Kako je GPT‑5 pomogao imunologu Deryi Unutmazu riješiti trogodišnju zagonetku

Liječnik i imunolog Derya Unutmaz godinama se zanima za umjetnu inteligenciju. No trenutak prosvjetljenja doživio je krajem 2025., kada je GPT‑5 Pro njemu i njegovu laboratoriju pomogao ponovno se pozabaviti trogodišnjom zagonetkom vezanom uz posebnu vrstu imunoloških stanica koje ljudskom tijelu pomažu u borbi protiv raka i drugih bolesti.

Zagonetka se odnosila na osnovno, ali važno pitanje u imunologiji: kako glukoza utječe na razvoj i specijalizaciju T-stanica? T-stanice su imunološke stanice koje tijelu pomažu u borbi protiv virusa, ubijanju kancerogenih stanica, odgovoru na neke bakterije i parazite te razlikovanju zdravih stanica od prijetnji. Kako se razvijaju, preuzimaju različite zadaće, uključujući uloge koje mogu utjecati na rak, autoimune bolesti i infekcije. Razumijevanje onoga što T-stanice usmjerava prema jednoj ili drugoj specijalizaciji moglo bi istraživačima pomoći da bolje razumiju te bolesti i naposljetku ih bolje liječe

Danas Unutmaz, profesor u The Jackson Laboratoryju i na Sveučilištu u Connecticutu, kaže da je AI postao toliko važan za njegov rad da ne može zamisliti bavljenje znanošću bez njega. „To bi bilo kao da vam oduzmu obje ruke ili polovicu mozga”, rekao je Unutmaz.

Zagonetka je počela 2022., kada je Unutmaz proveo eksperiment kako bi shvatio kako vrsta šećera zvana glukoza utječe na razvoj T-stanica. Stanice glukozu upotrebljavaju kao izvor goriva, ali i za izgradnju proteina te obavljanje drugih funkcija.

Rezultati Unutmazova eksperimenta mogli bi imati implikacije za bolesti poput raka, autoimunih bolesti i infekcija. No u to vrijeme Unutmaz i njegov laboratorij nisu mogli protumačiti ono što su vidjeli.

Prethodna istraživanja pružila su snažne dokaze da metabolizam glukoze utječe na specijalizaciju T-stanica. Kako bi bolje razumjeli taj odnos, Unutmaz i njegov tim izložili su T-stanice u ranoj fazi razvoja okruženju s malo glukoze ili okruženju koje je sadržavalo molekulu sličnu glukozi, deoksiglukozu. Deoksiglukoza ometa sposobnost stanice da upotrebljava glukozu, narušavajući proizvodnju energije i izgradnju proteina. Proteini su važni jer koordiniraju aktivnost unutar stanice i djeluju kao glasnici koji šalju i primaju informacije izvan stanice.

Tim je očekivao da će ta dva uvjeta dati slične rezultate. U oba bi slučaja glukoza, a time i energija potrebna T-stanicama za funkcioniranje, bila ograničena. No to se nije dogodilo.

T-stanice izložene deoksiglukozi u velikoj su se mjeri razvile u stanice uključene u upalni odgovor tijela. Neke T-stanice izložene niskim koncentracijama glukoze specijalizirale su se kao stanice upalnog odgovora, ali ne u broju zabilježenom kod deoksiglukoze. Učinci rane izloženosti deoksiglukozi zadržali su se čak i nakon što su istraživači uklonili tu molekulu sličnu glukozi.

Ta se razlika nije mogla pripisati samo manjku energije. Događalo se još nešto. No Unutmaz i njegov laboratorij nisu mogli otkriti što se događa, pa su eksperiment stavili po strani i okrenuli se drugim hitnim zadacima koji su zahtijevali njihovu pozornost.

Zatim je krajem 2025. izašao GPT‑5 Pro, a Unutmaz je odlučio ponovno otvoriti eksperiment. Učitao je rezultate u model i zamolio ga da analizira podatke.

GPT‑5 Pro sugerirao je da deoksiglukoza ometa sintezu proteina zvanog IL-2. Taj protein može spriječiti T-stanice da postanu stanice upalnog odgovora poznate kao Th17. Deoksiglukoza je u biti uklonila prepreku sposobnosti T-stanice da postane stanica Th17. To je potencijalni razlog zašto T-stanice u okruženju s malo glukoze nisu postajale stanice Th17 ni približno u tolikom broju kao u okruženju s deoksiglukozom.

