GPT‑Rosalind‑ის ახალი შესაძლებლობების წარდგენა
სიცოცხლის მეცნიერებების ინდუსტრიისთვის რეალურ სამეცნიერო სამუშაო პროცესებზე დაფუძნებული მეტი ინტელექტის მიწოდება.
წარმოგიდგენთ ახალ მოდელის განახლებას ჩვენი GPT‑Rosalind სერიისთვის, რომელიც სპეციალურად შექმნილია სიცოცხლის მეცნიერებების კვლევისთვის საწარმოო მასშტაბით. ის აერთიანებს GPT‑5.5‑ის აგენტურ პროგრამირებასა და ინსტრუმენტების გამოყენების შესაძლებლობებს უფრო ძლიერ მოდელის ინტელექტთან მედიკამენტების შემუშავების ძირითად სფეროებში, როგორიცაა ფარმაცევტული ქიმია და გენომიკა, და ამავე დროს აუმჯობესებს შედეგებს სიცოცხლის მეცნიერებების უფრო ფართო ანალიზის, დიზაინისა და ექსპერიმენტული სამუშაო პროცესების სფეროში.
სიცოცხლის მეცნიერებებში პროგრესი დამოკიდებულია მონაცემებისა და მტკიცებულებების სინთეზზე სხვადასხვა მასშტაბსა და მოდალობაში: მოლეკულები, გენები, გზები და ცოცხალი სისტემები. ჩვენს შეფასებებში განახლებული GPT‑Rosalind აჩვენებს მასშტაბურ გაუმჯობესებას კვლევითი ამოცანების სფეროში, რომლებიც მოიცავს ბიოლოგიის ექსპერტების ამოცანებს, ფარმაცევტული ქიმიის რთულ საკითხებს, რაოდენობრივ ბიოლოგიასა და სველი ლაბორატორიის პრობლემების მოგვარებას.
GPT‑Rosalind ახლა კვლევის ვერსიის სახით ხელმისაწვდომია უფლებამოსილი ორგანიზაციებისთვის გლობალურად, ჩვენი სანდო წვდომის დანერგვის სტრუქტურის საშუალებით.
GPT‑Rosalind‑ის რეალური გავლენის დასადგენად და მუდმივი გაუმჯობესების მიზნით ჩვენ შევქმენით LifeSciBench — გარედან ექსპერტების მიერ შეფასებული ეტალონი, რომელიც სიცოცხლის მეცნიერებების კვლევის ფუნდამენტურ ასპექტებზეა ფოკუსირებული. არსებული ეტალონებისგან განსხვავებით, რომლებიც მოდელის ეფექტურობის ერთ კომპონენტს ან ბიოლოგიურ დომენს იზოლირებულად აფასებს, LifeSciBench მეცნიერული მნიშვნელობის სამუშაოს ბოლომდე ხედავს და ამოცანებს იღებს სიცოცხლის მეცნიერებების კვლევისთვის მნიშვნელოვანი ექვსი სამუშაო სფეროდან: მტკიცებულებებთან მუშაობა, ანალიზი, დიზაინი და ოპტიმიზაცია, სამეცნიერო მსჯელობა, ვალიდაცია და ოპერაციები, ასევე თარგმნა და კომუნიკაცია. ამ ეტალონს ვიყენებთ პროგრესის სიცოცხლის მეცნიერებების კვლევის საჭიროებებსა და რეალობასთან შესაბამისობაში მოსაყვანად.
GPT‑Rosalind ლიდერობს ინდუსტრიისა და აკადემიური ექსპერტების მიერ განსაზღვრულ მეცნიერულად ღირებული ამოცანების განხორციელებაში.
GPT‑Rosalind ინდუსტრიაში წამყვან შედეგს აღწევს ფარმაცევტულ ქიმიაში — სფეროში, რომელიც მოლეკულების სასარგებლო მედიკამენტებად გარდაქმნაზეა ფოკუსირებული. MedChemBench შევქმენით რეალისტური ფარმაცევტული ქიმიის სამუშაო პროცესების ასახვის მიზნით; ის აფასებს ქიმიური სტრუქტურების მულტიმოდალურ გაგებას, სტრუქტურა-აქტივობის დამოკიდებულებას (SAR), წამლის პოტენციის, ტოქსიკურობისა და აბსორფციის, განაწილების, მეტაბოლიზმისა და გამოყოფის (ADME) პროგნოზირებას, წამლის ოპტიმალური კანდიდატის ოპტიმიზაციისას გადაწყვეტილებების მიღებას და რეტროსინთეზს. GPT‑Rosalind‑ის GPT‑5.5 ეფექტურობა 27,5%-ს შეადგენს MedChemBench-ის 25,1%-თან შედარებით და ის 7,2%-ით ნაკლებ ტოკენს იყენებს.
