研发一种药，像经营一家分工细密的公司：有人找靶点，有人查安全性，还有人考虑用小分子、抗体等哪种治疗形式。Science刊出的“虚拟生技公司”把这些岗位交给专业AI智能体，再由一名虚拟首席科学官协调；人类负责提问和引导分析。它想解决的不是单次问答，而是怎样把分散证据串成一套可追溯的研发判断。
据Science论文摘要，研究用超过3.7万个智能体整理55,984项临床试验。回顾性分析发现，以细胞类型特异基因——主要在某类细胞中发挥作用的基因——为靶点的药物，到达上市阶段的可能性高48%，相关不良事件少32%。这组结果的价值，在于展示多智能体系统能否从大规模临床记录中提出可检验的研发线索，而不只是让不同“角色”轮流发言。但回顾性关联不等于因果；作者也将系统定位为决策支持工具，结论仍受数据质量限制，并须由人类审查和实验验证。