OpenAI y Retro Biosciences han lanzado un nuevo modelo de inteligencia artificial, GPT-4b micro, con el objetivo de utilizar la tecnología de IA para superar el problema del envejecimiento y añadir diez años a la salud humana. Este modelo se centra en los "factores Yamanaka" y tiene como objetivo mejorar la eficiencia de la reprogramación celular, que es de gran importancia para retrasar el envejecimiento y tratar enfermedades relacionadas con la edad. Esta colaboración combina la profunda acumulación de OpenAI en el campo de la inteligencia artificial y la experiencia de Retro Biosciences en el campo de la biomedicina. Marca un gran avance en la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en el campo de la biomedicina y puede cambiar la comprensión humana del envejecimiento y las enfermedades. el futuro y el tratamiento.
OpenAI anunció el lanzamiento de su primer modelo de inteligencia artificial centrado en datos biológicos: GPT-4b micro, que está diseñado para ayudar a los humanos a extender su vida útil, con el objetivo de permitirles vivir 10 años más. Según MIT Technology Review, este modelo no sólo proporciona una nueva perspectiva para la investigación biomédica, sino que también puede conducir a descubrimientos científicos inesperados.
OpenAI se ha asociado con Retro Biosciences, fundada en 2022 y que se centra en el desarrollo de nuevos fármacos para combatir el envejecimiento celular. El cofundador de la compañía, el profesor Ding Sheng, fue decano de la Facultad de Farmacia de la Universidad de Tsinghua. Su equipo logró un resultado revolucionario en 2022, utilizando con éxito pequeñas moléculas químicas para inducir el cultivo estable de células madre totipotentes de ratón. También fue publicado en Publicado en la famosa revista "Nature".
La colaboración se centra en los "factores Yamanaka", un grupo de proteínas propuestas en 2006 por el premio Nobel Shinya Yamanaka que pueden transformar las células de la piel en células madre de aspecto más joven. Sin embargo, los métodos existentes no son eficientes, suelen tardar varias semanas y tienen una tasa de éxito inferior al 1%. Por ello, OpenAI desarrolló el micromodelo GPT-4b, con el objetivo de mejorar la eficiencia de la reprogramación celular generando métodos para mejorar la función de los factores de Yamanaka.
Los datos de entrenamiento de este modelo incluyen secuencias de proteínas de una gran cantidad de especies e información sobre sus interacciones. Su función es significativamente diferente de la de AlphaFold de Google, que se utiliza principalmente para predecir estructuras de proteínas. Los científicos retro utilizaron indicaciones de "pocas tomas" para guiar el modelo a generar posibles rediseños, mostrando que alrededor de un tercio de los aminoácidos sugeridos por el modelo tenían cambios significativos.
Los resultados experimentales preliminares muestran que el efecto de los dos factores de montaña modificados según las recomendaciones del modelo aumenta más de 50 veces. El director ejecutivo de Retro, Joe Betts-Lacroix, dice que las recomendaciones proporcionadas por el modelo son significativamente mejores que los métodos tradicionales. Aunque los resultados de esta investigación aún no se han publicado públicamente y los científicos externos no pueden verificar su autenticidad, OpenAI enfatiza que el éxito de esta investigación puede abrir nuevos caminos para la futura tecnología de reprogramación celular.
En el futuro, aún no se ha determinado si GPT-4b micro se lanzará como un producto independiente o se integrará con otros modelos OpenAI. Cabe señalar que OpenAI dejó en claro que el CEO Altman no participó directamente en esta investigación y que la toma de decisiones de la empresa no tiene nada que ver con su inversión personal.
Aunque los resultados de la investigación aún necesitan una mayor verificación, la aparición del micro GPT-4b sin duda trae nuevas esperanzas a la investigación antienvejecimiento, y vale la pena esperar con ansias su valor de aplicación potencial. En el futuro, a medida que la tecnología madure y se publiquen más resultados de investigación, se espera que esta tecnología traiga cambios revolucionarios a la salud humana.