„GPT‑5 došao je do ovog doista izvanrednog uvida koji, gledano unatrag, ima savršenog smisla”, rekao je Unutmaz. To je bilo tek malo izvan njegova područja stručnosti, pa sam nije uočio poveznicu, kao ni itko u njegovu laboratoriju.

Unutmaz je zatim odlučio provjeriti može li GPT‑5 predvidjeti ishod eksperimenta. Imunolog je počeo s eksperimentom koji je već bio proveo na T-stanicama koje ciljaju vrstu limfoma. Njegov je eksperiment pokazao da su te određene T-stanice, nazvane CD8+, imale pojačanu sposobnost ubijanja stanica limfoma.

Kada je Unutmaz zamolio GPT‑5 Pro da simulira isti eksperiment, model je točno predvidio povećanje sposobnosti stanica CD8+ da ubijaju stanice limfoma. Model nije mogao preuzeti rezultate s interneta jer ih Unutmaz još nije bio objavio.

„To je bio trenutak kada sam osjetio: u redu, ti su modeli sada došli do točke u kojoj doista, istinski razumiju”, rekao je.

Unutmaz je rekao da modeli poput GPT‑5 Pro danas više funkcioniraju kao suradnici. Mogu pojednostavniti preglede literature tako što obrađuju stotine novih akademskih radova objavljenih svakog tjedna i pomažu znanstvenicima prepoznati pitanja koja su i dalje neodgovorena. Također mogu pomoći istraživačima da izoštre svoje hipoteze, skraćujući vrijeme potrebno za prepoznavanje eksperimenata koje se najviše isplati provesti.

„Hipotezu možete ispitati na zaista mnogo načina”, rekao je Unutmaz. „Na raspolaganju vam je nebrojeno mnogo pristupa i ne znate koji će biti najbolja strategija.” Zato upotrebljava GPT‑5 Pro za simuliranje eksperimenata i predviđanje ishoda kako bi suzio izbor eksperimenata koje vrijedi ponoviti u laboratoriju. To istraživačima može uštedjeti tjedne, mjesece, pa čak i godine rada te znatno ubrzati područje biologije.

Unatoč tome, stručnost u određenom području i dalje je ključna. AI može generirati uvid, ali ljudi i dalje moraju procijeniti njegovu važnost i vjerodostojnost. Primjerice, netko bez Unutmazove stručnosti ne bi mogao procijeniti je li mehanistički uvid koji je GPT‑5 Pro označio u njegovim eksperimentima s imunološkim stanicama važan ili nije.

Sposobnost generiranja uvida i ubrzavanja rada razlog je zašto se tim mogućnostima mora pristupati odgovorno. AI bi mogao pomoći istraživačima da brže napreduju u biologiji i medicini, ali te bi mogućnosti mogle i smanjiti prepreke za zloupotrebu, uključujući zloupotrebu zlonamjernih aktera koji žele osmisliti ili upotrijebiti biološko ili kemijsko oružje. OpenAI-jev Okvir pripravnosti opisuje naš pristup praćenju tih rizika i izgradnji zaštitnih mjera protiv mogućnosti AI-ja koje bi mogle uzrokovati ozbiljnu štetu.

Unutmaz je optimističan oko budućnosti AI-ja. Kaže da to nije nalik ničemu što je došlo prije – ni internetu ni industrijskoj revoluciji. Nedavno je Unutmaz eksperimentirao s naprednim AI alatima, uključujući Codex i GPT‑5.2 za dubinsko istraživanje, kako bi pomogao sastaviti velike skupove podataka o mutacijama raka i izraditi istraživačke materijale – uključujući opsežan nacrt udžbenika usmjerenog na T-stanice – s ciljem ubrzanja rada na preciznoj imunoterapiji.

Unutmaz je sretan što je dio ovog doba otkrića. „Osjećam se doista sretno i privilegirano što ne samo da tome mogu svjedočiti u povijesnom smislu, nego i pomalo sudjelovati.”