OpenAI ha estado desarrollando un modelo de IA en colaboración con Retro Biosciences para abordar las ineficiencias en el proceso de reprogramación de células adultas en células madre.
Los primeros resultados de las pruebas de laboratorio indican que el modelo, denominado GPT-4b Micro, podría mejorar la eficiencia de los factores Yamanaka, proteínas críticas para la creación de células madre, en más de 50 veces, informa Tecnología MIT Revisar.
Aunque no se ha anunciado oficialmente, este proyecto demuestra el primer gran paso de OpenAI hacia la investigación biológica, ofreciendo nuevas posibilidades en la medicina regenerativa.
La colaboración comenzó hace aproximadamente un año cuando Retro Biosciences se acercó a OpenAI. La startup, con sede en San Francisco, se centra en extender la vida humana una década a través de avances en la reprogramación celular.
Relacionado: Google DeepMind Open-Sources AlphaFold 3 para investigadores
“Lanzamos este modelo al laboratorio de inmediato y obtuvimos resultados del mundo real”. dijo Joe Betts-Lacroix, director ejecutivo de Retro Biosciences, en una discusión reportada por MIT Technology Review
La ineficiencia de los métodos actuales, donde menos del 1% de las células se reprograman con éxito, lo que requiere semanas de trabajo. esfuerzo—fue una motivación clave para esta colaboración. El potencial para mejorar estos resultados podría acelerar el desarrollo de terapias dirigidas a enfermedades relacionadas con la edad y la regeneración de tejidos.
La ciencia detrás de los factores de Yamanaka y sus desafíos<./strong>
Factores de Yamanaka, que llevan el nombre del premio Nobel Shinya Yamanaka, son proteínas capaces de inducir que las células maduras vuelvan a un estado pluripotente, permitiéndoles transformarse en cualquier tipo de célula.
Este proceso de reprogramación sustenta los avances en la medicina regenerativa, desde la creación de tejidos de reemplazo hasta la creación de tejidos de reemplazo. permitiendo la regeneración de órganos. A pesar de lo prometedor, el proceso sigue siendo ineficiente, lento y requiere muchos recursos.
El GPT-4b Micro de OpenAI fue capacitado para optimizar el rendimiento de estas proteínas. Al analizar secuencias de proteínas y datos de interacción entre especies, el modelo propone cambios sustanciales de aminoácidos para mejorar la función de las proteínas.
“En términos generales, las proteínas parecen mejores de lo que los científicos pudieron producir por sí mismos”, afirmó John Hallman, investigador de OpenAI. Este nivel de optimización, en el que hasta un tercio de la proteína Los aminoácidos podrían modificarse, está fuera del alcance de los métodos tradicionales, que se basan en experimentos de prueba y error en el laboratorio.
Una aplicación única de la IA en biotecnología
GPT-4b Micro representa un enfoque distinto de la biotecnología impulsada por la IA. Mientras que AlphaFold de Google DeepMind se centra en predecir las estructuras 3D de las proteínas, ayudando a los investigadores a comprender las interacciones moleculares, GPT-4b Micro está diseñado para mejorar la funcionalidad de las proteínas. La diferencia resalta los roles complementarios que desempeñan estas herramientas de IA para abordar los desafíos de la investigación biológica.
“Las ideas del modelo fueron inusualmente buenas, lo que condujo a mejoras con respecto a los factores originales de Yamanaka en una fracción sustancial de los casos”. Betts-Lacroix explicó.
Para lograr estos resultados, los investigadores de OpenAI emplearon una técnica de aprendizaje de”pocos intentos”, en la que el sistema de IA se guía con una pequeña cantidad de ejemplos antes de generar diseños optimizados. Este método permite una rápida adaptación a problemas especializados. , como el rediseño de proteínas para mejorar el rendimiento.
Colaboración con Retro Biosciences y consideraciones éticas
Fundada en 2021, Retro Biosciences se centra en avanzar terapias celulares y técnicas de reprogramación como parte de su misión de extender la vida humana
El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, un firme defensor del descubrimiento científico impulsado por la IA, invirtió personalmente 180 millones de dólares en Retro, lo que subraya su creencia en el potencial. de tales colaboraciones.
Altman ha declarado anteriormente:”Las herramientas superinteligentes podrían acelerar enormemente el descubrimiento científico y la innovación mucho más de lo que somos capaces de hacer por nuestra cuenta”.
Si bien no se produjeron transacciones financieras entre OpenAI y Retro Biosciences en esta asociación, el doble papel de Altman como inversor y director ejecutivo ha sido objeto de escrutinio. OpenAI aclaró que Altman no participó directamente en el desarrollo de GPT-4b Micro, enfatizando el enfoque del proyecto en promover el conocimiento científico en lugar de alinearse con ningún interés comercial específico.
Esta transparencia es fundamental a medida que OpenAI navega por su creciente papel en campos más allá de la IA de propósito general.
Implicaciones para la medicina regenerativa
Los avances permitidos por GPT-4b Micro tienen el potencial de abordar algunos de los desafíos más urgentes de la medicina regenerativa. Los factores de Yamanaka mejorados podrían allanar el camino para una regeneración de órganos más eficiente, terapias celulares personalizadas y el desarrollo de tejidos artificiales.
El investigador sobre envejecimiento de la Universidad de Harvard, Vadim Gladyshev, asesor de Retro Biosciences, destacó las implicaciones más amplias: “[Las células de la piel] son fáciles de reprogramar, pero otras células no”, dijo. “Y hacerlo en una nueva especie: a menudo es extremadamente diferente y no se obtiene nada”.
OpenAI y Retro Biosciences planean publicar sus hallazgos en revistas revisadas por pares, brindando a la comunidad científica información una oportunidad para validar y desarrollar esta investigación. Si bien GPT-4b Micro es actualmente una demostración de investigación y no está disponible para uso comercial, sus resultados resaltan el potencial transformador de los enfoques impulsados por la IA en biotecnología.
AlphaFold y el papel de la IA en el descubrimiento científico
El trabajo de OpenAI en GPT-4b Micro complementa los avances recientes en biología impulsada por IA, como AlphaFold 3 de DeepMind, que recientemente fue de código abierto para investigación no comercial.
AlphaFold ha revolucionado la biología estructural al predecir con precisión las formas de las proteínas, lo que ha permitido avances en el descubrimiento de fármacos y la investigación de enfermedades. Por el contrario, GPT-4b Micro se centra en la optimización funcional, abordando las ineficiencias que dificultan la aplicación práctica de la reprogramación de proteínas.
