Presentación de nuevas capacidades para GPT‑Rosalind
Más inteligencia basada en flujos de trabajo científicos reales para el sector de ciencias de la vida.
Presentamos una nueva actualización de modelo para nuestra serie GPT‑Rosalind, diseñada específicamente para la investigación en ciencias de la vida a escala empresarial. Combina las capacidades de programación con agentes y uso de herramientas de GPT‑5.5 con una inteligencia de modelo más sólida en ámbitos clave del descubrimiento de fármacos, como la química médica y la genómica, a la vez que mejora el rendimiento en análisis, diseño y flujos de trabajo experimentales más amplios en ciencias de la vida.
El progreso en ciencias de la vida depende de sintetizar datos y pruebas entre escalas y modalidades: moléculas, genes, rutas y sistemas vivos. En nuestras evaluaciones, el GPT‑Rosalind actualizado muestra amplias mejoras de rendimiento en tareas de investigación de expertos en biología, consultas complejas de química médica, biología cuantitativa y resolución de problemas de laboratorio húmedo.
GPT‑Rosalind ya está disponible en versión preliminar de investigación para organizaciones elegibles de todo el mundo mediante nuestra estructura de implementación con acceso de confianza.
Para medir y mejorar continuamente el impacto real de GPT‑Rosalind, diseñamos LifeSciBench, una evaluación comparativa juzgada externamente por expertos y centrada en aspectos fundamentales de la investigación en ciencias de la vida. A diferencia de las evaluaciones comparativas existentes, que evalúan un único componente del rendimiento del modelo o un dominio biológico de forma aislada, LifeSciBench adopta una visión integral del trabajo con valor científico al extraer tareas de seis áreas de flujo de trabajo centrales para la investigación en ciencias de la vida: gestión de pruebas, análisis, diseño y optimización, razonamiento científico, validación y operaciones, y traducción y comunicación. Usamos esta evaluación comparativa para alinear el progreso con las necesidades y realidades de la investigación en ciencias de la vida.
GPT‑Rosalind lidera el rendimiento en tareas con valor científico identificadas por expertos de la industria y del ámbito académico.
GPT‑Rosalind logra un rendimiento líder en la industria en química médica, un campo centrado en convertir moléculas en fármacos útiles. Diseñamos MedChemBench para reflejar flujos de trabajo realistas de química médica, evaluando la comprensión multimodal de estructuras químicas; la relación estructura-actividad (SAR); la predicción de potencia, toxicidad y absorción, distribución, metabolismo y excreción (ADME) de fármacos; la toma de decisiones de optimización de compuestos líderes con múltiples parámetros; y la retrosíntesis. GPT‑Rosalind supera a GPT‑5.5 en MedChemBench, con un 27,5 % frente a un 25,1 %, y usa un 7,2 % menos de tokens.
GPT‑Rosalind muestra mejor síntesis multimodal y razonamiento mecanístico en química médica.
En GeneBench, nuestra evaluación con agentes de análisis integral de largo horizonte en genómica y biología cuantitativa, GPT‑Rosalind usa un 31 % menos de tokens que GPT‑5.5 y logra una exactitud superior, del 21,6 % frente al 20,4 %. GeneBench evalúa el rendimiento con agentes en tareas cuantitativas de largo horizonte: a partir de datos científicos realistas, ¿puede un agente planificar análisis válidos, QC, modelado y correcciones para llegar a respuestas relevantes para la decisión? Los problemas incluidos abarcan varios dominios, como genómica funcional, transcriptómica espacial, proteómica, epigenómica y genética aplicada.
GPT‑Rosalind usa un 31 % menos de tokens que GPT‑5.5 y mejora la exactitud.
Presentamos una nueva evaluación para probar la capacidad de GPT‑Rosalind de ayudar a científicos que realizan trabajo de laboratorio en el mundo real. LabWorkBench prueba la capacidad del modelo para vincular perturbaciones con resultados experimentales en protocolos reales de laboratorio húmedo usados por científicos, con fines que van desde la resolución de problemas hasta la optimización. Los datos usados por LabWorkBench son propietarios y, por tanto, no están contaminados. GPT‑Rosalind obtiene un 63,2 % frente al 55,8 % de GPT‑5.5, usando un 5,3 % menos de tokens.
En asistencia con protocolos reales de laboratorio húmedo, GPT‑Rosalind muestra mejoras significativas frente a GPT‑5.5 y aumenta la eficiencia de tokens.
Creamos los plugins Life Sciences Research(se abre en una ventana nueva) y Life Sciences NGS Analysis(se abre en una ventana nueva) para ampliar la mayor inteligencia de GPT‑Rosalind con una capa práctica de ejecución para flujos de trabajo científicos repetibles. Juntos, estos plugins incorporan recuperación de pruebas con fuentes, interpretación biológica y ejecución bioinformática en la misma área de trabajo, ayudando a los investigadores a conectar pruebas externas con análisis ómicos internos y preservando artefactos y procedencia. Todos los usuarios ya pueden acceder a ambos plugins a través de Codex. Los usuarios empresariales cualificados de GPT‑Rosalind también pueden usar GPT‑Rosalind para impulsar estos plugins.
