પ્રસ્તૂત છે GPT‑Rosalind માં નવી ક્ષમતાઓ
લાઇફ સાયન્સિસ ઉદ્યોગ માટે વાસ્તવિક વૈજ્ઞાનિક વર્કફ્લોમાં આધારિત વધુ બુદ્ધિ લાવવી.
અમે એન્ટરપ્રાઇઝ સ્તરે લાઇફ સાયન્સિસ સંશોધન માટે ખાસ બનાવેલી અમારી GPT‑Rosalind શ્રેણીમાં નવું મોડલ અપડેટ રજૂ કરી રહ્યા છીએ. તે GPT‑5.5ની એજન્ટિક કોડિંગ અને ટૂલ-ઉપયોગ ક્ષમતાઓને મેડિસિનલ કેમિસ્ટ્રી અને જિનોમિક્સ જેવા મુખ્ય દવા-શોધ ક્ષેત્રોમાં વધુ મજબૂત મોડલ બુદ્ધિ સાથે જોડે છે, સાથે વિશાળ લાઇફ સાયન્સિસ વિશ્લેષણ, ડિઝાઇન અને પ્રાયોગિક વર્કફ્લોમાં પ્રદર્શન આગળ વધારે છે.
લાઇફ સાયન્સિસમાં પ્રગતિ માટે અણુઓ, જીન્સ, માર્ગો અને જીવંત સિસ્ટમો જેવા સ્તરો અને માધ્યમોમાં ડેટા અને પુરાવાનું સંશ્લેષણ જરૂરી છે. અમારા મૂલ્યાંકનમાં, અપડેટ થયેલું GPT‑Rosalind બાયોલોજી નિષ્ણાતોના સંશોધન કાર્યો, જટિલ મેડિસિનલ કેમિસ્ટ્રી પ્રશ્નો, પરિમાણાત્મક બાયોલોજી અને વેટ લેબ સમસ્યા નિવારણમાં વ્યાપક પ્રદર્શન સુધારા દર્શાવે છે.
GPT‑Rosalind હવે અમારી વિશ્વસનીય-ઍક્સેસ ડિપ્લોયમેન્ટ રચના મારફતે વૈશ્વિક સ્તરે પાત્ર સંસ્થાઓ માટે સંશોધન પૂર્વાવલોકનમાં ઉપલબ્ધ છે.
GPT‑Rosalind ના વાસ્તવિક પ્રભાવને માપવા અને સતત સુધારવા માટે, અમે LifeSciBench ડિઝાઇન કર્યું, જે લાઇફ સાયન્સિસ સંશોધનના મૂળભૂત પાસાઓ પર કેન્દ્રિત બાહ્ય નિષ્ણાત-નિર્ધારિત બેન્ચમાર્ક છે. મોડલ પ્રદર્શનના એક ઘટક અથવા બાયોલોજિકલ ક્ષેત્રને અલગથી મૂલ્યાંકિત કરતા હાલના બેન્ચમાર્કથી અલગ, LifeSciBench લાઇફ સાયન્સિસ સંશોધન માટે કેન્દ્રીય એવા છ વર્કફ્લો ક્ષેત્રોમાંથી કાર્યો લઈને વૈજ્ઞાનિક રીતે મૂલ્યવાન કાર્યનો અંત-થી-અંત દૃષ્ટિકોણ લે છે: પુરાવા સંભાળ, વિશ્લેષણ, ડિઝાઇન અને ઑપ્ટિમાઇઝેશન, વૈજ્ઞાનિક રિઝનિંગ, માન્યતા અને ઓપરેશન્સ, અને અનુવાદ અને સંચાર. અમે આ બેન્ચમાર્કનો ઉપયોગ પ્રગતિને લાઇફ સાયન્સિસ સંશોધનની જરૂરિયાતો અને વાસ્તવિકતાઓ સાથે સુસંગત કરવા માટે કરીએ છીએ.
GPT‑Rosalind ઉદ્યોગ અને શૈક્ષણિક નિષ્ણાતોએ ઓળખેલા વૈજ્ઞાનિક રીતે મૂલ્યવાન કાર્યોમાં પ્રદર્શનનું નેતૃત્વ કરે છે.
પેપર્સ, આકૃતિઓ, કોષ્ટકો અને પ્રાયોગિક રેકોર્ડમાંથી વૈજ્ઞાનિક પુરાવા કાઢવા, સમાધાન કરવા અને ઑડિટ કરવા.
Evals ના ઉદાહરણ
We’re preparing for a Type B FDA meeting on AAV9-microDys-X, an AAV9-based micro-dystrophin gene therapy for Duchenne muscular dystrophy that expresses a 138 kDa construct from an MCK promoter, and we want a hard-nosed critique of whether our current package really supports accelerated approval on micro-dystrophin expression as a surrogate endpoint reasonably likely to predict clinical benefit.
