تخطي إلى المحتوى الرئيسي
OpenAI

تقديم قدرات جديدة إلى GPT‑Rosalind

توفير ذكاء أكبر متجذر في سير عمل علمي واقعي لقطاع علوم الحياة.

نقدّم تحديثًا جديدًا للنموذج ضمن سلسلة GPT‑Rosalind المصممة خصيصًا لأبحاث علوم الحياة على نطاق المؤسسات. يجمع بين قدرات GPT‑5.5 في البرمجة الوكيلة واستخدام الأدوات وذكاء أقوى للنموذج في مجالات اكتشاف الأدوية الأساسية مثل الكيمياء الطبية وعلم الجينوم، مع تعزيز الأداء عبر التحليل والتصميم وسير العمل التجريبي الأوسع في علوم الحياة.

يعتمد التقدم في علوم الحياة على تركيب البيانات والأدلة عبر المقاييس والأنماط: الجزيئات والجينات والمسارات والأنظمة الحية. في تقييماتنا، يُظهر GPT‑Rosalind المحدّث مكاسب واسعة في الأداء على مهام بحثية من خبراء الأحياء، واستفسارات كيمياء طبية معقدة، وأحياء كمية، واستكشاف مشكلات المختبر الرطب وإصلاحها.

يتوفر GPT‑Rosalind الآن كمعاينة بحثية للمؤسسات المؤهلة عالميًا عبر بنية النشر ذات الوصول الموثوق لدينا.

تحسين الأداء في المهام ذات القيمة العلمية

لقياس الأثر الواقعي لـ GPT‑Rosalind وتحسينه باستمرار، صممنا LifeSciBench، وهو معيار يحكم عليه خبراء خارجيون ويركز على جوانب تأسيسية في أبحاث علوم الحياة. على خلاف المعايير الحالية التي تقيّم مكوّنًا واحدًا من أداء النموذج أو مجالًا بيولوجيًا بمعزل، يتخذ LifeSciBench منظورًا شاملاً للعمل ذي القيمة العلمية عبر مهام من ستة مجالات سير عمل أساسية لأبحاث علوم الحياة: التعامل مع الأدلة، والتحليل، والتصميم والتحسين، والاستدلال العلمي، والتحقق والعمليات، والترجمة والتواصل. نستخدم هذا المعيار لمواءمة التقدم مع احتياجات أبحاث علوم الحياة وواقعها.

يتصدر GPT‑Rosalind الأداء عبر مهام ذات قيمة علمية حددها خبراء الصناعة والأوساط الأكاديمية.

استدلال علمي أقوى

الكيمياء الطبية

يحقق GPT‑Rosalind أداءً رائدًا في الصناعة في الكيمياء الطبية، وهو مجال يركز على تحويل الجزيئات إلى أدوية مفيدة. صممنا MedChemBench ليعكس سير عمل واقعي في الكيمياء الطبية، إذ يقيّم فهم البنى الكيميائية متعدد الوسائط؛ وعلاقة البنية بالنشاط (SAR)؛ والتنبؤ بفعالية الدواء وسُميته وامتصاصه وتوزيعه واستقلابه وإطراحه (ADME)؛ واتخاذ قرارات تحسين المركبات الرائدة متعددة المعايير؛ والتخليق العكسي. يتفوق GPT‑Rosalind على GPT‑5.5 بنسبة 27.5% مقابل 25.1% على MedChemBench، مع استخدام رموز أقل بنسبة 7.2%.

يُظهر GPT‑Rosalind تركيبًا متعدد الوسائط واستدلالًا آليًا أفضل في الكيمياء الطبية.

علم الجينوم والأحياء الكمية

على GeneBench، وهو تقييمنا الوكيلي للتحليل الشامل طويل الأفق في علم الجينوم والأحياء الكمية، يستخدم GPT‑Rosalind رموزًا أقل بنسبة 31% من GPT‑5.5 مع تحقيق دقة أعلى تبلغ 21.6% مقابل 20.4%. يقيّم GeneBench الأداء الوكيلي في مهام كمية طويلة الأفق: استنادًا إلى بيانات علمية واقعية، هل يستطيع وكيل التخطيط لتحليل صالح وضبط جودة ونمذجة وتصحيحات للوصول إلى إجابات مرتبطة بالقرار؟ تشمل المسائل مجالات متنوعة، منها الجينوميات الوظيفية، والنسخيات المكانية، والبروتيوميات، والإبيجينوميات، والوراثة التطبيقية.

يستخدم GPT‑Rosalind رموزًا أقل بنسبة 31% من GPT‑5.5 مع تحسين الدقة.