GPT‑Rosalind სამკურნალო ქიმიაში უკეთეს მულტიმოდალურ სინთეზსა და მექანისტურ მსჯელობას აჩვენებს.
GeneBench-ის შემთხვევაში, გრძელვადიან პერსპექტივაში ჩვენს აგენტურ შეფასებაში გამოყენებულია გენომიკისა და რაოდენობითი ბიოლოგიის სრული ციკლის ანალიზი, GPT‑Rosalind GPT‑5.5‑თან შედარებით 31%-ით ნაკლებ ტოკენს იყენებს და უფრო მაღალ 21,6%-იან სიზუსტეს აღწევს 20,4%-თან შედარებით. GeneBench აფასებს აგენტურ ეფექტიანობას გრძელვადიან პერსპექტივაში შესრულებული რაოდენობითი ამოცანების შემთხვევაში: რეალისტურ სამეცნიერო მონაცემებზე დაყრდნობით, შეუძლია თუ არა აგენტს დაგეგმოს ვალიდური ანალიზი, ხარისხის კონტროლი, მოდელირება და კორექტირებები, რათა გადაწყვეტილების შესაბამის პასუხებამდე მივიდეს? ამოცანები სხვადასხვა სფეროს მოიცავს, მათ შორის ფუნქციურ გენომიკას, სივრცულ ტრანსკრიპტომიკას, პროტეომიკას, ეპიგენომიკასა და გამოყენებით გენეტიკას.
GPT‑Rosalind GPT‑5.5‑ზე 31%-ით ნაკლებ ტოკენს იყენებს და სიზუსტეს აუმჯობესებს.
ჩვენ წარმოგიდგენთ ახალ შეფასებას, რათა შევამოწმოთ GPT‑Rosalind‑ის უნარი, დაეხმაროს მეცნიერებს რეალურ სამყაროში ლაბორატორიული სამუშაოების ჩატარებაში. LabWorkBench ამოწმებს მოდელის უნარს, დააკავშიროს დარღვევები ექსპერიმენტულ შედეგებთან რეალურ სველ ლაბორატორიულ პროტოკოლებში, რომლებსაც მეცნიერები იყენებენ, პრობლემების მოგვარებიდან ოპტიმიზაციამდე სხვადასხვა მიზნებისთვის. LabWorkBench-ის მიერ გამოყენებული მონაცემები საკუთრების უფლებით დაცულია და შესაბამისად, დაუბინძურებელია. GPT‑Rosalind‑ს აქვს 63,2%-იანი ქულა GPT‑5.5‑ის 55.8%-თან შედარებით, ხოლო იყენებს 5.3%-ით ნაკლებ ტოკენს.
რეალური სველი ლაბორატორიის ოქმის მოთხოვნების დაცვაში დახმარებისას GPT‑Rosalind GPT‑5.5‑თან შედარებით მნიშვნელოვან წინსვლას აჩვენებს და ამავდროულად ტოკენების ეფექტიანობას აუმჯობესებს.
ჩვენ შევქმენით პლაგინები ბიოლოგიური მეცნიერებების კვლევა(იხსნება ახალ ფანჯარაში) და ბიოლოგიური მეცნიერებების NGS ანალიზი(იხსნება ახალ ფანჯარაში), რათა GPT‑Rosalind-ის გაზრდილ ინტელექტს დაემატოს პრაქტიკული შესრულების ფენა განმეორებადი სამეცნიერო სამუშაო პროცესებისთვის. ერთად, ეს პლაგინები წყაროზე დამყარებული მტკიცებულებების მოძიებას, ბიოლოგიურ ინტერპრეტაციასა და ბიოინფორმატიკური პროცესების შესრულებას ერთ სამუშაო სივრცეში აერთიანებს, რაც მკვლევრებს ეხმარება გარე მტკიცებულებები შიდა ომიკს მონაცემთა ანალიზებთან დაკავშირებასა და არტეფაქტების და წარმოშობის შენარჩუნებაში. ახლა ყველა მომხმარებელს შეუძლია ორივე პლაგინზე წვდომა Codex-ის მეშვეობით. GPT‑Rosalind‑ის უფლებამოსილ საწარმოო მომხმარებლებს დამატებით შეუძლიათ GPT‑Rosalind გამოიყენონ ამ პლაგინების გასაძლიერებლად.