Study context: open-label Phase 1b/2 in 12 ambulatory boys age 4–7 with confirmed DMD and out-of-frame rod-domain deletions. The package is:
- Pre-treatment vastus lateralis biopsies: 0–3% of healthy-control dystrophin by quantitative Western blot using MANEX1A against the N-terminal actin-binding domain.
- 12-week post-treatment contralateral vastus lateralis biopsies: mean micro-dystrophin 38% of healthy control (range 18–61%) by the same Western blot, normalized to total protein by Coomassie staining.
- Post-treatment immunofluorescence: sarcolemmal signal in 75–95% of fibers using a polyclonal anti-dystrophin C-terminal antibody.
- 48-week function: mean NSAA change +1.4 points from baseline versus −0.6 in an external published natural-history registry cohort (p = 0.03 by unpaired t-test).
- Safety: transient transaminitis in 8/12 patients managed with steroid taper; one resolved myocarditis; no deaths.
- Biodistribution/persistence: AAV9 vector genomes detectable in muscle at 12 weeks at a mean of 2.3 vector genomes per nucleus.
- Eligibility: no baseline anti-AAV9 neutralizing antibodies (titer <1:400) and no exon-44 deletions.
Please pressure-test this package item by item: where would FDA or a skeptical reviewer say the evidence, as presented, fails to support our conclusion, and what additional data, analyses, or design changes would be needed to close those gaps if possible? For anything not specified, assume what is known from other clinical-grade 138 kDa micro-dystrophin programs and relevant clinical trials through December 31, 2025 also applies.
ઉમેદવારનો પ્રતિભાવ
મૂળ વાત: રજૂઆત કર્યા મુજબ, આ પેકેજ માઇક્રો-ડિસ્ટ્રોફિન અભિવ્યક્તિ પર ઝડપી મંજૂરીને સમર્થન આપવા માટે પૂરતું મજબૂત નથી, જે સરોગેટ એન્ડપોઇન્ટ તરીકે મળનારા તબીબી લાભનું પૂર્વાનુમમાન કરી શકે છે. એક શંકાસ્પદ FDA સમીક્ષક સંભવતઃ બાયોમાર્કર, કાર્યાત્મક, ટકાઉપણું, સલામતી અને સામાન્યીકરણ પુરાવાને ભૌતિક રીતે ઓછા સમર્થિત તરીકે જોશે.
પેકેજ આઇટમ | મુખ્ય નિષ્ફળતા મોડ | શું જરૂરી રહેશે |
|---|---|---|
