Tämä aloite merkitsee tärkeää askelta OpenAIlle, joka tutkii ensimmäistä kertaa tekoälyn sovelluksia biologisissa tieteissä. Yhteistyössä Retro Biosciencesin kanssa, joka on pitkäikäisyystutkimukseen erikoistunut yritys, malli on jo osoittanut lupaavia tuloksia laboratoriossa. Tavoitteena on nopeuttaa tieteellisiä löytöjä ihmisen ikääntymisen rajoja siirtämiseksi.

Kantasolutieteen uudelleen arviointi
Kantasolut, jotka kykenevät muuttumaan mihin tahansa kudostyyppiin, ovat regeneratiivisen lääketieteen ytimessä. Tutkijat käyttävät Yamanakan tekijöitä, proteiineja, jotka mahdollistavat aikuisen solun uudelleenohjauksen kantasoluiksi. Tämä prosessi on kuitenkin edelleen tehoton, sillä alle 1 % käsitellyistä soluista saavuttaa tämän tilan.Malli GPT-4b micro on koulutettu ehdottamaan muutoksia näihin proteiineihin, mikä lisää niiden tehokkuutta. OpenAIn mukaan mallin ehdotukset ovat parantaneet kahta Yamanakan tekijää, tehden niistä jopa 50 kertaa tehokkaampia tietyissä ennakkotesteissä.
Strateginen yhteistyö
Hanke syntyi OpenAIn ja Retro Biosciencesin yhteistyöstä, joka on startup, jota Sam Altman, OpenAIn toimitusjohtaja, on rahoittanut 180 miljoonalla dollarilla. Retro Biosciences pyrkii pidentämään ihmisen elinikää kymmenellä vuodella tutkimalla ikääntymisen mekanismeja ja kehittämällä regeneratiivisia hoitoja.Tämä liitto kuitenkin herättää kysymyksiä mahdollisista eturistiriidoista, ottaen huomioon Altmanin henkilökohtaiset sijoitukset. OpenAI väittää, että Altman ei ole ollut suoraan mukana hankkeessa ja että yhteistyö ei ole johtanut taloudellisiin transaktioihin.
Erikoistunut malli monimutkaisiin ongelmiin
Toisin kuin Googlen AlphaFold, joka ennustaa proteiinien rakennetta, GPT-4b micro keskittyy niiden sekvenssien uudelleenjärjestelyyn parantaakseen niiden toimintoja. Mallia on koulutettu eri lajien tiedoilla, mikä mahdollistaa tarkkojen ja innovatiivisten muutosehdotusten tekemisen.Retro Biosciencesin tutkijat ovat testanneet näitä ehdotuksia laboratoriossa, saavuttaen konkreettisia tuloksia ennätysajassa. Joe Betts-Lacroix, Retron toimitusjohtaja, on kiittänyt mallin nopeutta ja tehokkuutta, korostaen sen potentiaalia nopeuttaa tieteellisiä löytöjä.
Näkymät ja rajoitukset
Vaikka tulokset ovat lupaavia, ne on vielä vahvistettava tieteellisissä julkaisuissa. Malli ei ole tällä hetkellä julkisesti saatavilla, eikä OpenAI ole vielä päättänyt, integroidaanko se olemassa oleviin tuotteisiinsa vai kehitetäänkö se erikseen.Tämä edistysaskel avaa kuitenkin uusia mahdollisuuksia pitkäikäisyystutkimukseen ja regeneratiiviseen lääketieteeseen. Se havainnollistaa myös tekoälyn kasvavaa roolia monimutkaisten tieteellisten ongelmien ratkaisemisessa, herättäen samalla eettisiä ja käytännön kysymyksiä sen käytöstä.
Lisätietoja: Mikä on solujen uudelleenohjaus?
Solujen uudelleenohjaus on tieteellinen prosessi, joka mahdollistaa erikoistuneiden aikuisten solujen muuttamisen pluripotenteiksi kantasoluiksi. Nämä kantasolut voivat erilaistua mihin tahansa kudostyyppiin, mikä tarjoaa valtavia mahdollisuuksia regeneratiivisessa lääketieteessä.Tämä tekniikka perustuu erityisten tekijöiden, kuten Yamanakan tekijöiden, käyttöön, jotka aktivoivat geenejä, jotka kykenevät "nollaamaan" solut. Shinya Yamanakan löytämä menetelmä toi hänelle Nobelin lääketieteen palkinnon vuonna 2012.
Kuitenkin solujen uudelleenohjaus on edelleen tekninen haaste. Prosessi on hidas, tehoton ja toimii vain pienellä osalla soluista. Lisäksi se voi johtaa geneettisiin poikkeavuuksiin, rajoittaen sen kliinistä käyttöä.
Nykyään tekoäly tarjoaa uusia ratkaisuja tämän prosessin optimointiin. Analysoimalla monimutkaisia biologisia tietoja tekoäly voi ehdottaa tarkkoja muutoksia, jotka parantavat uudelleenohjaustekijöiden tehokkuutta, avaten tietä uusille lääketieteellisille sovelluksille.
