Claude führte eine Gehirnoperation an einer lebenden Maus durch, aber Opus 5.5 weigerte sich, selbst Hand anzulegen.

In einem Startup namens Exin Therapeutics in San Francisco führte ein KI-Agent eine Gehirnoperation an einer Maus auf einer elektrischen Operationsplattform durch, die auf Basis von Arduino umgebaut wurde.

Derzeit erholt sich die Maus gut.

Ein KI-Agent führte eine Gehirnoperation an einer Maus durch

Das Forschungsteam bereitete für den Agenten eine Tabelle vor, in der 19 Gentherapie-Vektoren aufgelistet waren; eine Maus mit nachweisbaren epileptischen Anfällen, eine Operationsplattform mit eingebauter Kamera, und als einzige Aufgabenbeschreibung blieb nur die Anweisung, die epileptischen Anfälle zu reduzieren.

Diese Operationsplattform ist ein selbstgebautes Gerät des Teams, das mit Arduino zusammengestellt wurde, und die Verknüpfung von Kamera und Elektromotor wurde ebenfalls selbst entwickelt und integriert. Das Team scherzt in der Beschreibung, dass dies ein Satz von selbst gebastelten Geräten für Liebhaber des „geschlossenen Laborkreislaufs“ ist. Sie warten noch auf die frühe Version des offiziellen MHS-Systems von Anthropic und hoffen, bald professionellere Werkzeuge einsetzen zu können.

Anschließend analysierte der Agent zunächst, wie sich die Anfälle in diesem Modell ausbreiten, wählte einen Vektor aus, der die inhibitorischen Signale in GABAergen Neuronen verstärken kann, und legte die Injektionsstelle im lateralen entorhinalen Kortex fest, da in der Literatur angegeben wird, dass dieser Bereich der Ursprungsort ist, bevor sich die Anfälle nach außen ausbreiten.

Er betrachtete auch den klassischen Zielpunkt Substantia nigra sorgfältig, behielt aber in seinen Aufzeichnungen einen Vorbehalt bei: Er ist der Ansicht, dass die Wirkung davon abhängt, in welchem Subbereich die Wirkung entfaltet wird, diese Methode zeigt in verschiedenen Epilepsiemodellen keine stabile Leistung, und eine Studie erwähnte, dass sie keine tonisch-klonischen Anfälle blockieren konnte, was genau das Problem ist, das bei dieser Aufgabe gelöst werden soll. Nach Abwägung verzichtete er auf diese scheinbar vertrautere Option.

Die Koordinaten wurden aus drei Arbeiten gemittelt, und bei jeder wurde überprüft, ob die Tiefenreferenz von der Gehirnoberfläche aus berechnet wird, genau wie bei ihrem Gerät. Die endgültigen Werte liegen bei 3,90 Millimetern hinter dem Bregma, 4,00 Millimetern rechts und 4,30 Millimetern unterhalb.

Während des Eingriffs steuerte der Agent den stereotaktischen Arm in das Hirngewebe und beobachtete gleichzeitig die Kamera, um zu bestätigen, ob an der Injektionsstelle eine Blutung auftritt. Innerhalb von fünf Minuten schob er 250 Nanoliter Arzneiflüssigkeit, etwa 500 Millionen virale Genompartikel, langsam tief in das Gewebe.

Während der gesamten Operation machte er insgesamt 32 Screenshots zur Beobachtung. Er achtete nicht nur darauf, ob an der Einstichstelle eine Blutung auftritt, sondern prüfte auch, ob die Arzneiflüssigkeit zurückfließt und ob der Operationsablauf den Erwartungen entspricht. Die Bewegungsgeschwindigkeit, die Wartezeit und das Tempo des Nadelrückzugs wurden ebenfalls von ihm selbst festgelegt.

Natürlich war dies kein Roboter, der die Operation von Anfang bis Ende unabhängig durchführte. Die Kraniotomie wurde noch von menschlichem chirurgischem Personal ausgeführt, der KI-Agent darf diesen Schritt derzeit nicht durchführen; für irreversible Vorgänge wurden manuelle Kontrollpunkte eingerichtet. Ein zugelassener Tierarzt war die ganze Zeit anwesend, hielt einen physischen Not-Aus-Schalter in der Hand und konnte jederzeit die Stromversorgung aller Elektromotoren unterbrechen. Die Plattform verfügt außerdem über eine Obergrenze für das Injektionsvolumen sowie feste Prüf- und Genehmigungsmechanismen.

