Lumaktaw sa pangunahing content
OpenAI

Ipinapakilala ang mga bagong kakayahan sa GPT‑Rosalind

Naghahatid ng mas mataas na katalinuhang nakaugat sa tunay na siyentipikong workflow para sa industriya ng life sciences.

Ipinapakilala namin ang bagong update sa modelo para sa aming seryeng GPT‑Rosalind, na sadyang ginawa para sa pananaliksik sa life sciences sa enterprise scale. Pinagsasama nito ang agentic coding at kakayahan sa paggamit ng tool ng GPT‑5.5 sa mas malakas na katalinuhan ng modelo sa mga pangunahing domain ng drug discovery gaya ng medicinal chemistry at genomics, habang pinapaunlad ang performance sa mas malawak na pagsusuri, disenyo, at eksperimental na workflow sa life sciences.

Ang pag-unlad sa life sciences ay nakadepende sa pagsasama-sama ng data at ebidensya sa iba’t ibang antas at modality: mga molekula, gene, pathway, at buhay na sistema. Sa aming mga pagsusuri, nagpapakita ang na-update na GPT‑Rosalind ng malawak na paghusay sa performance sa mga gawaing pananaliksik mula sa mga eksperto sa biology, kumplikadong tanong sa medicinal chemistry, quantitative biology, at wet lab troubleshooting.

Available na ngayon ang GPT‑Rosalind sa research preview para sa mga kwalipikadong organisasyon sa buong mundo sa pamamagitan ng aming trusted-access deployment structure.

Pagpapahusay ng performance sa mga gawaing may halagang siyentipiko

Upang sukatin at patuloy na pahusayin ang tunay na epekto ng GPT‑Rosalind, dinisenyo namin ang LifeSciBench, isang benchmark na hinuhusgahan ng mga panlabas na eksperto at nakatuon sa mahahalagang pundasyon ng pananaliksik sa life sciences. Hindi tulad ng mga kasalukuyang benchmark na sumusuri sa iisang bahagi ng performance ng modelo o biological domain nang nakahiwalay, tinitingnan ng LifeSciBench ang kabuuang daloy ng gawaing may halagang siyentipiko sa pamamagitan ng mga task mula sa anim na workflow area na sentral sa pananaliksik sa life sciences: paghawak ng ebidensya, pagsusuri, disenyo at optimization, siyentipikong pangangatwiran, validation at operations, at pagsasalin at komunikasyon. Ginagamit namin ang benchmark na ito upang iayon ang pag-unlad sa mga pangangailangan at realidad ng pananaliksik sa life sciences.

Nangunguna ang GPT‑Rosalind sa performance sa mga gawaing may halagang siyentipiko na tinukoy ng mga eksperto sa industriya at akademya.

Mas malakas na siyentipikong pangangatwiran

Medicinal chemistry

Nakakamit ng GPT‑Rosalind ang nangungunang performance sa industriya sa medicinal chemistry, isang larangang nakatuon sa paggawa ng mga molekula bilang kapaki-pakinabang na gamot. Dinisenyo namin ang MedChemBench upang ipakita ang makatotohanang workflow sa medicinal chemistry, sinusuri ang multimodal na pag-unawa sa chemical structure; structure-activity relationship (SAR); paghula ng potency, toxicity, at absorption, distribution, metabolism, excretion (ADME) ng gamot; multiparameter na pagpapasya sa lead optimization; at retrosynthesis. Nahihigitan ng GPT‑Rosalind ang GPT‑5.5 sa 27.5% vs. 25.1% sa MedChemBench, habang gumagamit ng 7.2% na mas kaunting token.

Nagpapakita ang GPT‑Rosalind ng mas mahusay na multimodal synthesis at mechanistic reasoning sa medicinal chemistry.

Genomics at quantitative biology

Sa GeneBench, ang aming agentic na pagsusuri sa long-horizon, end-to-end na pagsusuri sa genomics at quantitative biology, gumagamit ang GPT‑Rosalind ng 31% na mas kaunting token kaysa GPT‑5.5 habang nakakamit ang mas mataas na accuracy na 21.6% vs. 20.4%. Sinusuri ng GeneBench ang agentic performance sa long-horizon na quantitative task: batay sa makatotohanang siyentipikong data, kaya bang magplano ng isang agent ng wastong analysis, QC, modeling, at corrections upang makarating sa mga sagot na kaugnay ng desisyon? Saklaw ng mga kasamang problema ang iba’t ibang domain, kabilang ang functional genomics, spatial transcriptomics, proteomics, epigenomics, at applied genetics.

Gumagamit ang GPT‑Rosalind ng 31% na mas kaunting token kaysa GPT‑5.5 habang pinapahusay ang accuracy.