Para aprovechar mejor Codex como banco de trabajo dinámico para científicos, añadimos visores interactivos para tipos de archivo biológicamente nativos. El conjunto inicial de visores de secuencias, alineamientos y estructuras está diseñado para mantener a los científicos cerca de las pruebas mientras GPT‑Rosalind razona a lo largo de un flujo de trabajo y responde directamente a preguntas de seguimiento usando el visor activo en contexto.
La demostración anterior muestra estas capacidades en acción, orquestadas por GPT‑Rosalind. Seguimos a un científico que investiga una biopsia líquida tumoral para identificar mutaciones y otros cambios moleculares que podrían orientar el tratamiento. El plugin Life Sciences NGS Analysis convierte una revisión de registros de ctDNA procesados en un cuaderno interactivo, mostrando alteraciones recurrentes, llamadas de baja frecuencia y trayectorias de muestras que centran la investigación en KRAS G12C. Desde ahí, el plugin Life Sciences Research añade contexto con fuentes sobre dianas, inhibidores y resistencia, mientras que los visores nativos de secuencias, alineamientos y estructuras permiten al científico inspeccionar directamente el residuo mutante 12, su conservación en la familia RAS y el bolsillo unido al inhibidor. El flujo de trabajo concluye traduciendo esas pruebas en opciones concretas de seguimiento, con cada paso y artefacto disponible para revisión experta.
Plugin Life Sciences NGS Analysis
QC y anotación de scRNA-seq
Convierte un paquete de matriz estilo 10x en artefactos unicelulares filtrados por QC, anotaciones y UMAP que puedes inspeccionar y revisar en Codex. El plugin Life Sciences NGS Analysis enruta la solicitud a scrna-seq-qc, elige umbrales de QC a partir de los datos, preserva la procedencia en torno al filtrado y la anotación, y muestra bloqueadores como dependencias faltantes de detección de dobletes.
QC de FASTQ de RNA-seq masivo
Convierte una hoja de muestras de RNA-seq masivo, un paquete FASTQ y archivos de referencia en un paquete de recuentos revisado por QC que puedes inspeccionar y reutilizar en Codex. El plugin Life Sciences NGS Analysis enruta la solicitud, valida las entradas y devuelve un sobre de ejecución auditable con MultiQC, matrices Salmon, procedencia y salvedades explícitas.
Estamos ampliando el acceso a la serie GPT‑Rosalind a organizaciones elegibles de todo el mundo. GPT‑Rosalind estará disponible en versión preliminar de investigación mediante nuestra estructura de implementación con acceso de confianza para organizaciones que realicen investigación científica legítima con claro beneficio público, tengan una gobernanza sólida y supervisión de seguridad, y dispongan de acceso controlado con seguridad de nivel empresarial.
Como parte de esta expansión global, nos entusiasma ayudar a respaldar la misión de Novo Nordisk de llevar opciones terapéuticas innovadoras a los pacientes más rápido, ayudando a escalar su investigación médica con GPT‑Rosalind. Novo Nordisk aprovecha capacidades de IA de frontera para ayudar a los investigadores a analizar conjuntos de datos complejos, descubrir patrones útiles y probar hipótesis con mayor rapidez. La comprensión biológica más sólida de GPT‑Rosalind ayudará a los equipos a conectar pruebas de literatura, genómica, transcriptómica, secuencias, estructuras y resultados experimentales, facilitando pasar de los datos a decisiones de investigación más claras.
«La investigación en ciencias de la vida es compleja, rica en datos e interdisciplinar. Para aportar valor significativo a los investigadores, los modelos avanzados de IA deben basarse en datos científicos de confianza, estar conectados a herramientas validadas e integrarse en los flujos de trabajo reales que los investigadores usan cada día. Nos complace nuestra colaboración con OpenAI y la oportunidad de explorar cómo GPT‑Rosalind puede apoyar enfoques más rigurosos y prácticos para el descubrimiento de fármacos».
Mishal Patel, vicepresidente de grupo, IA e innovación digital, I+D - Novo Nordisk
Ahora también ofrecemos un Área de trabajo gestionada por OpenAI para organizaciones cualificadas sin una cuenta Enterprise.
El GPT‑Rosalind actualizado es el siguiente paso en nuestro compromiso más amplio de crear sistemas de IA que ayuden a acelerar el descubrimiento científico, garantizando al mismo tiempo que las capacidades biológicas avanzadas se implementen con salvaguardas adecuadas. Seguiremos mejorando el razonamiento biológico del modelo, ampliando el soporte para flujos de trabajo de investigación de largo horizonte y con uso intensivo de herramientas, y colaborando con organizaciones cualificadas de distintas regiones para evaluar el impacto en el mundo real.
Esto también significa aplicar la IA de ciencias de la vida a trabajos de alto impacto y beneficio público, desde el descubrimiento de fármacos y la medicina traslacional hasta la salud pública, la preparación y la biodefensa. A través de Rosalind Biodefense y nuestro modelo de implementación con acceso de confianza, aspiramos a poner capacidades biológicas de frontera en manos de los investigadores, instituciones y defensores que trabajan para mejorar la salud humana y reforzar la resiliencia social.
Seguiremos desarrollando GPT‑Rosalind para que sea un socio más capaz durante todo el ciclo de vida de la investigación científica, ayudando a los científicos a pasar más rápido de las preguntas adecuadas a pruebas más claras, mejores experimentos y, en última instancia, nuevos tratamientos para los pacientes.