વેસ્ટર્ન બ્લોટ ક્વોન્ટિફિકેશન | MANEX1A એ એન્ડોજેનસ ફુલ-લેન્થ ડિસ્ટ્રોફિન અને માઇક્રો-ડિસ્ટ્રોફિન ટ્રાન્સજીન દ્વારા વહેંચાયેલ N-ટર્મિનલ એપિટોપને જોડતું હોવાથી પરીક્ષણ ટ્રાન્સજીનને રેસિડ્યૂલ/રિવર્ટન્ટ ડિસ્ટ્રોફિનથી સ્પષ્ટ રીતે અલગ પાડતું નથી. સ્વસ્થ ફુલ-લેન્થ ડિસ્ટ્રોફિન ધોરણ સામે 138 kDa માઇક્રો-ડિસ્ટ્રોફિનનું પ્રમાણ નક્કી કરવું પણ અમાન્ય છે. | ટાર્ગેટેડ માસ સ્પેક્ટ્રોમેટ્રી અથવા ટ્રાન્સજીન-વિશિષ્ટ/એપિટોપ-વિશિષ્ટ પરીક્ષણ જેવા ટ્રાન્સજીનને એન્ડોજેનસ ડિસ્ટ્રોફિનથી અલગ પાડતી રિકોમ્બિનન્ટ માઇક્રો-ડિસ્ટ્રોફિન સ્ટાન્ડર્ડ અને ઓર્થોગોનલ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરો. |
ઇમ્યુનોફ્લોરોસેન્સ | 138 kDa કન્સ્ટ્રક્ટમાં C-ટર્મિનલ ડોમેનનો અભાવ હોય છે તેથી C-ટર્મિનલ પોલીક્લોનલ એન્ટિબોડી યોગ્ય નથી. ઘણા DMD દર્દીઓમાં રિવર્ટન્ટ ફાઇબર્સ હોય છે અને રિવર્ટન્ટ ડિસ્ટ્રોફિન C-ટર્મિનલ એપિટોપ્સ જાળવી શકે છે. રિવર્ટન્ટ ફાઇબર્સ ઉંમર સાથે ક્લોનલી વિસ્તરી શકે છે, ખાસ કરીને મોટા છોકરાઓમાં IF સિગ્નલમાં પક્ષપાત આવી શકે છે. | ટ્રાન્સજીનમાં હાજર પરંતુ રિવર્ટન્ટ ડિસ્ટ્રોફિનમાંથી ગેરહાજર એપિટોપ સામે એન્ટિબોડી સાથે IF પુનરાવર્તિત કરો. રિવર્ટન્ટ ફાઇબર્સથી અલગ ટ્રાન્સજીન-પોઝિટિવ ફાઇબરનું પ્રમાણ નક્કી કરો. |
સરોગેટ એન્ડપોઇન્ટ વેલિડિટી | આ પેકેજ પ્રોટીનની માત્રાને ક્લિનિકલ ફંક્શન સાથે જોડે છે. "સ્વસ્થ-નિયંત્રિત પ્રોટીન માસના 38%"નો અર્થ સામાન્ય ડિસ્ટ્રોફિન ફંક્શનના 38% નથી કારણ કે માઇક્રો-ડિસ્ટ્રોફિન સ્ટ્રક્ટરલ રીતે (માળખા મુજબ) કાપવામાં આવે છે. | અભિવ્યક્તિને સરોગેટ એન્ડપોઇન્ટ તરીકે ગણતા પહેલા માઇક્રો-ડિસ્ટ્રોફિન માસ-ટકા, સાર્કોલેમલ સ્થાનિકીકરણ, ડાઉનસ્ટ્રીમ ફંક્શનલ રિસ્ટોરેશન અને ક્લિનિકલ લાભ વચ્ચેના સંબંધને અનુભવના આધારે માન્ય કરો. |
બાયોપ્સી ડિઝાઇન | સારવાર પહેલા અને પછી કોન્ટ્રાલેટરલ વાસ્ટસ લેટરલિસ બાયોપ્સી ડાબે-જમણા અને ઇન્ટ્રામસ્ક્યુલર સ્પેશિઅલ પરિવર્તનશીલતા રજૂ કરે છે. રોગની પ્રગતિ અને ફાઇબ્રો-ફેટી રિપ્લેસમેન્ટ પણ કુલ-પ્રોટીન-નોર્મલાઇઝ્ડ સિગ્નલને બદલી શકે છે. | સુસંગત એનાટોમિકલ લેન્ડમાર્ક્સનો ઉપયોગ કરીને બાયોપ્સી સાઇટને પ્રમાણિત કરો, સ્નાયુ-વિશિષ્ટ પ્રોટીનને સામાન્ય બનાવો અને સમાંતર રીતે ફાઇબ્રો-ફેટી રચનાને માપો. |
NSAA તુલનાકર્તા/આંકડા | બાહ્ય કુદરતી-ઇતિહાસ સમૂહ એ રેન્ડમાઇઝ્ડ સમવર્તી નિયંત્રણ નથી. ટ્રાયલની પાત્રતા, સહાયક સંભાળ, સહભાગીતા પ્રભાવો, બેઝલાઇન NSAA, સ્ટીરોઇડની પદ્ધતિ, ઉંમર અને એક્સોન વર્ગ, આ બધાથી સરખામણીમાં પક્ષપાત થઈ શકે છે. જોડી વગરનો ટી-ટેસ્ટ પર્યાપ્ત નથી. ઉપરાંત, +1.4 NSAA ફેરફાર આ વય જૂથ માટે પરીક્ષણ-પુનઃપરીક્ષણ પરિવર્તનશીલતામાં છે. | રેન્ડમાઇઝ્ડ કોનવર્સીટ પ્લેસબો-નિયંત્રિત અભ્યાસ ચલાવો અથવા ઓછામાં ઓછા ઉપયોગ પર બેઝલાઇન NSAA, ઉંમર, સ્ટીરોઇડ રેજીમેન, એક્સોન ક્લાસ અને અન્ય જટિલતાઓના કારણો માટે એડજસ્ટ કરેલા વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરો. |
