上海交大造出AutoDNA：分子实验能自己做了，成果登《自然》

11 月 8 日消息，上海交通大学计算机学院 IPADS 实验室陈海波、王肇国团队，联合化学化工学院、变革性分子前沿科学中心樊春海、王飞团队，在张江高等研究院 DNA 存储研究中心开展研究。相关成果登上《自然》（Nature）杂志，还获该刊官网首页头条重点报道。

这支团队搭出了 AI 原生科学实验室 AutoDNA 装置（思源一号），分子生物学实验操作可由它自主完成。做法是把模型、实验与仪器放在一起协同设计。此前 AI 自主科学实验室往分子生物学实验延伸时，常卡在复杂流程怎么组织、多类仪器怎么协同，以及实验时序、环境稳定性、操作精度怎么保障这些环节上。AutoDNA 把这些问题逐一解决，让自主实验能覆盖需要微米级定位和微升级液体处理的复杂生物分子实验场景。

据介绍，现有的 AI 自主科学实验室多由专家提前配好仪器、定好实验流程和优化规则，人工智能只被接进文献检索、方案生成或数据分析等局部环节。这种“外挂式”架构能把单个环节的效率往上提一提，可生物分子实验流程复杂、仪器类型多样，对实时执行、环境稳定和操作精度又要求很严，它很难适应。AutoDNA 走的是 AI 原生架构，用模型-实验-仪器协同设计的思路来应对。

• 实验流程复杂怎么破？AutoDNA 结合了对适用于复杂生物分子操作的实验过程理解，搭起面向实验的多智能体架构。复杂实验任务被拆成文献检索、试剂选择、方案设计、代码生成、硬件执行、结果分析和迭代优化等环节，多个专业智能体按实验进展组织起来协同工作。模型由此贯通“设计 — 实验 — 优化”全过程，还能依据实验结果不断迭代，调整后续方案。

• 仪器种类多、跨设备协作难，AutoDNA 的办法是把各类仪器的能力提炼成适合模型理解和调用的“原子服务”。每台设备“能做什么、如何调用”，都用自然语言说明加统一代码接口告诉模型。这层抽象把不同型号仪器的底层差异挡在外面，模型可以按实验需求组合设备能力，生成、检查并修正跨设备控制代码，让数字世界里的实验设计落到物理世界的仪器操作上。

• 实验对实时性、稳定性和操作精度要求严格，AutoDNA 就把高精度自动化硬件和实验执行与调度系统配在一起。硬件管微米级定位和微升级液体处理，系统负责程序检查、仪器状态跟踪和资源调度，多个实验任务在满足时序和操作约束的前提下有序跑起来。构建过程中，平台还集成了基于 OpenHarmony 操作系统的控制终端，并在核酸检测、酶促 DNA 合成、癌症检测等场景中做了应用验证。

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