Google DeepMind 于 10 月 15 日展示利用 Antigravity 寻找抗菌肽的科研流程。研究人员把生物学目标交给工作台，在多轮会话中指导 Agent 调用数据库、比较结构并整理文献。官方案例找到一个被预测具有相关活性的候选分子，目前仍在进行湿实验验证，尚未证实药物效果。
搜索从 UniProt 中尚未充分表征的蛋白质入手，结合 ProtNLM 根据氨基酸序列生成的功能注释筛选候选。案例选出一条来自假肺炎链球菌、长度为九十七个氨基酸的蛋白，属于 Lactococcin 972 家族。Agent 随后经由序列比对服务查询人工审阅数据库，检查它与已有蛋白的相似关系，缩小需要进一步研究的范围。
后续分析加入 AlphaFold 结构数据、远缘结构检索和基因邻域信息，以多种证据检验同一假设。候选附近的转运蛋白和调控相关基因，为抗菌肽功能提供额外线索。整个演示保留了研究人员对问题和策略的主导：Agent 负责跨系统整理与计算，实验结果才决定候选是否值得继续推进，计算预测与生物学实证在流程中分开呈现。