ઉંમરની મર્યાદા સંબંધિત ભ્રામક અસરો | 4–7 વર્ષની ઉંમરના છોકરાઓ વિકાસના એવા તબક્કામાં હોય છે જ્યાં સારવાર ન કરાયેલ એમ્બ્યુલેટરી DMD દર્દીઓ ઘટાડો વધી જાય તે તે પહેલાં મોટર ફંક્શન મેળવી શકે છે. 48-અઠવાડિયાના NSAA ફેરફારમાં વિકાસમાં વૃદ્ધિ, રોગની પ્રગતિ અને શક્ય સારવાર અસરનું મિશ્રણ હોય છે. | વિકાસલક્ષી માર્ગને સારવારની અસરથી અલગ કરવા માટે ઉંમરના તબક્કાઓ સાથે સમવર્તી રેન્ડમાઇઝ્ડ નિયંત્રણનો ઉપયોગ કરો. |
અગાઉના ક્લિનિકલ દૃષ્ટાંતો | ઓપન-લેબલ માઇક્રો-ડિસ્ટ્રોફિન ફંક્શનલ સિગ્નલોએ વિશ્વસનીય રીતે પુષ્ટિકારક લાભનું અનુમાન નથી કર્યું; પ્રકાશિત થયેલા દૃષ્ટાંતમાં માઇક્રો-ડિસ્ટ્રોફિન જનીન ઉપચાર પુષ્ટિકારક ટ્રાયલ્સનો સમાવેશ થાય છે, જે ઓપન-લેબલ NSAA સુધારાઓનું પુનઃઉત્પાદન કરવામાં નિષ્ફળ રહ્યા છે. | નિર્ણાયક આધાર તરીકે ઓપન-લેબલ NSAA ફેરફાર પર નિર્ભર રહેશો નહીં. નિયંત્રિત ફંક્શનલ પુરાવા જરૂરી છે. |
રચનાની માળખાકીય મર્યાદાઓ | 138 kDa કન્સ્ટ્રક્ટ સ્પેક્ટ્રિન રિપીટ R16/17 ને હટાવી દે છે, જેમાં nNOS- બાઇન્ડિંગ સાઇટ્સ હોય છે. nNOS ભરતીનું નુકસાન કવાયત દરમિયાન ફંક્શનલ સિમ્પેથોલિસિસ અને ઇસ્કેમિયા સંરક્ષણને બગાડી શકે છે, જે અભિવ્યક્તિ સ્તરથી સ્વતંત્ર બચાવ પર યાંત્રિક ટોચમર્યાદા બનાવે છે. | આ ચોક્કસ રચના સંબંધિત ડિસ્ટ્રોફિન-સંકળાયેલ જટિલ ફંકશન, nNOS લોકલાઇઝેશન, કસરત શરીરવિજ્ઞાન અને સ્નાયુ સુરક્ષાને પુનઃસ્થાપિત કરે છે કે નહીં તે દર્શાવતા યાંત્રિક અભ્યાસો ઉમેરો. |
AAV ટકાઉપણું | 12 અઠવાડિયામાં વેક્ટર જીનોમ ટકાઉ અભિવ્યક્તિ સ્થાપિત કરતા નથી. AAV9 જીનોમ મોટાભાગે બિન-સંકલિત એપિસોમ હોય છે અને સમય જતાં તેમાં ઘટાડો થઈ શકે છે. વેક્ટર-જીનોમ પર્સિસ્ટન્સ એ પર્સિસ્ટન્ટ પ્રોટીન અભિવ્યક્તિ જેવું નથી. | 12 અઠવાડિયાથી વધુ સમય માટે રેખાંશિક (લોંગિડ્યૂટીનલ) ટ્રાન્સજીન પ્રોટીન અભિવ્યક્તિ અને ફંકશનલ બાયોમાર્કર ટકાઉપણું માપો. |
રોગપ્રતિકારક/સુરક્ષા પ્રોફાઇલ | 8/12 દર્દીઓમાં ટ્રાન્સએમિનાઇટિસ AAV-ટ્રાન્સડ્યુસ્ડ કોષો પ્રત્યે રોગપ્રતિકારક પ્રતિભાવ સાથે સુસંગત છે, પરંતુ પદ્ધતિ સ્થાપિત થઈ નથી. મ્યોકાર્ડિટિસનો એક કેસ આપેલ AAV9 કાર્ડિયાક ટ્રોપિઝમ સંબંધિત છે. | વધુ ઊંડાણપૂર્વક રોગપ્રતિકારક દેખરેખ, યકૃત/હૃદયની સલામતીની લાક્ષણિકતા અને સઘન કાર્ડિયાક ફોલો-અપ પ્રદાન કરો. |
દર્દીની પસંદગી/સામાન્યીકરણ | એન્ટિ-AAV9 ન્યુટ્રલાઇઝિંગ-એન્ટિબોડી-પોઝિટિવ દર્દીઓને બાકાત રાખવાથી સામાન્યીકરણ મર્યાદિત થાય છે. એક્સોન-44 હટાવવાનું બાકાત રાખવાથી તે DMD પેટાજૂથ માટે લાગુ પડવાની ક્ષમતા મર્યાદિત થાય છે. n=12 એ વ્યાપક DMD પોપ્યૂલેશનમાં સલામતી અને અસરકારકતા દર્શાવવા માટે ખૂબ નાનું છે. | શક્ય હોય ત્યાં યોગ્યતાનો વ્યાપ વધારો અથવા બહોળી મંજૂરીને સમર્થન આપવા માટે પરિણામનો ઉપયોગ કરતા પહેલાં એન્ટિબોડી સ્થિતિ, જીનોટાઇપ/એક્સોન વર્ગ, ઉંમર અને બેઝલાઇન ફંકશન દ્વારા સ્તરીકૃત વિશ્લેષણ પૂર્વ-નિર્દિષ્ટ કરો. |