Pagtulong sa tunay na gawaing lab

Ipinapakilala namin ang bagong pagsusuri upang subukan ang kakayahan ng GPT‑Rosalind na tumulong sa mga siyentipikong nagsasagawa ng gawaing lab sa tunay na mundo. Sinusubok ng LabWorkBench ang kakayahan ng modelo na iugnay ang mga perturbation sa eksperimental na resulta sa mga tunay na wet lab protocol na ginagamit ng mga siyentipiko, para sa mga layuning mula troubleshooting hanggang optimization. Ang data na ginagamit ng LabWorkBench ay proprietary at samakatuwid ay hindi kontaminado. Nakakuha ang GPT‑Rosalind ng 63.2% vs. GPT‑5.5 sa 55.8%, habang gumagamit ng 5.3% na mas kaunting token.

Sa tulong sa tunay na wet lab protocol, nagpapakita ang GPT‑Rosalind ng malaking pag-usad kumpara sa GPT‑5.5 habang pinapahusay ang kahusayan sa token.

Mula pangangatwiran hanggang naisagawang workflow

Binuo namin ang mga plugin na Life Sciences Research(magbubukas sa bagong window) at Life Sciences NGS Analysis(magbubukas sa bagong window) upang palawakin ang mas mataas na katalinuhan ng GPT‑Rosalind sa pamamagitan ng praktikal na execution layer para sa nauulit na siyentipikong workflow. Magkasama, dinadala ng mga plugin na ito ang sourced evidence retrieval, biological interpretation, at bioinformatics execution sa iisang workspace, na tumutulong sa mga mananaliksik na ikonekta ang panlabas na ebidensya sa panloob na omics analyses habang pinapanatili ang mga artifact at provenance. Maa-access na ngayon ng lahat ng user ang parehong plugin sa pamamagitan ng Codex. Maaari ring gamitin ng mga kwalipikadong enterprise user ng GPT‑Rosalind ang GPT‑Rosalind upang paandarin ang mga plugin na ito.

Upang mas magamit ang Codex bilang dynamic workbench para sa mga siyentipiko, nagdagdag kami ng interactive viewers para sa mga file type na likas sa biology. Dinisenyo ang unang set ng mga viewer para sa sequence, alignment, at structure upang panatilihing malapit ang mga siyentipiko sa ebidensya habang nangangatuwiran ang GPT‑Rosalind sa buong workflow at direktang sumasagot sa mga follow-up na tanong gamit ang aktibong viewer in-context.

Ipinapakita ng demo sa itaas ang mga kakayahang ito sa aksyon, na ino-orchestrate ng GPT‑Rosalind. Sinusundan namin ang isang siyentipikong nag-iimbestiga ng liquid tumor biopsy upang tukuyin ang mutations at iba pang molecular changes na maaaring magbigay-kaalaman sa paggamot. Ginagawang interactive notebook ng Life Sciences NGS Analysis plugin ang pagsusuri ng processed ctDNA records, inililitaw ang recurring alterations, low-frequency calls, at sample trajectories na nagtutuon ng imbestigasyon sa KRAS G12C. Mula roon, nagdaragdag ang Life Sciences Research plugin ng sourced context tungkol sa target, inhibitor, at resistance, habang pinahihintulutan ng native sequence, alignment, at structure viewers ang siyentipiko na direktang suriin ang mutant residue 12, ang conservation nito sa buong RAS family, at ang inhibitor-bound pocket. Nagtatapos ang workflow sa pagsasalin ng ebidensyang iyon sa kongkretong follow-up options, na available ang bawat hakbang at artifact para sa expert review.

Ipinapakita ng screen ng computer ang workspace na nagtuturo ng paggamit ng NGS Analysis plugin upang tuklasin ang ctDNA mutation data. May ilang bar chart ang screen na may label na “Mga nangungunang detalyadong histology” at “Mga nangungunang altered gene ayon sa mutated cfDNA samples,” na nagpapakita ng data sa mga uri ng cancer at gene alterations. Inilalarawan ng text ang dataset, pangunahing natuklasan, at analysis parameters.

Life Sciences NGS Analysis plugin

scRNA-seq QC & Annotation

Screenshot ng split-screen bioinformatics workflow. Ipinapakita ng kaliwang panel ang AI assistant na nagbubuod ng natapos na single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) quality-control analysis, kabilang ang generated files, QC metrics, UMAP visualizations, at cell-type annotations. Ipinapakita ng kanang panel ang report na “scRNA QC Review” na may histograms para sa total counts, detected genes, at mitochondrial percentage, kasama ng bar charts na nagpapakita ng QC pass/fail counts at filtered cell populations. Ipinapakita ang interface sa blue-and-green gradient background.

