Uma equipe colaborativa da Harvard Medical School, do Kempner Institute e do Broad Institute tornou público o AutoScientists, um sistema de IA projetado para a descoberta científica. Construído na plataforma ClawInstitute, o AutoScientists simula a colaboração descentralizada, permitindo que múltiplos subagentes troquem revisões por pares antes de utilizarem recursos computacionais. Essa abordagem aprimora a exploração e evita a estagnação observada em sistemas anteriores. O AutoScientists alcançou uma média de 74,4% no percentil do Leaderboard no benchmark BioML-Bench, representando uma melhoria de 8,3% em relação aos recordes anteriores. O sistema também melhorou o coeficiente de correlação de Spearman para a previsão da ligação da proteína ACE2-Spike em 12,5% e obteve uma melhoria de 6,5% nas avaliações do ProteinGym, estabelecendo novos padrões em engenharia de proteínas e genômica.