નિયમનકારી નિષ્કર્ષ: પેકેજ બાયોલોજિકલ પ્રવૃત્તિ બતાવી શકે છે, પરંતુ તે હજુ સુધી સ્થાપિત કરતું નથી કે માપવામાં આવેલ માઇક્રો-ડિસ્ટ્રોફિન અભિવ્યક્તિ એવી ભરોસાપાત્ર સરોગેટ છે, જે ક્લિનિકલ લાભની આગાહી કરી શકે. મુખ્ય ખામીઓ પરીક્ષણ વિશિષ્ટતા, અમાન્ય જથ્થાત્મક ધોરણો, શક્ય રિવર્ટન્ટ-ફાઇબર ભ્રામકતા, રેન્ડમાઇઝ્ડ નિયંત્રણનો અભાવ, ઉંમર-સંબંધિત NSAA ભ્રામકતા, અનિશ્ચિત ટકાઉપણું અને વણઉકેલાયેલી સલામતી/સામાન્યીકરણ સમસ્યાઓ છે.
આ ખામીને દૂર કરવા માટે, પ્રોગ્રામને નિયંત્રિત, ઉંમર-સ્તરીય ક્લિનિકલ ડિઝાઇનની જરૂર પડશે, જેમાં ટ્રાન્સજીન-વિશિષ્ટ અભિવ્યક્તિ પરીક્ષણો, ઓર્થોગોનલ પ્રોટીન ક્વોન્ટિફિકેશન, ટીશ્યુ-કમ્પોઝિશન નિયંત્રણો, રેખાંશિક ટકાઉપણું ડેટા, કાપેલ રચના માટે યાંત્રિક ફંકશનલ પરીક્ષણો અને ખાસ કરીને યકૃત અને હૃદય માટે મજબૂત સલામતી દેખરેખની જરૂર પડશે.
રૂબ્રિક માપદંડો અને ગ્રેડ્સ
GPT‑Rosalind મેડિસિનલ કેમિસ્ટ્રીમાં ઉદ્યોગ-અગ્રણી પ્રદર્શન હાંસલ કરે છે, જે અણુઓને ઉપયોગી દવાઓમાં ફેરવવા પર કેન્દ્રિત ક્ષેત્ર છે. અમે MedChemBenchને વાસ્તવિક મેડિસિનલ કેમિસ્ટ્રી વર્કફ્લોને પ્રતિબિંબિત કરવા માટે ડિઝાઇન કર્યું, જેમાં મલ્ટિમોડલ રાસાયણિક રચના સમજ; સ્ટ્રક્ચર-એક્ટિવિટી રિલેશનશિપ (SAR); દવાની શક્તિ, ઝેરીપણું અને શોષણ, વિતરણ, ચયાપચય, ઉત્સર્જન (ADME)ની આગાહી; બહુ-પરિમાણીય લીડ-ઑપ્ટિમાઇઝેશન નિર્ણય-લેવું; અને રેટ્રોસિંથેસિસનું મૂલ્યાંકન થાય છે. GPT‑Rosalind MedChemBench પર GPT‑5.5 કરતાં 27.5% સામે 25.1% પર વધુ સારું પ્રદર્શન કરે છે, અને 7.2% ઓછા ટોકન વાપરે છે.
GPT‑Rosalind મેડિસિલન કેમેસ્ટ્રીમાં વધુ સારી મલ્ટિમોડલ સિન્થેસિસ અને મિકેનિસ્ટિક રિઝનિંગ બતાવે છે.
GeneBench પર, જિનોમિક્સ અને પરિમાણાત્મક બાયોલોજીમાં લાંબા ગાળાના અંત-થી-અંત વિશ્લેષણ માટેના અમારા એજન્ટિક મૂલ્યાંકનમાં, GPT‑Rosalind GPT‑5.5 કરતાં 31% ઓછા ટોકન વાપરે છે અને 21.6% સામે 20.4% ની વધુ સચોટતા હાંસલ કરે છે. GeneBench લાંબા ગાળાના પરિમાણાત્મક કાર્યો પર એજન્ટિક પ્રદર્શન આંકે છે: વાસ્તવિક વૈજ્ઞાનિક ડેટાના આધારે, શું કોઈ એજન્ટ માન્ય વિશ્લેષણ, QC, મોડેલિંગ અને સુધારા આયોજન કરીને નિર્ણય-સંબંધિત જવાબો સુધી પહોંચી શકે છે? સમાવિષ્ટ સમસ્યાઓ કાર્યાત્મક જિનોમિક્સ, સ્પેશિયલ ટ્રાન્સક્રિપ્ટોમિક્સ, પ્રોટીઓમિક્સ, એપિજિનોમિક્સ અને લાગુ જનિતશાસ્ત્ર સહિતના વિવિધ ક્ષેત્રોને આવરી લે છે.