المساعدة في عمل المختبر الواقعي

نقدم تقييمًا جديدًا لاختبار قدرة GPT‑Rosalind على مساعدة العلماء الذين يجرون عملًا مخبريًا في العالم الحقيقي. يختبر LabWorkBench قدرة النموذج على ربط الاضطرابات بالنتائج التجريبية في بروتوكولات مختبر رطب حقيقية يستخدمها العلماء، لأغراض تتراوح من استكشاف المشكلات إلى التحسين. البيانات التي يستخدمها LabWorkBench مملوكة، وبالتالي غير ملوثة. يسجل GPT‑Rosalind نسبة 63.2% مقابل 55.8% لـ GPT‑5.5، مع استخدام رموز أقل بنسبة 5.3%.

في المساعدة على بروتوكولات المختبر الرطب الواقعية، يُظهر GPT‑Rosalind مكاسب كبيرة مقارنةً بـ GPT‑5.5 مع تحسين كفاءة الرموز.

من الاستدلال إلى سير العمل المنفذ

بنينا إضافتَي Life Sciences Research(يفتح في نافذة جديدة) وLife Sciences NGS Analysis(يفتح في نافذة جديدة) لتوسيع الذكاء المتزايد في GPT‑Rosalind بطبقة تنفيذ عملية لسير العمل العلمي القابل للتكرار. معًا، تجلب هاتان الإضافتان استرجاع الأدلة الموثّقة، والتفسير البيولوجي، وتنفيذ المعلوماتية الحيوية إلى مساحة العمل المشتركة نفسها، مما يساعد الباحثين على وصل الأدلة الخارجية بتحليلات الأوميكس الداخلية مع الحفاظ على المخرجات والمصدرية. يمكن لجميع المستخدمين الآن الوصول إلى كلتا الإضافتين عبر Codex. يمكن لمستخدمي المؤسسات المؤهلين لـ GPT‑Rosalind أيضًا استخدام GPT‑Rosalind لتشغيل هاتين الإضافتين.

للاستفادة بصورة أفضل من Codex كمنضدة عمل ديناميكية للعلماء، أضفنا عارضات تفاعلية لأنواع الملفات البيولوجية الأصلية. صُممت المجموعة الأولى من عارضات التسلسل والمحاذاة والبنية لإبقاء العلماء قريبين من الأدلة بينما يستدل GPT‑Rosalind عبر سير العمل ويجيب مباشرةً عن أسئلة المتابعة باستخدام العارض النشط ضمن السياق.

يعرض العرض التوضيحي أعلاه هذه القدرات أثناء العمل، منسّقةً بواسطة GPT‑Rosalind. نتابع عالِمًا يدرس خزعة ورم سائل لتحديد الطفرات والتغيرات الجزيئية الأخرى التي قد تفيد العلاج. تحوّل إضافة Life Sciences NGS Analysis مراجعة سجلات ctDNA المعالجة إلى دفتر تفاعلي، مبرزةً التغيرات المتكررة، والنداءات منخفضة التردد، ومسارات العينات التي تركز التحقيق على KRAS G12C. من هناك، تضيف إضافة Life Sciences Research سياقًا موثّقًا عن الهدف والمثبط والمقاومة، بينما تسمح عارضات التسلسل والمحاذاة والبنية الأصلية للعالِم بفحص البقايا الطافرة 12، وحفظها عبر عائلة RAS، والجيب المرتبط بالمثبط مباشرةً. ينتهي سير العمل بترجمة تلك الأدلة إلى خيارات متابعة ملموسة، مع إتاحة كل خطوة ومخرج للمراجعة الخبيرة.

تعرض شاشة كمبيوتر مساحة عمل مشتركة توجّه إلى استخدام إضافة NGS Analysis لاستكشاف بيانات طفرات ctDNA. تتضمن الشاشة عدة مخططات شريطية تحمل تسميتي «أبرز الأنماط النسيجية التفصيلية» و«أبرز الجينات المتغيرة حسب عينات cfDNA المتحورة»، وتعرض بيانات عن أنواع السرطان والتغيرات الجينية. يصف النص مجموعة البيانات والنتائج الرئيسية ومعلمات التحليل.

إضافة Life Sciences NGS Analysis

ضبط جودة scRNA-seq والتعليق التوضيحي

لقطة شاشة لسير عمل معلوماتية حيوية مقسّم الشاشة. تعرض اللوحة اليسرى مساعدًا ذكيًا يوجز تحليل ضبط جودة مكتمل لتسلسل RNA أحادي الخلية (scRNA-seq)، بما في ذلك الملفات المولدة ومقاييس ضبط الجودة ومرئيات UMAP وتعليقات أنواع الخلايا. تعرض اللوحة اليمنى تقرير «مراجعة scRNA QC» مع مدرجات تكرارية للعدّ الكلي والجينات المكتشفة ونسبة الميتوكوندريا، إلى جانب مخططات شريطية تُظهر أعداد النجاح/الفشل في ضبط الجودة ومجموعات الخلايا المرشحة. تُعرض الواجهة على خلفية متدرجة باللونين الأزرق والأخضر.

