OpenAI は、成体細胞を幹細胞に再プログラムするプロセスの非効率性に対処するために、Retro Biosciences と協力して AI モデルを開発してきました。
臨床検査の初期の結果は、GPT-4b Micro と呼ばれるこのモデルが、幹細胞の生成に重要なタンパク質である山中因子の効率を 50 倍以上向上させる可能性があることを示していると報告しています MIT テクノロジーレビューします。
正式には発表されていませんが、このプロジェクトは OpenAI の生物学研究への最初の大きな一歩を示し、再生医療の新たな可能性を提供します。
このコラボレーションは、約 1 年前に Retro Biosciences が OpenAI にアプローチしたときに始まりました。 サンフランシスコに拠点を置くこのスタートアップは、細胞の再プログラミングの進歩を通じて人間の寿命を 10 年延ばすことに焦点を当てています。
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「このモデルをすぐに研究室に投入したところ、実際の結果が得られました。」 Retro Biosciences 社の CEO、ジョー・ベッツ・ラクロワ氏は、MIT Technology Review が報じたディスカッションの中で、現在の方法では非効率であり、細胞の再プログラムに成功しているのは 1% 未満であると述べています。数週間にわたる努力が、この共同研究の重要な動機であり、これらの結果を改善できる可能性が、加齢に伴う疾患と組織再生を対象とした治療法の開発を加速させる可能性があります。
山中因子とその背後にある科学課題
この再プログラミングのプロセスは、置換組織の作成から臓器の再生の可能化まで、再生医療の進歩を支えています。期待にもかかわらず、このプロセスは依然として非効率的で、時間がかかり、リソースを大量に消費します。
OpenAI の GPT-4b Micro は、これらのタンパク質のパフォーマンスを最適化するようにトレーニングされました。このモデルは、タンパク質の配列と種間の相互作用データを分析することにより、タンパク質の機能を強化するための実質的なアミノ酸の変化を提案します。
「全体的に見て、これらのタンパク質は科学者が自分たちで生成できたものよりも優れているようです」と OpenAI 研究者のジョン ホールマン氏は述べています。このレベルの最適化では、タンパク質の 3 分の 1 までがアミノ酸は修飾される可能性があり、研究室での試行錯誤の実験に依存する従来の方法では実現できません。
バイオテクノロジーにおける AI のユニークな応用
GPT-4b Micro は、AI 主導のバイオテクノロジーへの独特のアプローチを表しています。Google DeepMind の AlphaFold は、研究者が分子相互作用を理解するのを助けるためにタンパク質の 3D 構造を予測することに重点を置いていますが、GPT-4b Micro はタンパク質の機能を向上させるように設計されています。 p>
この違いは、生物学研究の課題に対処する際にこれらの AI ツールが補完的な役割を果たしていることを浮き彫りにしています。
「モデルのアイデアは非常に優れており、オリジナルの山中モデルの改善につながりました。」かなりの割合の症例で要因となっています」とベッツ・ラクロワ氏は説明した。
これらの結果を達成するために、OpenAI 研究者は、最適化された設計を生成する前に、AI システムが少数の例でガイドされる「少数ショット」学習手法を採用しました。この手法により、特殊な問題に迅速に適応できます。
レトロ バイオサイエンスと倫理的配慮とのコラボレーション
2021 年に設立されたレトロ バイオサイエンスは、次のことに重点を置いています。人間の寿命を延ばすという使命の一環として、細胞療法と再プログラミング技術を進歩させています。
AI 主導の科学的発見の声高な支持者である OpenAI CEO のサム アルトマン氏は、個人的に Retro に 1 億 8,000 万ドルを投資し、その信念を強調しました。
アルトマン氏は以前、「スーパーインテリジェントツールは、私たちができることをはるかに超えて、科学的発見と革新を大幅に加速する可能性があります。」
この提携において OpenAI と Retro Biosciences の間で金銭的な取引は行われませんでしたが、投資家と CEO としてのアルトマン氏の二重の役割に注目が集まっています。 OpenAIは、アルトマン氏がGPT-4b Microの開発に直接関与していないことを明らかにし、特定の商業的利益に合わせるのではなく、科学的知識の進歩にプロジェクトが焦点を当てていることを強調した。
OpenAI が汎用 AI を超えた分野で役割を拡大していく中で、この透明性は非常に重要です。
再生医療への影響
GPT-4b Micro によって実現された進歩は、再生医療における最も差し迫った課題のいくつかに対処できる可能性を秘めています。強化された山中因子は、より効率的な臓器再生、個別化された細胞療法、人工組織の開発への道を開く可能性があります。
ハーバード大学の老化研究者で、レトロ バイオサイエンス社の顧問であるヴァディム グラディシェフ氏は、より広範な意味合いを強調し、「[皮膚細胞は]再プログラムするのが簡単ですが、他の細胞はそうはいきません」と述べました。新種では、大きく異なっていることが多く、何も得られません。」
OpenAI と Retro Biosciences は、研究結果を査読付き雑誌に掲載する予定で、科学コミュニティに機会を提供します。この研究を検証し、それに基づいて構築します。 GPT-4b Micro は現在研究デモンストレーションであり商業利用はできませんが、その結果はバイオテクノロジーにおける AI 主導のアプローチの変革の可能性を浮き彫りにしています。
AlphaFold と科学的発見における AI の役割
GPT-4b Micro に関する OpenAI の取り組みは、最近オープンソース化された DeepMind の AlphaFold 3 など、AI 主導の生物学の最近の進歩を補完します。非営利の研究。
AlphaFold は、タンパク質の形状を正確に予測することで構造生物学に革命をもたらし、創薬や疾患研究における画期的な進歩を可能にしました。対照的に、GPT-4b Micro は機能の最適化に重点を置き、タンパク質再プログラミングの実用化を妨げる非効率性に対処します。