GPT‑Rosalind સચોટતા સુધારતી વખતે GPT‑5.5 કરતાં 31% ઓછા ટોકન વાપરે છે.
અમે વાસ્તવિક દુનિયામાં લેબ કાર્ય કરતા વૈજ્ઞાનિકોને મદદ કરવાની GPT‑Rosalind ની ક્ષમતા ચકાસવા માટે નવું મૂલ્યાંકન રજૂ કરીએ છીએ. LabWorkBench વૈજ્ઞાનિકો વાપરતા વાસ્તવિક વેટ લેબ પ્રોટોકોલમાં સમસ્યા નિવારણથી ઑપ્ટિમાઇઝેશન સુધીના હેતુઓ માટે ફેરફારોને પ્રાયોગિક પરિણામો સાથે જોડવાની મોડલની ક્ષમતા ચકાસે છે. LabWorkBench દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાયેલ ડેટા માલિકીનો છે અને તેથી અપ્રદૂષિત છે. GPT‑Rosalind GPT‑5.5ના 55.8% સામે 63.2% સ્કોર કરે છે, અને 5.3% ઓછા ટોકન વાપરે છે.
વાસ્તવિક વેટ લેબ પ્રોટોકોલ સહાયમાં, GPT‑Rosalind ટોકન કાર્યક્ષમતામાં સુધારો કરતી વખતે GPT‑5.5 કરતાં નોંધપાત્ર પ્રગતિ દર્શાવે છે.
અમે Life Sciences Research(નવી વિન્ડોમાં ખૂલે છે) અને Life Sciences NGS Analysis(નવી વિન્ડોમાં ખૂલે છે) પ્લગઇન બનાવ્યાં, જેથી GPT‑Rosalind ની વધેલી બુદ્ધિને પુનરાવર્તિત વૈજ્ઞાનિક વર્કફ્લો માટે પ્રાયોગિક અમલીકરણ સ્તર સાથે વિસ્તારી શકાય. સાથે મળીને, આ પ્લગઇન સ્ત્રોત-આધારિત પુરાવા પુનઃપ્રાપ્તિ, બાયોલોજિકલ અર્થઘટન અને બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ અમલીકરણને એક જ વર્કસ્પેસમાં લાવે છે, જેથી સંશોધકો આર્ટિફેક્ટ અને પ્રોવેનેન્સ જાળવી રાખીને બાહ્ય પુરાવાને આંતરિક ઓમિક્સ વિશ્લેષણ સાથે જોડે છે. હવે બધા વપરાશકર્તાઓ Codex મારફતે બંને પ્લગઇન ઍક્સેસ કરી શકે છે. પાત્ર GPT‑Rosalind એન્ટરપ્રાઇઝ વપરાશકર્તાઓ આ પ્લગઇન ચલાવવા માટે GPT‑Rosalind નો પણ ઉપયોગ કરી શકે છે.
વૈજ્ઞાનિકો માટે Codexને ગતિશીલ વર્કબેન્ચ તરીકે વધુ સારી રીતે વાપરવા માટે, અમે જૈવિક રીતે મૂળ ફાઇલ પ્રકારો માટે ઇન્ટરેક્ટિવ વ્યૂઅર ઉમેર્યા છે. સિક્વન્સ, એલાઇનમેન્ટ અને સ્ટ્રક્ચર વ્યૂઅરનો પ્રારંભિક સમૂહ વૈજ્ઞાનિકોને પુરાવાની નજીક રાખવા માટે રચાયો છે, જ્યારે GPT‑Rosalind વર્કફ્લોમાં રિઝનિંગ કરે છે અને સક્રિય વ્યૂઅરનો સંદર્ભમાં ઉપયોગ કરીને અનુવર્તી પ્રશ્નોના સીધા જવાબ આપે છે.
