OpenAI совместно с биотехнологическим стартапом Retro Biosciences разработали модель, которая смогла в 50 раз ускорить генерацию стволовых клеток

Сначала небольшое предисловие ⬇️

В 2006 году японский биолог Синья Яманака совершил инновационное открытие, за которое впоследствии получил Нобелевку по медицине: он выяснил, что существуют белки, способные превращать взрослые клетки в молодые стволовые. Их всего четыре, и сейчас их называют факторами Яманаки.

По сути, это прямой ключ к омоложению: уже зрелая обычная клетка превращается в стволовую, способную дать начало любой другой молодой клетке организма – от мышцы сердца до нейрона. Так что открытие революционное, но есть нюанс: эти белки обладают крайне низкой эффективностью репрограммирования, то есть только очень малая часть клеток реально превращается в стволовые после их воздействия.

Так вот OpenAI и RetroBiosciences удалось разработать модель – GPT-4b micro – которая вывела новые варианты факторов Яманаки, и они оказались в 50 раз (!) эффективнее по сравнению со стандартными. Эксперименты показали, что это действительно работает, и при этом для разных типов клеток.

У GPT-4b micro та же архитектура, что и у GPT-4o, но обучали ее по-другому, «с использованием специального набора биологических данных».

Подробностей как всегда дают немного, но это подход, отличный от AlphaFold. Тут не структурное моделирование, а языковой подход: модель анализирует последовательности и взаимодействия белков и может вносить очень мелкие изменения, доходя до трети аминокислот. Главное отличие – гораздо большой масштаб «тестирования».

И еще один занятный факт: новые варианты белков также показали способности к улучшению процессов восстановления ДНК. Детали еще предстоит проверить, но в теории это значит, что они могут дольше сохранять молодость клеток.

openai.com/index/accelerating-life-sciences-research-with-retro-biosciences/