Kantasolujen rooli ihmisen pitkäikäisyydessä
Kantasolut ovat soluja, jotka kykenevät muuttumaan mihin tahansa kudostyyppiin, mikä tekee niistä voimakkaan työkalun regeneratiivisessa lääketieteessä. Ne näyttelevät keskeistä roolia vaurioituneiden kudosten korjaamisessa ja kehon toimintojen ylläpitämisessä, mikä voi suoraan vaikuttaa ihmisen pitkäikäisyyteen.Ikääntyessämme kehon kyky uusiutua kudoksissaan heikkenee, mikä johtaa rappeuttaviin sairauksiin, kuten nivelrikkoon, sydänsairauksiin tai dementiaan. Kantasolut, erilaistumispotentiaalinsa ansiosta, voivat korvata vanhentuneita tai vaurioituneita soluja, hidastaen siten ikääntymisen vaikutuksia.
Kantasolut toimivat kahdella pääasiallisella tavalla. Ensinnäkin, ne voivat erilaistua erikoistuneiksi soluiksi, kuten neuroneiksi, lihassoluiksi tai verisoluiksi, korvaten vikaantuneet solut. Toiseksi, ne erittävät kasvutekijöitä ja tulehdusta estäviä molekyylejä, jotka stimuloivat ympäröivien kudosten korjaamista.
Esimerkiksi sydänvaurioiden tapauksessa kantasolut voivat muuttua sydänlihassoluiksi, parantaen sydämen toimintaa. Ne voivat myös vähentää tulehdusta, joka on keskeinen ikääntymisen tekijä, säätelemällä immuunivastetta.
Huolimatta potentiaalistaan, kantasolujen käyttö ihmisen pitkäikäisyyden pidentämisessä kohtaa edelleen haasteita. Niiden erilaistumiskykyä on valvottava tarkasti haitallisten vaikutusten, kuten kasvainten muodostumisen, välttämiseksi. Lisäksi niiden tehokkuus heikkenee iän myötä, mikä rajoittaa niiden käyttöä vanhemmilla ihmisillä.
Äskettäiset edistysaskeleet, kuten Yamanakan tekijöiden optimointi tekoälyn avulla, voisivat auttaa voittamaan nämä esteet. Parantamalla solujen uudelleenohjausta tutkijat toivovat luovansa tehokkaampia ja turvallisempia kantasoluja, avaten tietä hoidoille, jotka voivat hidastaa tai jopa kääntää joitakin ikääntymisen näkökohtia.
Näin ollen kantasolut edustavat suurta lupausta ihmisen pitkäikäisyyden pidentämiseksi, edellyttäen niiden potentiaalin hallintaa ja niihin liittyvien teknisten ja eettisten kysymysten voittamista.
GPT-4b micro vs AlphaFold: kaksi tekoälyn lähestymistapaa biologiassa
GPT-4b micro ja AlphaFold ovat kaksi tekoälymallia, jotka on suunniteltu ratkaisemaan monimutkaisia biologisia ongelmia, mutta ne toimivat hyvin eri tavoin. Kun taas AlphaFold keskittyy proteiinien rakenteen ennustamiseen, GPT-4b micro on erikoistunut niiden sekvenssien uudelleenjärjestelyyn parantaakseen niiden toimintoja.AlphaFold, jonka on kehittänyt Google DeepMind, käyttää neuroverkkoja ennustamaan proteiinien kolmiulotteista muotoa niiden aminohapposekvenssistä. Tämä kyky on mullistanut rakenteellisen biologian, mahdollistaen tutkijoiden ymmärtää, miten proteiinit vuorovaikuttavat ja toimivat elimistössä.
GPT-4b micro sen sijaan on kielimalli, joka on koulutettu proteiinisekvenssien ja proteiinivuorovaikutustietojen perusteella. Se ei ennusta proteiinien rakennetta, vaan ehdottaa muutoksia niiden sekvensseihin optimoidakseen niiden suorituskykyä. Esimerkiksi se voi ehdottaa muutoksia Yamanakan tekijöihin parantaakseen niiden kykyä uudelleenohjata aikuisia soluja kantasoluiksi.
Toisin kuin AlphaFold, joka perustuu rakenteelliseen ennustamiseen, GPT-4b micro käyttää luonnollisen kielen käsittelyyn perustuvaa lähestymistapaa. Se analysoi proteiinisekvenssejä "lauseina" ja ehdottaa "uudelleenkirjoituksia" niiden toiminnan parantamiseksi. Tämä lähestymistapa on erityisen soveltuva proteiineille, kuten Yamanakan tekijöille, joiden rakenne on joustava ja vaikeasti mallinnettavissa.
AlphaFold on erinomainen molekyylimekanismien ymmärtämisessä, mikä on keskeistä lääkkeiden kehittämisessä. GPT-4b micro puolestaan avaa uusia mahdollisuuksia proteiini-insinöörityölle, mahdollistaen tehokkaampien biologisten molekyylien versioiden suunnittelun.
Kuitenkin molemmilla malleilla on omat rajoituksensa. AlphaFold ei voi tarkasti ennustaa monimutkaisia proteiinivuorovaikutuksia, kun taas GPT-4b micro tarvitsee kokeellisia tietoja ehdotustensa vahvistamiseksi. Yhdessä nämä työkalut havainnollistavat, kuinka tekoäly voi täydentää perinteisiä lähestymistapoja biologiassa, nopeuttaen tieteellisiä löytöjä ja avaten uusia polkuja lääketieteelle.