Gawing QC-filtered single-cell artifacts, annotations, at UMAPs na maaari mong suriin at baguhin sa Codex ang isang 10x-style matrix bundle. Iro-route ng Life Sciences NGS Analysis plugin ang request sa scrna-seq-qc, pipili ng QC thresholds mula sa data, pananatilihin ang provenance sa filtering at annotation, at ilalabas ang blockers gaya ng nawawalang doublet-detection dependencies.

Bulk RNA-seq FASTQ QC

Split-screen view ng RNA-seq workflow: binubuod ng AI assistant ang natapos na bulk RNA-seq quality-control results sa kaliwa, habang ipinapakita sa kanan ang interactive MultiQC report na may sequencing statistics at Salmon metrics.

Gawing QC-reviewed counts bundle na maaari mong suriin at muling gamitin sa Codex ang isang bulk RNA-seq sample sheet, FASTQ bundle, at reference files. Iro-route ng Life Sciences NGS Analysis plugin ang request, iva-validate ang inputs, at ibabalik ang auditable run envelope na may MultiQC, Salmon matrices, provenance, at malinaw na caveats.

Pinalawak na access para sa pinagkakatiwalaang mga organisasyon

Pinapalawak namin ang access sa seryeng GPT‑Rosalind para sa mga kwalipikadong organisasyon sa buong mundo. Magiging available ang GPT‑Rosalind sa research preview sa pamamagitan ng aming trusted-access deployment structure para sa mga organisasyong nagsasagawa ng lehitimong siyentipikong pananaliksik na may malinaw na pampublikong benepisyo, may matatag na governance at safety oversight, at kontroladong access na may enterprise-grade security.

Bilang bahagi ng pandaigdigang pagpapalawak na ito, nasasabik kaming tumulong na suportahan ang misyon ng Novo Nordisk na mas mabilis na makapaghatid ng makabagong opsyon sa paggamot sa mga pasyente sa pamamagitan ng pagtulong na i-scale ang kanilang medikal na pananaliksik gamit ang GPT‑Rosalind. Ginagamit ng Novo Nordisk ang frontier AI capabilities upang tulungan ang mga mananaliksik na suriin ang kumplikadong dataset, matuklasan ang kapaki-pakinabang na pattern, at mas mabilis na subukan ang mga hypothesis. Ang mas malakas na biological understanding ng GPT‑Rosalind ay tutulong sa mga team na ikonekta ang ebidensya sa literature, genomics, transcriptomics, sequence, structure, at eksperimental na resulta, upang mas madaling lumipat mula data tungo sa mas malinaw na desisyon sa pananaliksik.

“Kumplikado, mayaman sa data, at interdisciplinary ang pananaliksik sa life sciences. Upang makapaghatid ng makabuluhang halaga para sa mga mananaliksik, kailangang nakaugat ang advanced AI models sa mapagkakatiwalaang siyentipikong data, konektado sa validated tools, at naka-integrate sa real-world workflows na ginagamit ng mga mananaliksik araw-araw. Ikinalulugod namin ang aming partnership sa OpenAI at ang pagkakataong tuklasin kung paano masusuportahan ng GPT‑Rosalind ang mas mahigpit at praktikal na approaches sa drug discovery.”

Mishal Patel, Group Vice President, AI & Digital Innovation, R&D - Novo Nordisk

Nag-aalok na rin kami ngayon ng OpenAI managed workspace para sa mga kwalipikadong organisasyong walang Enterprise account.

Ano ang susunod

Ang na-update na GPT‑Rosalind ay ang susunod na hakbang sa mas malawak naming pangako na bumuo ng mga AI system na makakatulong magpabilis ng siyentipikong pagtuklas habang tinitiyak na ang advanced biological capabilities ay ide-deploy nang may angkop na safeguards. Patuloy naming pahuhusayin ang biological reasoning ng modelo, palalawakin ang suporta para sa tool-heavy at long-horizon na workflow sa pananaliksik, at makikipagtulungan sa mga kwalipikadong organisasyon sa iba’t ibang rehiyon upang suriin ang tunay na epekto.

Nangangahulugan din ito ng paggamit ng life sciences AI sa mataas ang epekto at pampublikong benepisyo na gawain, mula drug discovery at translational medicine hanggang public health, preparedness, at biodefense. Sa pamamagitan ng Rosalind Biodefense at ng aming trusted-access deployment model, layunin naming ilagay ang frontier biological capabilities sa kamay ng mga mananaliksik, institusyon, at tagapagtanggol na nagsisikap pahusayin ang kalusugan ng tao at patatagin ang societal resilience.

Patuloy naming bubuuin ang GPT‑Rosalind upang maging mas may kakayahang partner sa buong life cycle ng siyentipikong pananaliksik, na tumutulong sa mga siyentipiko na mas mabilis lumipat mula sa tamang tanong tungo sa mas malinaw na ebidensya, mas mahusay na eksperimento, at sa huli ay mga bagong paggamot para sa mga pasyente.