Codex-ის, როგორც მეცნიერებისთვის დინამიკური სამუშაო სივრცის, უკეთ გამოსაყენებლად დავამატეთ ინტერაქტიული დამთვალიერებლები ბიოლოგიურად თანდაყოლილი ფაილის ტიპებისთვის. თანმიმდევრობის, გასწორებისა და სტრუქტურის დამთვალიერებლების თავდაპირველი ნაკრები შექმნილია, რათა მეცნიერები მტკიცებულებებთან ახლოს დარჩნენ, სანამ GPT‑Rosalind სამუშაო პროცესში მსჯელობს, და აქტიური დამთვალიერებლის კონტექსტში პირდაპირ უპასუხოს მომდევნო კითხვებს.
ზემოთ მოცემული დემო აჩვენებს ამ შესაძლებლობებს მოქმედებაში, GPT‑Rosalind‑ის ორგანიზებით. ვაკვირდებით მეცნიერს, რომელიც სიმსივნის თხევად ბიოფსიას იკვლევს მუტაციებისა და სხვა მოლეკულური ცვლილებების გამოსავლენად, რომლებიც მკურნალობას შეიძლება დაეხმაროს. გენის ახალი თაობის სეკვენირების მონაცემთა ანალიზის პლაგინი დამუშავებული ctDNA ჩანაწერების მიმოხილვას ინტერაქტიულ ბლოკნოტად აქცევს, აჩენს განმეორებად ცვლილებებს, დაბალი სიხშირის ძახილებსა და ნიმუშების ტრაექტორიებს, რომლებიც კვლევას KRAS G12C-ზე აფოკუსირებს. შემდეგ ბიოლოგიური ,ეცნიერებების პლაგინი ამატებს წყაროზე დაფუძნებულ სამიზნის, ინჰიბიტორისა და რეზისტენტობის კონტექსტს, ხოლო მკვიდრი მიმდევრობის, გასწორებისა და სტრუქტურის დამთვალიერებლები მეცნიერს საშუალებას აძლევს პირდაპირ შეამოწმოს მუტანტური ნაშთი 12, მისი კონსერვაცია RAS ოჯახში და ინჰიბიტორთან დაკავშირებული ჯიბე. სამუშაო პროცესი სრულდება ამ მტკიცებულებების კონკრეტულ შემდგომ ვარიანტებად გარდაქმნით, ხოლო თითოეული ნაბიჯი და არტეფაქტი ხელმისაწვდომია საექსპერტო განხილვისთვის.
სიცოცხლის შემსწავლელი მეცნიერებების NGS-ის ანალიზი პლაგინი
scRNA-seq QC და ანოტაცია
გადააქციეთ 10x-სტილის მატრიცის პაკეტი QC-გაფილტრულ ერთუჯრედულ არტეფაქტებად, ანოტაციებად და UMAP-ებად, რომელთა დათვალიერება და გადახედვა Codex-ში შეგიძლიათ. ბიომეცნიერებების თანმიმდევრობის ახალი თაობის (NGS) მონაცემთა ანალიზის პლაგინი მოთხოვნას scrna-seq-qc-ზე მიმართავს, ხარისხის კონტროლი ზღვრებს მონაცემებიდან ირჩევს, ფილტრაციისა და ანოტაციის წარმოშობას ინარჩუნებს და აჩვენებს ბლოკერებს, როგორიცაა დაკარგული დუბლეტების გამოვლენის დამოკიდებულებები.
მასობრივი რნმ-ის სეკვენირების საწყისი ფაილების ხარისხის კონტროლი
გადააქციეთ ბალკ რნკ-სეკვენირების ნიმუშების ცხრილი, FASTQ პაკეტი და საცნობარო ფაილები ხარისხის კონტროლით შემოწმებულ დათვლების პაკეტად, რომლის დათვალიერება და ხელახლა გამოყენება Codex-ში შეგიძლიათ. სიცოცხლის შემსწავლელი მეცნიერებების (ლაიფ საიენსის) თაობათა შორის მიმდევრობის (NGS) ანალიზიs პლაგინი მიმართავს მოთხოვნას, ამოწმებს შეყვანილ მონაცემებს და აბრუნებს აუდიტირებად გაშვების კონტეინერს MultiQC-ით, Salmon მატრიცებით, წარმოშობითა და ზუსტი პირობებით.
ჩვენ ვაფართოებთ GPT‑Rosalind სერიაზე წვდომას უფლებამოსილი ორგანიზაციებისთვის გლობალურად. GPT‑Rosalind კვლევის ანონსის სახით ხელმისაწვდომი იქნება ჩვენი სანდო წვდომის დანერგვის სტრუქტურის საშუალებით ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც ატარებენ ლეგიტიმურ სამეცნიერო კვლევას მკაფიო სარგებლით საზოგადოებისთვის, გააჩნიათ ძლიერი მმართველობა და უსაფრთხოების მონიტორინგი, ასევე კონტროლირებადი წვდომა საწარმოო დონის უსაფრთხოებით.
