由非營利組織 FutureHouse 推出的全球首個 AI 科學家團隊，正式宣布完成首項突破性研究成果：AI 自主提出並驗證乾性黃斑部病變（dAMD）治療新藥 Ripasudil，刷新科學研究的可能性，宣告 AI 驅動科研時代正式來臨。

值得注意的是，這項研究過程僅耗時 2.5 個月，完全由 AI 代理主導完成從假設生成、資料分析到藥物發現的完整科學流程，人類研究員僅參與實驗操作與論文撰寫。不僅大幅提高效率，也展示了 AI 在藥物研發領域的革命性潛力。

乾性黃斑部病變（Dry Age-Related Macular Degeneration, Dry AMD）是一種由黃斑部退化引起的眼疾，主要表現為黃斑部組織萎縮和視網膜色素上皮細胞退化，導致失明。

Robin：Future House 打造的多 AI 代理系統，成功發現潛力新藥 Ripasudil

本次研究成功的核心是 FutureHouse 最新開發的多 AI 代理系統 Robin，結合文獻檢索、假設生成、實驗設計與數據分析功能，實現了全自動化科學研究閉環流程。

Robin 在首次應用中即表現驚人，從 400 多篇科學文獻中分析出「提升視網膜色素上皮（RPE）細胞吞噬能力」可能有助於治療 dAMD，並從中篩選出潛力藥物。

經過兩輪 AI 分析與人類實驗，發現原本用於治療青光眼的藥物 Ripasudil 成為極具潛力的 dAMD 新療法候選藥。

AI 自主科研全面公開！從理論推演到機制驗證一氣呵成

Robin 首先透過旗下代理 Crow、Falcon 與 Finch 分工合作，分析大量文獻後提出假說，再進行 RNA 定序等實驗設計，發現 ROCK 抑制劑 Y-27632 可上調 ABCA1 蛋白質、強化視網膜色素上皮細胞功能。

接著 Robin 再次提出第二輪藥物建議，最終鎖定 Ripasudil，成功發現其在 dAMD 治療中的潛力。

整個研究顯示，AI 已具備獨立完成藥物發現流程的能力，不再只是工具，而是具有科學主動性的「新型科學研究實體」。

遠超 DeepMind？Future House 在 AI 藥物研發競賽中搶先達標

儘管 Google DeepMind 執行長暨諾貝爾獎得主 Demis Hassabis，於四年前創立 AI 藥物公司 Isomorphic Labs，預計年底才有藥物進入臨床試驗，但 FutureHouse 已率先交出實質成果，在 AI 科學賽跑中搶得領先優勢。

FutureHouse 表示，Robin 的設計具備高度通用性，未來可擴展至材料科學、氣候科技、能源研發等其他尖端科研領域。AI 科學家不僅提升效率，更帶來前所未見的假設與機制，重新定義人類對科學的思維模式。

參與本次計畫的三位 FutureHouse 成員皆具生物科學背景，包括臨床醫師、生物技術博士及機器學習博士候選人。他們指出，Robin 所提出的許多假設與分析方向，是傳統研究者過去未曾考慮的角度。

在 AI 能建議研究模型、細胞線，甚至主導實驗與數據分析的情況下，只需提供初步問題，AI 即可快速生成完整科研路徑，大幅縮短新藥開發與學術研究的時程。

FutureHouse 與 Robin 的這項重大突破，展現了 AI 在藥物發現、科研設計與機制推演上的獨立作業能力，未來的科學不再只是人腦驅動，而是進入 AI 主導科研的新紀元。