先看证据，再谈信心
让研究判断关联其来源，并保留矛盾发现和缺失信息。
研究判断，
应当留有记录。
Predome 是一个早期项目，探索专业 AI Agent 如何帮助整理生物医学证据、形成研究问题，并提出能够在日后检验的科学预测。
能够检查研究过程，
才更容易评估结论。
科学决策取决于当时掌握了什么、采用了哪些假设，以及还存在哪些未知。一份润色完善的报告本身不足以保留这些区别。
我们希望用研究记录连接问题、原始资料、Agent 职责、计算、质疑和修订。有用的结果可以是得到支持的观察、被否定的假设，或明确说明仍需等待的原因。
工作原则说清适用范围，
说清适用范围，
也说清努力方向。
研究方案仍是方案
明确区分研究计划、模型假设与实际完成的实验。
保留原始判断
记录输入、参数和修订，后续解释不覆盖早先的研究判断。
让结果接受检验
预先定义评价进展的方式；模型意见一致不构成科学事实的证明。
初期科学研究背景胃癌与
胃癌与
结直肠癌研究。
初期问题围绕新药开发和转化研究展开，包括机制、适用人群、临床设计及试验结果解释。
分子参考资料、宿主与微生物数据、临床问题准备构成三个互补的起点。公开案例分别说明来源、已执行工作与各自局限。
阅读案例记录一个明确的
研究问题
研究问题
分子背景宿主与微生物背景临床背景
计算 · 证据 · 审阅
项目当前阶段
从明确的小范围起步。
Predome 由小团队规模推进开发。目前基础是计算工作：公开资料采集、数值校验、描述性分析、研究记录存储和公开预测原型。
模型辅助草拟接口已实现，但真实推理成功尚未验证。独立跨模型预测与专用前瞻裁定仍在开发中。
我们不运营湿实验室，也未宣称完成药物发现、临床验证或建立经验证的预测成绩。后续实验与合作会按实际方法、参与者和结果说明。
阅读当前能力范围