AI-agents voeren zelfstandig DNA-experimenten uit in een robotlab

AI kan in een paar minuten een veelbelovend molecuul bedenken. Maar dat idee in het lab testen kost vaak weken of maanden mensenwerk: pipetteren, machines instellen, resultaten aflezen. Onderzoekers van de Shanghai Jiao Tong University in China laten zien dat AI ook dat tweede deel steeds meer zelf kan. Hun lab, genaamd AutoDNA, staat deze week beschreven in het wetenschappelijke tijdschrift Nature.

Het werk zelf is ouder. De onderzoekers zetten een eerste versie van hun artikel al in juli 2025 online, als voorpublicatie. Zo'n versie delen wetenschappers vaak terwijl vakgenoten het werk nog controleren voordat een tijdschrift het plaatst. Dat controleren gaat meestal een paar keer heen en weer en kost tijd: tussen de voorpublicatie en het artikel in Nature zat ruim een jaar.

In AutoDNA plannen AI-agents experimenten met DNA en RNA en voeren ze die ook uit. Een AI-agent is een AI-programma dat zelfstandig stappen zet om een doel te bereiken, in plaats van alleen een vraag te beantwoorden. Een mens geeft de opdracht. Daarna zijn menselijke handen volgens de onderzoekers alleen nog nodig om materialen bij te vullen, zoals vloeistoffen en wegwerpbuisjes, en om de apparatuur te onderhouden.

Een team van AI-agents

Het systeem bestond uit meerdere AI-agents die elk een eigen taak hadden. Volgens de openbare code van het project was er onder meer een agent die vakliteratuur doorzocht, een die het stappenplan van een experiment schreef, een die de benodigde stoffen bijhield en een die de apparaten aanstuurde. De agents werkten met Gemini 2.5 Pro, het AI-model dat Google in het voorjaar van 2025 uitbracht. Toen het team de experimenten deed, was dat het krachtigste model van Google en waarschijnlijk een van de beste AI-modellen die er waren. Een aparte planner verdeelde het werk over de machines, zodat apparaten tegelijk aan verschillende taken konden werken.

Computerwetenschapper Haibo Chen, een van de onderzoekers, vertelt aan Nature waarom ze het zo aanpakten. In veel bestaande geautomatiseerde labs moeten mensen de instrumenten nog zelf instellen, en doet AI maar één onderdeel van het werk. Biologisch labwerk is lastig te automatiseren, omdat het uit veel stappen bestaat die heel precies moeten gebeuren. Daarom bouwde het team het lab vanaf het begin rond AI, in plaats van AI toe te voegen aan een bestaand lab.

Wat het lab liet zien

Het lab stuurde meer dan twintig soorten apparaten aan en zette in totaal meer dan 11.000 stappen. Het kon de basistaken met erfelijk materiaal uitvoeren: DNA maken, het overschrijven naar RNA, het vermenigvuldigen en de volgorde van de bouwstenen aflezen.

De onderzoekers testten het lab op vier manieren:

• Het maakte DNA met een enzym, en haalde daarbij een even goede opbrengst als een proef die door experts was geoptimaliseerd.
• Door apparaten tegelijk te laten werken, voerde het meerdere stappenplannen 3,2 keer zo snel uit.
• Het sloeg een boodschap op in DNA en las die daarna foutloos terug. Die boodschap was een bekende uitspraak over intelligentie die vaak ten onrechte aan Stephen Hawking wordt toegeschreven.
• Het vond in patiëntmateriaal een bekende mutatie in het KRAS-gen, een gen dat vaak betrokken is bij kanker, en bevestigde die met een tweede test.

Reacties van andere onderzoekers

Chemisch ingenieur Milad Abolhasani van North Carolina State University noemt AutoDNA tegenover Nature opmerkelijk, omdat het zo zelfstandig werkt en zoveel verschillende apparaten kan combineren. Volgens hem zullen er in de wetenschap van de toekomst veel zelfstandige labs zijn. James Zou, onderzoeker aan Stanford University, schrijft in een begeleidend stuk in Nature dat AutoDNA laat zien dat AI het gat tussen het bedenken en het uitvoeren van een experiment kan gaan dichten.

Helemaal zonder mensen werkte het lab nog niet: iemand moest de voorraden aanvullen en de machines onderhouden. De onderzoekers hebben hun code openbaar gemaakt, zodat andere teams het systeem kunnen nabouwen en testen. Dat is ook de volgende stap: laten zien dat zo'n lab in andere laboratoria en bij andere soorten experimenten net zo goed werkt.

Wat betekent dit voor de weg naar de singulariteit?

AI helpt onderzoekers al jaren met rekenwerk: gegevens analyseren, voorspellingen doen, literatuur doorzoeken. Het echte proefwerk bleef mensenwerk, en dat is vaak de langzaamste schakel in de wetenschap. AutoDNA is een stap naar AI die niet alleen experimenten bedenkt, maar ze ook zelf uitvoert en op de uitkomst reageert.

Dat lukte al met een AI-model uit het voorjaar van 2025. Sindsdien zijn AI-modellen flink beter geworden in plannen en in het oplossen van onverwachte problemen. Een lab met dezelfde opzet kan met een nieuwer model dus waarschijnlijk nog meer zelf. Als zulke labs breder werken en betrouwbaar blijken, kan het tempo van biologisch onderzoek omhoog, bijvoorbeeld bij het testen van nieuwe diagnostiek. Dan kan AI steeds vaker zelf de hele cirkel van idee, proef en resultaat rondmaken.

Wat is de technologische singulariteit? Lees de uitleg →