ઉપરોક્ત ડેમો GPT‑Rosalind દ્વારા ગોઠવવામાં આવેલી આ ક્ષમતાઓને કાર્યમાં દર્શાવે છે. અમે એક વૈજ્ઞાનિકને અનુસરીએ છીએ, જે સારવાર માટે માહિતી આપી શકે તેવા પરિવર્તન અને અન્ય પરમાણુ ફેરફારો ઓળખી શકાય તે માટે પ્રવાહી ગાંઠ બાયોપ્સીની તપાસ કરી રહ્યા છે. લાઇફ સાયન્સ NGS એનાલિસિસ પ્લગઇન પ્રોસેસ્ડ ctDNA રેકોર્ડ્સની સમીક્ષાને ઇન્ટરેક્ટિવ નોટબુકમાં ફેરવે છે, જે પુનરાવર્તિત ફેરફારો, ઓછા-આવર્તન કોલ્સ અને સેમ્પલના માર્ગો પર નજર રાખે છે જે KRAS G12C પર તપાસ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. ત્યાંથી, લાઇફ સાયન્સ રિસર્ચ પ્લગઇન સોર્સ કરેલા લક્ષ્યો, અવરોધકો અને અવરોધ સંદર્ભ ઉમેરે છે, જ્યારે મૂળ ક્રમ, સંરેખણ અને માળખું દર્શકો વૈજ્ઞાનિકને મ્યુટન્ટ અવશેષ 12, RAS પરિવારમાં તેના સંરક્ષણ અને ઇન્હિબિટર-બાઉન્ડ પોકેટનું સીધું નિરીક્ષણ કરવાની મંજૂરી આપે છે. વર્કફ્લો તે પુરાવાને કોંક્રિટ ફોલો-અપ વિકલ્પોમાં અનુવાદિત કરીને સમાપ્ત થાય છે, જેમાં દરેક પગલું અને આર્ટિફેક્ટ નિષ્ણાત સમીક્ષા માટે ઉપલબ્ધ છે.
લાઇફ સાયન્સિસ NGS વિશ્લેષણ પ્લગઇન
scRNA-seq QC અને એનોટેશન
10x શૈલીના મેટ્રિક્સ બંડલને તમે Codexમાં નિરીક્ષણ અને પુનરાવર્તન કરી શકો તેવા QC-ફિલ્ટર કરેલ સિંગલ-સેલ આર્ટિફેક્ટ્સ, એનોટેશન અને UMAP માં રૂપાંતરિત કરો. લાઇફ સાયન્સ NGS એનાલિસિસ પ્લગઇન વિનંતીને scrna-seq-qc તરફ રૂટ કરે છે, ડેટામાંથી QC થ્રેશોલ્ડ પસંદ કરે છે, ફિલ્ટરિંગ અને એનોટેશનની આસપાસ ઉદ્ભવસ્થાન સાચવે છે અને ગુમ થયેલ ડબલટ-ડિટેક્શન ડિપેન્ડન્સી જેવા બ્લોકર્સને સપાટી પર લાવે છે.
બલ્ક RNA-seq FASTQ QC
બલ્ક RNA-seq સેમ્પલ શીટ, FASTQ બંડલ અને રેફરન્સ ફાઇલોને QC-સમીક્ષિત કાઉન્ટ્સ બંડલમાં ફેરવો, જેને તમે Codexમાં તપાસી અને ફરી વાપરી શકો. Life Sciences NGS Analysis પ્લગઇન વિનંતીને રૂટ કરે છે, ઇનપુટ માન્ય કરે છે અને MultiQC, Salmon મેટ્રિક્સ, પ્રોવેનેન્સ અને સ્પષ્ટ ચેતવણીઓ સાથે ઑડિટ કરી શકાય તેવું રન એન્વલપ પરત કરે છે.
અમે GPT‑Rosalind શ્રેણીની ઍક્સેસ વૈશ્વિક સ્તરે પાત્ર સંસ્થાઓ સુધી વિસ્તારી રહ્યા છીએ. GPT‑Rosalind અમારી વિશ્વસનીય-ઍક્સેસ ડિપ્લોયમેન્ટ રચના મારફતે સંશોધન પૂર્વાવલોકનમાં તે સંસ્થાઓ માટે ઉપલબ્ધ રહેશે, જે સ્પષ્ટ જાહેર હિત સાથે માન્ય વૈજ્ઞાનિક સંશોધન કરે છે, મજબૂત ગવર્નન્સ અને સલામતી દેખરેખ ધરાવે છે, અને એન્ટરપ્રાઇઝ-ગ્રેડ સુરક્ષાવાળી નિયંત્રિત ઍક્સેસ ધરાવે છે.