حوّل حزمة مصفوفة بنمط 10x إلى مخرجات خلية مفردة مرشحة بضبط الجودة وتعليقات توضيحية وUMAPs يمكنك فحصها ومراجعتها في Codex. توجّه إضافة Life Sciences NGS Analysis الطلب إلى scrna-seq-qc، وتختار عتبات ضبط الجودة من البيانات، وتحافظ على المصدرية حول الترشيح والتعليق، وتُظهر العوائق مثل تبعيات كشف الخلايا المزدوجة المفقودة.

ضبط جودة FASTQ لتسلسل RNA بالجملة

عرض مقسّم الشاشة لسير عمل RNA-seq: يلخص مساعد ذكاء اصطناعي نتائج ضبط جودة bulk RNA-seq المكتملة على اليسار، بينما يظهر تقرير MultiQC تفاعلي بإحصاءات التسلسل ومقاييس Salmon على اليمين.

حوّل ورقة عينات bulk RNA-seq وحزمة FASTQ وملفات مرجعية إلى حزمة عدّادات مراجعة ضبط الجودة يمكنك فحصها وإعادة استخدامها في Codex. توجّه إضافة Life Sciences NGS Analysis الطلب، وتتحقق من المدخلات، وتعيد غلاف تشغيل قابلًا للتدقيق يتضمن MultiQC ومصفوفات Salmon والمصدرية وتحذيرات صريحة.

توسيع الوصول للمؤسسات الموثوقة

نوسّع الوصول إلى سلسلة GPT‑Rosalind للمؤسسات المؤهلة عالميًا. سيتوفر GPT‑Rosalind كمعاينة بحثية عبر بنية النشر ذات الوصول الموثوق لدينا للمؤسسات التي تجري بحثًا علميًا مشروعًا ذا منفعة عامة واضحة، ولديها حوكمة قوية وإشراف على السلامة، ووصول مضبوط بأمان على مستوى المؤسسات.

ضمن هذا التوسع العالمي، يسرّنا دعم مهمة Novo Nordisk في إيصال خيارات علاجية مبتكرة إلى المرضى بسرعة أكبر عبر مساعدتها على توسيع أبحاثها الطبية باستخدام GPT‑Rosalind. تستفيد Novo Nordisk من قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لمساعدة الباحثين على تحليل مجموعات بيانات معقدة، وكشف أنماط مفيدة، واختبار الفرضيات بسرعة أكبر. سيساعد الفهم البيولوجي الأقوى لدى GPT‑Rosalind الفرق على وصل الأدلة عبر الأدبيات، وعلم الجينوم، والنسخيات، والتسلسل، والبنية، والنتائج التجريبية، مما يسهّل الانتقال من البيانات إلى قرارات بحثية أوضح.

«أبحاث علوم الحياة معقدة وغنية بالبيانات ومتعددة التخصصات. لتقديم قيمة ذات معنى للباحثين، يجب أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة متجذرة في بيانات علمية موثوقة، ومتصلة بأدوات مُتحقق منها، ومدمجة في سير العمل الواقعي الذي يستخدمه الباحثون يوميًا. نحن سعداء بشراكتنا مع OpenAI وبفرصة استكشاف كيف يمكن لـ GPT‑Rosalind دعم نهج أكثر صرامة وعملية لاكتشاف الأدوية».

ميشال باتيل، نائب رئيس المجموعة، الذكاء الاصطناعي والابتكار الرقمي، البحث والتطوير - Novo Nordisk

نوفّر الآن أيضًا مساحة عمل مشتركة مُدارة من OpenAI للمؤسسات المؤهلة التي لا تملك حساب Enterprise.

ما التالي

يمثل GPT‑Rosalind المحدّث الخطوة التالية في التزامنا الأوسع ببناء أنظمة ذكاء اصطناعي تساعد على تسريع الاكتشاف العلمي مع ضمان نشر القدرات البيولوجية المتقدمة بضمانات مناسبة. سنواصل تحسين الاستدلال البيولوجي للنموذج، وتوسيع الدعم لسير العمل البحثي كثيف الأدوات وطويل الأفق، والعمل مع المؤسسات المؤهلة عبر المناطق لتقييم الأثر الواقعي.

ويعني ذلك أيضًا تطبيق الذكاء الاصطناعي لعلوم الحياة على أعمال عالية الأثر للمنفعة العامة، من اكتشاف الأدوية والطب الانتقالي إلى الصحة العامة والاستعداد والدفاع البيولوجي. من خلال Rosalind Biodefense ونموذج النشر ذي الوصول الموثوق لدينا، نهدف إلى وضع القدرات البيولوجية المتقدمة في أيدي الباحثين والمؤسسات والمدافعين العاملين على تحسين صحة الإنسان وتعزيز صمود المجتمع.

سنواصل بناء GPT‑Rosalind ليصبح شريكًا أكثر قدرة عبر دورة الحياة الكاملة للبحث العلمي، مساعدًا العلماء على الانتقال بسرعة أكبر من الأسئلة الصحيحة إلى أدلة أوضح وتجارب أفضل، وفي النهاية علاجات جديدة للمرضى.