衰老研究的两大瓶颈是决定测试哪些遗传通路，以及理解这些实验产生的海量数据。生物学家 Omar Abudayyeh 和 Jonathan Gootenberg 正在使用 Co-Scientist 帮助他们突破这两大难题。

他们的实验室运行大规模遗传筛选，开启或关闭数千个基因，然后读取细胞对这些变化的反应。目标是找到能将细胞从衰老（一种与衰老相关的受损状态）推向年轻状态的改变，涉及皮肤、头发和肌肉等组织。

Co-Scientist 在两个方面提供帮助。首先，它生成线索。当团队要求它搜索可能逆转衰老的科学文献中的因素时，它扫描了数万篇论文，考虑了多种假设，最终提出了 20 多个新颖且合理的待测遗传因素。实验室测试验证了 Co-Scientist 的数个假设，其推荐的因素成功驱动细胞进入更年轻的状态，整体功能得到改善。

其次，Co-Scientist 加快了后续跟进速度。一旦团队获得大规模筛选结果，他们必须弄清楚海量数据的含义，以及下一步值得探索的方向。这种分析——试图将测试结果与多年分散的科学文献联系起来——可能需要研究人员长达六个月的时间。有了 Co-Scientist 结合文献分析筛选数据，这项工作缩短至仅需几天。