摘要
单细胞与空间组学技术为解析疾病机制带来前所未有的机遇，但该过程需要专家团队反复试错，并跨多种模态开展推理。本文提出对话式系统LungChat，用于整合多组学分析与生物医学发现。系统采用层级化多智能体架构：由监督智能体将自然语言问题拆解为并行、依托工具执行的任务，覆盖单细胞与空间组学分析、文献与临床试验信息整合、药物重定位。为预测新型治疗手段，LungChat实现方向感知重定位与靶点挖掘算法DART，可在细胞类型层面区分能够逆转疾病转录程序、以及会加重疾病表型的扰动，以此实现安全性预测。
受控的架构消融实验表明：层级任务调度可以提升模型「自知无法回答则拒绝输出」的能力、降低token消耗，并且在复杂多步骤任务上维持优异性能。
在肺部疾病案例研究中，LungChat通过药物关联筛选，独立将萨拉卡替尼（saracatinib）列为特发性肺纤维化（IPF）候选药物，后续再经由DART开展细胞层面分析；该化合物已经进入STOP‑IPF临床试验（NCT04598919）。系统还通过完整调度分析，筛选出已经成熟用于慢性阻塞性肺疾病（COPD）的治疗药物丙酸氟替卡松。
本系统不局限于单一组织，为构建可核验的智能体AI系统提供范式，支撑可复现的科学发现。
#对话式多智能体 #整合多组学 #单细胞组学 #空间组学 #药物重定位 #生物医学发现 #工具增强大模型 #可复现分析
结果
跨多组学与生物医学知识的协同多智能体分析
图1 LungChat系统架构与工作流
集成对话式AI与多组学分析的层级化多智能体系统。监督智能体调度4个专业化子智能体（单细胞、空间组学、研究、图谱智能体）；子智能体访问整理好的数据仓库（单细胞RNA‑seq、空间转录组、药物化合物、调控网络、文献），产出可直接用于论文发表的可视化图表、可供检验的科学假说、治疗靶点预测、可复现分析工作流。系统支持迭代式科学工作流（定义问题→探索数据→整合证据→生成假说→测试优化），具备长期记忆与MCP可扩展基础设施，用于适配新增工具。
基准测试与架构消融实验
图2 5大赛道架构消融评测
共计1,080次评估
(a) 4种消融配置下单步查询任务性能（50查询×3重复×4模式，合计600次评估）；
(b) 3个评测赛道下每条查询平均token消耗量，数值越低越好；
(c) 安全评测「自知不能回答就拒绝输出」指标（17查询×3重复×4模式，合计204次评估），多智能体配置拦截非法工具调用率提升35.3个百分点；
(d) 多工具调度、拆解压力测试结果（20查询×3重复×2模式，合计120次评估），证明复杂任务上不同架构性能相当。
细胞类型分辨的治疗优先级排序与机制探究
图3 肺纤维化的治疗靶点与药物自动优先级排序
(a) LungChat并行多智能体编排，由监督智能体完成任务分派。
(b) 可复现工作流的规划与任务拆解。
(c) 肺纤维化肺泡成纤维细胞中上调、下调基因的排序。
(d) 利用ToppGene做基因集富集分析，识别肺纤维化中已知的可药物作用通路。
(e) 纤维化标志物的空间转录组定位。
(f) 依据细胞类型空间邻近度对受体‑配体相互作用进行排序，对比肺纤维化组与对照组（Xenium平台）的细胞‑细胞通讯强度。
(g) 结合DART细胞类型安全性分析开展药物重定位：萨拉卡替尼被识别为最优候选药物；脱靶监测识别出杯状细胞与神经内分泌细胞。
图4 解析新型疗法的调控机制与细胞作用靶点
(a) 任务规划与拆解，明确LPAR1抑制剂在肺纤维化中的多种作用机制。
(b) 在iLINCS数据库中筛选具备体外基因表达应答数据的LPAR1抑制剂。
(c) Xenium与Visium‑HD平台下LPAR1的空间分布对比（同张组织切片，由空间组学智能体完成分析）。
(d) LPAR1在成人健康肺细胞群中的表达水平与细胞占比（HLCA数据库，单细胞智能体完成分析）。
(e) DART预测受影响最显著的肺部疾病、检测技术以及发育相关扰动（组学数据仓库）；给出体外LPAR激动剂处理（iLINCS）条件下，上述扰动被逆转或是进一步加剧的预测结果。
(f) 基于已注释转录因子（TF）靶点与通路相互作用（NetPerspective）推导得到的基因调控网络；高亮标注关键转录因子节点以及经ToppGene注释的TGF‑β信号响应基因。
调控机制评估
表1 LungChat的数据资源与系统覆盖范围
数据
人肺细胞图谱第2版（Human Lung Cell Atlas v2）数据集存放于CELLxGENE，检索号
6f6d381a‑7701‑4781‑935c‑db10d30de293
胎儿肺细胞图谱数据集存放于CELLxGENE，检索号
2d2e2acd‑dade‑489f‑a2da‑6c11aa654028
LungMAP联盟的其他数据集检索号
LMEX0000004400、LMEX0000004401
空间转录组数据存放于基因表达综合数据库Gene Expression Omnibus，GEO检索号GSE276945，包含子样本GSM8505452
详细总结
思维导图
论文基础信息
5大智能体分工
DART：方向感知药物重定位与靶点算法
本文核心新方法
系统消融实验
多智能体vs扁平单智能体
案例1：特发性肺纤维化IPF
肺纤维化
案例2：慢性阻塞性肺病COPD
与同类生物对话Agent横向对比
参考
A Conversational Multi-Agent AI System for Integrated Multi-Omics Analysis and Biomedical Discovery
https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.08.743577v1
注：AI辅助创作，如有不当欢迎指出。内容仅供参考，不构成任何建议。