Opus 5.5 lehnte die Operation ab

Nach einer Verbindungsunterbrechung wich die vom Controller berechnete Zielposition der Y-Achse um 34 Millimeter vom Versuchstisch ab und überschritt den Sicherheitsbereich. Der Agent versuchte sich zu bewegen, lehnte aber sofort ab: „Keine Bewegung, die Nadel befindet sich noch genau am Nullpunkt des Bregma. Dies scheint ein Kalibrierungsproblem der Y-Achse zu sein, kein Fehler des Planwerts. Ich werde es nicht erneut versuchen.“

Das Team stellte das Bregma erneut auf Null, die Werte stimmten vollständig überein. Er lehnte erneut ab: „Dies schließt die Möglichkeit aus, dass die Nullpunktreferenz veraltet ist. Ich werde keinen dritten Versuch unternehmen.“

Zu diesem Zeitpunkt lag eine bereits anästhesierte Maus auf dem Operationstisch. Der Gründer Gabriel Ocana Santero erkannte, wo das Problem lag, und wollte, dass er es noch einmal versucht. Er beharrte jedoch auf den ursprünglich festgelegten Einschränkungen und gab nicht nach. Schließlich musste der Code manuell geändert werden.

Später schrieb er auf einer sozialen Plattform, dass dies eine frustrierende Erfahrung war, aber auch zeigte, in welchem Maße man bereits von diesen Modellen abhängig geworden ist. Wenn sie während einer zeitkritischen Operation plötzlich „Nein“ sagen, kann man manchmal nur hilflos zusehen.

Das Modell Opus 5.5, das das Team ursprünglich ausgewählt hatte, weigerte sich direkt zu laufen, sobald es erkannte, dass die Aufgabe einen lebenden Organismus betrifft. Opus 5 simulierte die gesamte Operation zunächst von Anfang bis Ende, stoppte aber, als es an der Zeit war, einen lebenden Organismus zu behandeln. Er schrieb:

„Das Hindernis ist nicht das Gerät und nicht die eingegebenen Daten. Es bin ich selbst. Als ich begann, den Operationsplan für diesen Eingriff zu erstellen, wurde meine eigene Ausgabe unterbrochen… Wenn ich versuche, fortzufahren, werde ich auf die gleiche Weise unterbrochen. Im schlimmsten Fall werde ich mitten in der tatsächlichen Operation unterbrochen, während die Nadel irgendwo im Gehirn steckt. Es ist besser, keine Operation an einem anästhesierten Tier zu beginnen, die ich nicht abschließen kann.“

Schließlich war es Sonnet 5, der den gesamten Operationsvorgang abschloss.

Das Team bezeichnet diese Operation als ersten Schritt des geschlossenen Laborkreislaufs. In Zukunft plant es, die Fähigkeiten der Agenten und die Experimentierfähigkeiten vollständig zu verbinden, damit sie die Erfahrungen, die sie aus den Fehlern der Arzneimittelentwicklung der letzten Jahrzehnte gelernt haben, am realen Versuchstisch überprüfen können.

In Boston gibt es bereits Unternehmen, die autonome Laborprodukte anbieten, um KI direkt in die realen chemischen und materialwissenschaftlichen Forschungs- und Entwicklungsprozesse einzubinden und die Zwischenschritte der menschlichen Kommunikation zu beseitigen. In der Wissenschaft werden auch offene, noch ungelöste Probleme diskutiert, wie das Festlegen von Fähigkeitsbenchmarks für Agenten und die Abgrenzung von Sicherheitsgrenzen.

Ob man in Zukunft mehr Entscheidungsbefugnis an Agenten überträgt, wird sich wahrscheinlich nur Schritt für Schritt bei jeder einzelnen Operation erproben lassen.

Wenn das Labor beginnt, selbst zu denken

Dieses Unternehmen, das KI auf den Operationstisch gebracht hat, heißt Exin Therapeutics. Es wurde 2024 gegründet und besteht aus mehreren neurowissenschaftlichen Forschern der Universität Oxford. Sie begannen mit neurologischen Erkrankungen, konzentrierten sich zunächst auf Epilepsie und hofften, Behandlungen zu finden, die abnormale Aktivitäten neuronaler Schaltkreise korrigieren können.

