌细胞、应对某些细菌和寄生虫，并区分健康细胞与威胁。随着 T 细胞的发育，它们会分化出不同的功能，这些功能直接影响癌症、自身免疫性疾病和感染的发展。因此，理解是什么促使 T 细胞向特定方向分化，对于研究人员更好地理解和治疗相关疾病至关重要。

核心内容

未解的谜题：葡萄糖代谢与 T 细胞分化的矛盾

T 细胞利用葡萄糖作为燃料来源，同时也用于构建蛋白质和执行其他功能。2022 年的实验旨在探究葡萄糖代谢如何影响 T 细胞的专业化（分化）。

在此之前，已有大量证据表明葡萄糖代谢会影响 T 细胞的分化方向。为了深入理解这一关系，Unutmaz 及其团队在 T 细胞发育早期将其暴露于两种不同的环境中：

1. 低葡萄糖环境：限制葡萄糖供应。
2. 脱氧葡萄糖（Deoxyglucose）环境：脱氧葡萄糖是一种类似葡萄糖的分子，它会干扰细胞利用葡萄糖的能力，从而破坏能量生产和蛋白质合成。

研究团队原本预期这两种条件会产生相似的结果，因为在这两种情况下，T 细胞所需的葡萄糖（即能量）都受到了限制。然而，实验结果却大相径庭：

• 脱氧葡萄糖组：绝大多数 T 细胞分化为参与身体炎症反应的细胞。
• 低葡萄糖组：部分 T 细胞也分化为炎症反应细胞，但数量远少于脱氧葡萄糖组。

更令人困惑的是，即使研究人员移除了脱氧葡萄糖，早期暴露于该分子的影响依然持续存在。这表明，这种差异不能仅仅归因于能量缺乏。Unutmaz 和他的团队当时无法解释这一现象，于是将实验搁置，转而处理其他紧急任务。

GPT-5 Pro 的介入与洞察

2025 年底，GPT-5 Pro 发布后，Unutmaz 决定重新审视这项被搁置的实验。他将实验数据上传至模型，并要求其进行分析。

GPT-5 Pro 提出了一个极具洞察力的假设：脱氧葡萄糖干扰了一种名为 IL-2 的蛋白质的构建。IL-2 蛋白的作用是阻止 T 细胞分化为一类特定的炎症反应细胞——Th17 细胞。换句话说，脱氧葡萄糖实际上移除了 T 细胞转化为 Th17 细胞的“障碍”。

这一解释完美地回答了之前的疑问：为什么在低葡萄糖环境中，T 细胞没有像脱氧葡萄糖环境中那样大量转化为 Th17 细胞？因为在低葡萄糖环境下，IL-2 蛋白的构建并未受到像脱氧葡萄糖那样的特异性干扰，因此“障碍”依然存在，抑制了过多的 Th17 细胞生成。

Unutmaz 评价道：“GPT-5 提出的这个见解非常惊人，回顾来看，它完全合乎逻辑。但这恰好超出了我个人的专业领域，所以我没能自己发现这个联系，我的实验室成员也没有。”

从解释到预测：验证模型的理解能力

为了进一步验证 GPT-5 的能力，Unutmaz 尝试让模型预测实验结果。他选取了一项他此前已经完成的实验：针对一种淋巴瘤的 T 细胞研究。实验显示，这类被称为 CD8+ 的 T 细胞具有增强杀死淋巴瘤细胞的能力。

当 Unutmaz 要求 GPT-5 Pro 模拟这一实验时，模型正确预测了 CD8+ 细胞杀死淋巴瘤细胞能力的提升。值得注意的是，由于 Unutmaz 尚未发表该实验结果，GPT-5 Pro 无法从互联网上获取这些数据。这一成功让 Unutmaz 确信：“那一刻我觉得，这些模型现在已经达到了真正理解的阶段。”

关键要点

• AI 作为科研协作伙伴：GPT-5 Pro 不再仅仅是信息检索工具，而是能够协助科学家处理海量文献、识别未解问题、精炼假设并预测实验结果的协作伙伴。
• 加速生物医学研究：通过模拟实验和预测结果，AI 帮助研究人员筛选出最值得在实验室重复的实验方案，从而节省数周、数月甚至数年的时间，极大地加速了生物学领域的进展。
• 人类专家不可或缺：尽管 AI 能生成深刻见解，但领域专业知识（Subject Matter Expertise）依然关键。研究人员必须评估 AI 提出的见解的重要性和合理性。例如，只有具备 Unutmaz 那样专业背景的人，才能判断 IL-2 蛋白机制在免疫细胞实验中的核心意义。
• 负责任地使用 AI：AI 加速生物和医学研究的能力是一把双刃剑。它可能降低恶意行为者设计生物或化学武器的门槛。OpenAI 的“准备框架”（Preparedness Framework）旨在追踪这些风险并建立 safeguards，以防止 AI 能力造成严重伤害。
• 前沿应用探索：Unutmaz 最近还尝试使用 Codex 和 GPT-5.2 Deep Research 等高级 AI 工具，编译大规模癌症突变数据集，并生成研究材料（包括一本以 T 细胞为重点的详细教科书草稿），旨在加速精准免疫疗法的研发。

意义与影响

Derya Unutmaz 的经历展示了生成式 AI 在基础科学研究中的巨大潜力。GPT-5 Pro 不仅解决了一个具体的免疫学谜题，更展示了 AI 在整合复杂数据、发现隐性关联方面的独特优势。

这种“人机协作”模式有望改变科学研究的范式。在癌症研究、自身免疫性疾病和感染性疾病等领域，研究人员可以利用 AI 快速处理海量数据，从复杂的生物机制中提炼出关键假设，从而将有限的实验资源集中在最有希望的方案上。

然而，这也带来了伦理和安全层面的挑战。随着 AI 在生物学和医学领域能力的提升，如何防止技术被滥用（如开发生物武器）成为社会必须面对的问题。OpenAI 提出的风险评估和防护框架，正是为了在推动科学进步的同时，确保技术的安全可控。

Unutmaz 对 AI 的未来持乐观态度，他认为当前的 AI 革命不同于互联网或工业革命，它具有前所未有的深度和广度。能够见证并参与这一历史性的发现时刻，让他感到幸运和荣幸。随着技术的不断成熟，AI 有望成为科学家手中最强大的“大脑扩展”，帮助人类攻克更多复杂的健康难题。