આ વૈશ્વિક વિસ્તરણના ભાગરૂપે, GPT‑Rosalind સાથે તેમના તબીબી સંશોધનને સ્કેલ કરવામાં મદદ કરીને દર્દીઓ સુધી નવીન સારવાર વિકલ્પો ઝડપી પહોંચાડવાના Novo Nordiskના મિશનને ટેકો આપવા માટે અમે ઉત્સાહિત છીએ. Novo Nordisk સંશોધકોને જટિલ ડેટાસેટનું વિશ્લેષણ કરવા, ઉપયોગી પેટર્ન શોધવા અને પરિકલ્પનાઓ વધુ ઝડપથી ચકાસવામાં મદદ કરવા અત્યાધુનિક AI ક્ષમતાઓનો ઉપયોગ કરી રહ્યું છે. GPT‑Rosalind ની વધુ મજબૂત બાયોલોજિકલ સમજ ટીમોને સાહિત્ય, જિનોમિક્સ, ટ્રાન્સક્રિપ્ટોમિક્સ, સિક્વન્સ, રચના અને પ્રાયોગિક પરિણામોમાં પુરાવા જોડવામાં મદદ કરશે, જેથી ડેટાથી વધુ સ્પષ્ટ સંશોધન નિર્ણયો સુધી જવું સરળ બને.
“લાઇફ સાયન્સિસ સંશોધન જટિલ, ડેટા-સમૃદ્ધ અને આંતરવિષયક છે. સંશોધકો માટે અર્થપૂર્ણ મૂલ્ય આપવા, અદ્યતન AI મોડલ વિશ્વસનીય વૈજ્ઞાનિક ડેટામાં આધારિત, માન્ય ટૂલ્સ સાથે જોડાયેલા અને સંશોધકો દરરોજ વાપરે તેવા વાસ્તવિક વર્કફ્લોમાં એકીકૃત હોવા જોઈએ. OpenAI સાથેની અમારી ભાગીદારી અને GPT‑Rosalind દવા શોધ માટે વધુ કડક, પ્રાયોગિક અભિગમોને કેવી રીતે ટેકો આપી શકે તે શોધવાની તકથી અમે ખુશ છીએ.”
મિશાલ પટેલ, ગ્રૂપ વાઇસ પ્રેસિડેન્ટ, AI અને ડિજિટલ ઇનોવેશન, R&D - Novo Nordisk
અમે Enterprise ખાતા વગરની પાત્ર સંસ્થાઓ માટે OpenAI સંચાલિત વર્કસ્પેસ પણ હવે ઓફર કરી રહ્યા છીએ.
અપડેટ થયેલું GPT‑Rosalind અમારી વિશાળ પ્રતિબદ્ધતામાં આગળનું પગલું છે જેથી એવી AI સિસ્ટમો બનાવી શકાય જે વૈજ્ઞાનિક શોધને ઝડપી કરવામાં મદદ કરે અને સાથે સુનિશ્ચિત કરે કે અદ્યતન બાયોલોજિકલ ક્ષમતાઓ યોગ્ય સુરક્ષાઓ સાથે ડિપ્લોય થાય. અમે મોડલનું બાયોલોજિકલ રિઝનિંગ સુધારતા રહીશું, ટૂલ-ભારે અને લાંબા ગાળાના સંશોધન વર્કફ્લો માટે સપોર્ટ વિસ્તૃત કરતા રહીશું, અને વાસ્તવિક પ્રભાવનું મૂલ્યાંકન કરવા પ્રદેશોની પાત્ર સંસ્થાઓ સાથે કામ કરતા રહીશું.
આનો અર્થ દવા શોધ અને ટ્રાન્સલેશનલ મેડિસિનથી લઈને જાહેર આરોગ્ય, તૈયારીઓ અને બાયોડિફેન્સ સુધીના ઊંચા પ્રભાવના જાહેર-હિત કાર્યમાં લાઇફ સાયન્સિસ AI લાગુ કરવો પણ છે. Rosalind Biodefense અને અમારા વિશ્વસનીય-ઍક્સેસ ડિપ્લોયમેન્ટ મોડલ મારફતે, અમે માનવ આરોગ્ય સુધારવા અને સામાજિક સ્થિતિસ્થાપકતા મજબૂત કરવા કામ કરતા સંશોધકો, સંસ્થાઓ અને રક્ષકોના હાથમાં અત્યાધુનિક બાયોલોજિકલ ક્ષમતાઓ મૂકવાનું લક્ષ્ય રાખીએ છીએ.
અમે GPT‑Rosalind ને વૈજ્ઞાનિક સંશોધનના સમગ્ર જીવનચક્રમાં વધુ સક્ષમ ભાગીદાર બનાવવા માટે બનાવતા રહીશું, જેથી વૈજ્ઞાનિકો યોગ્ય પ્રશ્નોથી વધુ સ્પષ્ટ પુરાવા, વધુ સારા પ્રયોગો અને અંતે દર્દીઓ માટે નવી સારવાર સુધી ઝડપથી પહોંચી શકે.
વાંચતા રહો
