醫生兼免疫學家 Derya Unutmaz 多年來一直對人工智慧深感興趣。然而，直到 2025 年底，當 GPT-5 Pro 幫助他與實驗室重新審視一個長達三年的謎團時，他才真正迎來了「頓悟」時刻。這個謎團圍繞著一種特殊的免疫細胞，它能幫助人體對抗癌症和其他疾病。

這個謎團的核心是一個基本卻至關重要的免疫學問題：葡萄糖如何影響 T 細胞的發育和分化？T 細胞是免疫細胞，負責幫助身體對抗病毒、殺死癌細胞、應對某些細菌和寄生蟲，並區分健康細胞與威脅。

隨著它們的發育，T 細胞會承擔不同的職責，包括影響癌症、自體免疫疾病和感染的角色。了解是什麼促使 T 細胞走向某種特定分化，將有助於研究人員更好地理解並最終治療這些疾病。

如今，身為傑克森實驗室和康乃狄克大學教授的 Unutmaz 表示，AI 已成為他工作中不可或缺的一部分，他無法想像沒有 AI 如何進行科學研究。Unutmaz 說：「那就像是拿走了你的雙手，或是拿走了你一半的大腦。」

這個謎團始於 2022 年，當時 Unutmaz 進行了一項實驗，試圖了解一種名為葡萄糖的糖類如何影響 T 細胞的發育。細胞利用葡萄糖作為燃料來源，也用它來構建蛋白質並執行其他功能。

Unutmaz 實驗的結果可能對癌症、自體免疫疾病和感染等疾病產生影響。然而，當時 Unutmaz 和他的實驗室無法理解他們所看到的現象。

先前的研究提供了強有力的證據，表明葡萄糖代謝會影響 T 細胞的分化。為了更好地理解這種關係，Unutmaz 和他的團隊在 T 細胞發育早期，將其暴露於低葡萄糖環境或含有脫氧葡萄糖（一種葡萄糖類似分子）的環境中。

脫氧葡萄糖會干擾細胞利用葡萄糖的能力，從而破壞能量產生和蛋白質構建。蛋白質之所以重要，是因為它們協調細胞內的活動，並充當細胞內外傳遞和接收訊息的信使。

團隊預期這兩種條件會產生相似的結果。因為在這兩種情況下，T 細胞運作所需的葡萄糖（以及能量）都會受到限制。但結果卻出乎意料。

暴露於脫氧葡萄糖的 T 細胞絕大多數產生了參與身體發炎反應的細胞。雖然一些暴露於低濃度葡萄糖的 T 細胞也分化為發炎反應細胞，但數量遠不及脫氧葡萄糖組。早期暴露於脫氧葡萄糖的影響甚至在研究人員移除這種葡萄糖類似分子後仍然持續存在。

這種差異不能單純歸因於能量不足。顯然還有其他因素在起作用。但 Unutmaz 和他的實驗室無法弄清楚發生了什麼，於是他們擱置了這個實驗，轉而處理其他需要他們關注的緊急任務。

直到 2025 年底 GPT-5 Pro 問世，Unutmaz 決定重新審視這個實驗。他將實驗結果上傳到模型中，並要求它分析數據。

GPT-5 Pro 建議脫氧葡萄糖干擾了一種名為 IL-2 的蛋白質的構建。這種蛋白質可以阻止 T 細胞變成一種稱為 Th17 的發炎反應細胞。脫氧葡萄糖本質上消除了 T 細胞變成 Th17 細胞的障礙。

這可能就是為什麼在低葡萄糖環境中的 T 細胞，變成 Th17 細胞的數量遠不及脫氧葡萄糖環境中的原因。Unutmaz 說：「GPT-5 提出了一個非常卓越的見解，事後看來，這完全說得通。」這個見解恰好超出了他自己的專業領域，以至於他本人和實驗室裡的任何人都沒有發現這個關聯。

Unutmaz 隨後決定測試 GPT-5 是否能預測實驗結果。這位免疫學家從他已經進行過的一個針對某種淋巴瘤的 T 細胞實驗開始。他的實驗表明，這些特定的 T 細胞，稱為 CD8+，具有增強殺死淋巴瘤細胞的能力。

當 Unutmaz 要求 GPT-5 Pro 模擬相同的實驗時，它正確預測了 CD8+ 細胞殺死淋巴瘤細胞能力的提升。模型不可能從網路上獲取這些結果，因為 Unutmaz 當時尚未發表這些結果。

他說：「那一刻我感覺，好吧，這些模型現在已經達到了一個真正、確實理解的程度。」

Unutmaz 表示，像 GPT-5 Pro 這樣的模型現在更像是合作夥伴。它們可以簡化文獻回顧，處理每週發表的數百篇新學術論文，並幫助科學家識別尚未解決的問題。它們還可以幫助研究人員完善他們的假設，減少識別最值得進行的實驗所需的時間。

Unutmaz 說：「你可以用來驗證假設的方法非常多。你有無數種方法，但你不知道哪種會是最好的策略。」因此，他使用 GPT-5 Pro 模擬實驗並預測結果，以幫助縮小哪些實驗值得在實驗室中重複進行。這可以為研究人員節省數週到數月，甚至數年的工作，極大地加速生物學領域的發展。

儘管如此，專業領域知識仍然是關鍵。AI 可能會產生洞見，但人們仍然必須評估其重要性和合理性。例如，如果沒有 Unutmaz 的專業知識，就無法判斷 GPT-5 Pro 在他的免疫細胞實驗中標示出的機制洞見是否重要。

產生洞見和加速工作的能力，正是這些功能需要負責任地處理的原因。AI 可以幫助研究人員在生物學和醫學領域更快地發展，但這些能力也可能降低濫用的門檻，包括被尋求設計或使用生物或化學武器的惡意行為者利用。

OpenAI 的「準備框架」（Preparedness Framework）概述了我們追蹤這些風險並建立防護措施的方法，以應對可能造成嚴重危害的 AI 能力。Unutmaz 對 AI 的發展前景感到樂觀。他說，這與以前的任何事物都不同，無論是網路還是工業革命。

最近，Unutmaz 嘗試了先進的 AI 工具，包括 Codex 和 GPT-5.2 Deep Research，以幫助編譯大規模的癌症突變數據集並生成研究材料，包括一份以 T 細胞為重點的綜合教科書草稿，旨在加速精準免疫療法的發展。Unutmaz 感到很幸運能參與這個發現的時代。「不僅能歷史性地見證它，還能稍微參與其中，我感到非常幸運和榮幸。」