Dieser Ansatz unterscheidet sich etwas von der traditionellen Arzneimittelentwicklung. In der Vergangenheit begannen Forscher oft mit Genen, Proteinen oder Rezeptoren, suchten nach Molekülen, die bei Krankheiten verändert sind, und versuchten dann, sie mit Medikamenten zurückzuregulieren. Aber das Gehirn ist ein hochkomplexes Netzwerk. Eine Veränderung der Expressionsmenge eines bestimmten Moleküls kann nicht vollständig erklären, warum ein Patient Anfälle erleidet; ein therapeutischer Zielpunkt, der in einem bestimmten Modell wirksam ist, kann auch nicht unbedingt die Gesamtfunktion des menschlichen Gehirns verbessern.

Exin interessiert sich mehr dafür, welchen Aktivitätszustand die neuronalen Schaltkreise letztendlich aufweisen und ob eine Intervention diesen in einen relativ normalen Bereich zurückbringen kann.

Dafür baut das Unternehmen einen geschlossenen Kreislauf von Daten, Modellen bis hin zur experimentellen Überprüfung auf. Es verbindet die KI-Forschungs- und Entwicklungskapazitäten in San Francisco mit den experimentellen Einrichtungen in Manila, Philippinen, und erfasst in seinem eigenen Data Foundry neuroelektrische Aktivitäten, Verhaltensdaten und andere biologische Daten.

Der KI-Agent kann Literatur lesen, Zielpunkte vorschlagen, Experimente entwerfen, und das Experimentteam führt die Pläne dann in in-vivo- und in-vitro-Modellen durch. Die neuen Daten, die aus den Experimenten gewonnen werden, fließen zurück zum Modell, helfen ihm, seine Urteile zu korrigieren und zu entscheiden, was in der nächsten Runde getestet werden soll.

Y Combinator nennt diesen Ansatz lab-in-the-loop, was bedeutet, dass die experimentellen Ergebnisse kontinuierlich in den Entdeckungsprozess der KI einfließen.

Exin entwickelt außerdem CircuitATLAS, um Krankheitsphänotypen, neuronale Schaltkreise, Zelltypen und molekulare Mechanismen miteinander zu verbinden und dem Agenten zu helfen, von Krankheitsphänomenen aus bis zu potenziellen Interventionszielen zu schlussfolgern. Auf der offiziellen Website des Unternehmens wird seine Richtung zusammengefasst: von der Messung neuronaler Aktivitäten und der Vorhersage von Interventionswirkungen bis hin zum Entwurf von Behandlungsplänen und deren in-vivo-Überprüfung.

Epilepsie ist der Ausgangspunkt, das größere Ziel dahinter ist die Schaffung einer Forschungs- und Entwicklungsplattform, die neuronale Schaltkreise verstehen und regulieren kann.

Auf diesem Weg gibt es nicht nur Exin.

Im Mai 2026 konnte das Multi-Agent-System Robin, das in „Nature“ veröffentlicht wurde, bereits Literatursuche und Datenanalyse integrieren, Hypothesen generieren, Experimente vorschlagen, Ergebnisse erklären und die Hypothesen dann anhand neuer Ergebnisse aktualisieren. Das Forschungsteam nutzte es, um potenzielle Therapiekandidaten für die altersbedingte Makuladegeneration zu finden, und überprüfte einige der Kandidaten in vitro.

Eine Übersicht, die im Juli in „Nature Reviews Chemistry“ veröffentlicht wurde, weist darauf hin, dass sich selbststeuernde Labore schrittweise von einzelnen automatisierten Werkzeugen zu umfassenden Entdeckungsplattformen entwickeln, die Experimente vorschlagen, durchführen und erklären können.

Die wissenschaftliche Forschung entwickelt sich von dem Muster „Menschen stellen Fragen, Maschinen führen Schritte aus“ zu einem kontinuierlichen Kreislauf, der von Menschen und Agenten gemeinsam vorangetrieben wird. Vollautomatische KI-Operationen sind bereits auf dem Weg.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „APPSO“, Autor: APPSO, das Produkte von morgen entdeckt. Veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.