OpenAI a développé un modèle d’IA en collaboration avec Retro Biosciences, pour remédier aux inefficacités du processus de reprogrammation des cellules adultes en cellules souches.
Les premiers résultats des tests en laboratoire indiquent que le modèle, baptisé GPT-4b Micro, pourrait améliorer de plus de 50 fois l’efficacité des facteurs Yamanaka, des protéines essentielles à la création de cellules souches, rapporte MIT Revue technologique.
Bien qu’il n’ait pas été officiellement annoncé, ce projet démontre la première étape majeure d’OpenAI dans la recherche biologique, offrant de nouvelles possibilités en médecine régénérative.
La collaboration a débuté il y a environ un an lorsque Retro Biosciences a contacté OpenAI. La startup, basée à San Francisco, se concentre sur l’allongement de la durée de vie humaine d’une décennie grâce aux progrès de la reprogrammation cellulaire.
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« Nous avons immédiatement lancé ce modèle en laboratoire et nous avons obtenu des résultats concrets » a déclaré Joe Betts-Lacroix, PDG de Retro Biosciences, dans une discussion rapportée par MIT Technology Review.
L’inefficacité des méthodes actuelles, où moins de 1 % des cellules sont reprogrammées avec succès, ce qui nécessite des semaines. d’efforts-était une motivation clé pour cette collaboration. Le potentiel d’amélioration de ces résultats pourrait accélérer le développement de thérapies ciblant les maladies liées à l’âge et la régénération des tissus.
La science derrière les facteurs Yamanaka et leurs défis.
Facteurs Yamanaka, nommés d’après Nobel lauréat Shinya Yamanaka, sont des protéines capables d’induire le retour des cellules matures à un état pluripotent, leur permettant de se transformer en n’importe quel type de cellule
Ce processus de reprogrammation sous-tend les progrès de la médecine régénérative, depuis la création de remplacements. tissus pour permettre la régénération des organes. Malgré leurs promesses, le processus reste inefficace, lent et gourmand en ressources.
Le GPT-4b Micro d’OpenAI a été formé pour optimiser les performances de ces protéines. En analysant les séquences protéiques et les données d’interaction entre espèces, le modèle propose des modifications substantielles des acides aminés pour améliorer la fonction des protéines.
« Dans l’ensemble, les protéines semblent meilleures que ce que les scientifiques ont pu produire eux-mêmes », a déclaré John Hallman, chercheur à OpenAI. Ce niveau d’optimisation, où jusqu’à un tiers de la protéine d’une protéine les acides aminés peuvent être modifiés, est hors de portée des méthodes traditionnelles, qui reposent sur des expériences par essais et erreurs en laboratoire.
Une application unique de l’IA en biotechnologie
GPT-4b Micro représente une approche distincte de la biotechnologie basée sur l’IA. Alors qu’AlphaFold de Google DeepMind se concentre sur la prédiction des structures 3D des protéines, aidant ainsi les chercheurs à comprendre les interactions moléculaires, GPT-4b Micro est conçu pour améliorer la fonctionnalité des protéines
Cette différence met en évidence les rôles complémentaires que jouent ces outils d’IA pour relever les défis de la recherche biologique.
« Les idées du modèle étaient exceptionnellement bonnes, conduisant à des améliorations par rapport aux facteurs originaux de Yamanaka dans une mesure substantielle. fraction des cas”, a expliqué Betts-Lacroix.
Pour obtenir ces résultats, les chercheurs d’OpenAI ont utilisé une technique d’apprentissage « en quelques étapes », dans laquelle le système d’IA est guidé par un petit nombre d’exemples avant de générer des conceptions optimisées. Cette méthode permet une adaptation rapide à des problèmes spécialisés. , comme la refonte des protéines pour des performances améliorées.
Collaboration avec Retro Biosciences et considérations éthiques
Fondée en 2021, Retro Biosciences se concentre sur l’avancement thérapies cellulaires et techniques de reprogrammation dans le cadre de sa mission visant à prolonger la durée de vie humaine.
Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, un ardent défenseur de la découverte scientifique basée sur l’IA, a personnellement investi 180 millions de dollars dans Retro, soulignant sa croyance dans le potentiel. de telles collaborations.
Altman a déjà déclaré: « Les outils superintelligents pourraient accélérer massivement la découverte scientifique et l’innovation bien au-delà de ce que nous sommes capables de faire par nous-mêmes.”
Bien qu’aucune transaction financière n’ait eu lieu entre OpenAI et Retro Biosciences dans le cadre de ce partenariat, le double rôle d’Altman en tant qu’investisseur et PDG a attiré l’attention. OpenAI a précisé qu’Altman n’était pas directement impliqué dans le développement de GPT-4b Micro, soulignant l’accent mis par le projet sur l’avancement des connaissances scientifiques plutôt que sur un intérêt commercial spécifique.
Cette transparence est essentielle à l’heure où OpenAI joue un rôle croissant dans des domaines allant au-delà de l’IA à usage général.
Implications pour la médecine régénérative
Les progrès permis par GPT-4b Micro ont le potentiel de relever certains des défis les plus urgents de la médecine régénérative. Des facteurs Yamanaka améliorés pourraient ouvrir la voie à une régénération d’organes plus efficace, à des thérapies cellulaires personnalisées et au développement de tissus artificiels.
Vadim Gladyshev, chercheur sur le vieillissement à l’Université de Harvard et conseiller de Retro Biosciences, a souligné les implications plus larges :”[Les cellules de la peau] sont faciles à reprogrammer, mais d’autres cellules ne le sont pas”, a-t-il déclaré.”Et pour le faire chez une nouvelle espèce : c’est souvent extrêmement différent et vous n’obtenez rien.”
OpenAI et Retro Biosciences prévoient de publier leurs résultats dans des revues à comité de lecture, offrant ainsi à la communauté scientifique l’opportunité de valider et développer cette recherche. Bien que GPT-4b Micro soit actuellement une démonstration de recherche et ne soit pas disponible pour un usage commercial, ses résultats mettent en évidence le potentiel transformateur des approches basées sur l’IA en biotechnologie.
AlphaFold et le rôle de l’IA dans la découverte scientifique.
Les travaux d’OpenAI sur GPT-4b Micro complètent les avancées récentes dans la biologie basée sur l’IA, telles que AlphaFold 3 de DeepMind, récemment devenu open source à des fins non commerciales. recherche.
AlphaFold a révolutionné la biologie structurale en prédisant avec précision la forme des protéines, permettant ainsi des percées dans la découverte de médicaments et la recherche sur les maladies. En revanche, GPT-4b Micro se concentre sur l’optimisation fonctionnelle, en s’attaquant aux inefficacités qui entravent l’application pratique de la reprogrammation des protéines.