ამ გლობალური გაფართოების ფარგლებში გვიხარია, რომ შეგვიძლია დავეხმაროთ Novo Nordisk-ის მისიას — უფრო სწრაფად მიაწოდოს მკურნალობის ინოვაციური ვარიანტები პაციენტებს — GPT‑Rosalind‑ის საშუალებით მათი სამედიცინო კვლევის მასშტაბირებაში დახმარებით. Novo Nordisk იყენებს მოწინავე AI შესაძლებლობებს, რათა მკვლევრებს დაეხმაროს რთული მონაცემთა ნაკრებების ანალიზში, სასარგებლო კანონზომიერებების გამოვლენასა და ჰიპოთეზების უფრო სწრაფად შემოწმებაში. GPT‑Rosalind‑ის უფრო ძლიერი ბიოლოგიური გაგება გუნდებს დაეხმარება მტკიცებულებები დააკავშირონ ლიტერატურაში, გენომიკაში, ტრანსკრიპტომიკაში, მიმდევრობებში, სტრუქტურასა და ექსპერიმენტულ შედეგებში, რაც მონაცემებიდან უფრო მკაფიო კვლევით გადაწყვეტილებებზე გადასვლას გაამარტივებს.
„სიცოცხლის მეცნიერებების კვლევა რთული, მონაცემებით მდიდარი და ინტერდისციპლინურია. მკვლევრებისთვის არსებითი ღირებულების მისაწოდებლად მოწინავე AI მოდელები უნდა იყოს დაფუძნებული სანდო სამეცნიერო მონაცემებზე, დაკავშირებული ვალიდირებულ ინსტრუმენტებთან და ინტეგრირებული იმ რეალურ სამუშაო პროცესებში, რომლებსაც მკვლევრები ყოველდღე იყენებენ. მოხარულები ვართ OpenAI-სთან პარტნიორობით და შესაძლებლობით, გამოვიკვლიოთ, როგორ შეუძლია GPT‑Rosalind‑ს წამლების აღმოჩენის უფრო მკაცრი და პრაქტიკული მიდგომების მხარდაჭერა.“
მიშალ პატელი, ჯგუფის ვიცე-პრეზიდენტი, AI & Digital Innovation, R&D - Novo Nordisk
ასევე ახლა ვთავაზობთ OpenAI-ის მიერ მართულ სამუშაო სივრცეს კვალიფიციური ორგანიზაციებისთვის, რომლებსაც Enterprise ანგარიში არ აქვთ.
განახლებული GPT‑Rosalind არის შემდეგი ნაბიჯი ჩვენს უფრო აქტიურ მცდელობაში, შევქმნათ AI სისტემები, რომლებიც დააჩქარებს სამეცნიერო აღმოჩენებს და ამავე დროს, უზრუნველყოფს, რომ მოწინავე ბიოლოგიური შესაძლებლობები შესაბამისი დამცავი ზომების გატარებით დაინერგოს. გავაგრძელებთ მოდელის ბიოლოგიური აზროვნების გაუმჯობესებას, ინსტრუმენტებით დატვირთული და პერსპექტივაში კვლევითი სამუშაო პროცესების მხარდაჭერის გაფართოებას და კვალიფიციურ ორგანიზაციებთან მუშაობას სხვადასხვა რეგიონში რეალური გავლენის შესაფასებლად.
ეს ასევე ნიშნავს სიცოცხლის მეცნიერებების AI-ის გამოყენებას საზოგადოებისთვის მნიშვნელოვან სამუშაოში — წამლების აღმოჩენიდან და ტრანსლაციური მედიცინიდან საზოგადოებრივ ჯანმრთელობამდე, მზადყოფნამდე და ბიოდაცვამდე. Rosalind Biodefense-ისა და ჩვენი სანდო წვდომის დანერგვის მოდელის მეშვეობით მიზნად ვისახავთ მოწინავე ბიოლოგიური შესაძლებლობები მივცეთ იმ მკვლევრებს, ინსტიტუციებსა და დამცველებს, რომლებიც ადამიანის ჯანმრთელობის გაუმჯობესებასა და საზოგადოების მედეგობის გაძლიერებაზე მუშაობენ.
ჩვენ გავაგრძელებთ GPT‑Rosalind-ის შექმნას, რათა ის უფრო ძლიერი პარტნიორი გახდეს სამეცნიერო კვლევის სრული სასიცოცხლო ციკლის მანძილზე და მეცნიერებს დაეხმაროს უფრო სწრაფად გადავიდნენ სწორი კითხვებიდან უფრო მკაფიო მტკიცებულებებზე, უკეთეს ექსპერიმენტებსა და საბოლოოდ პაციენტებისთვის ახალ მკურნალობებზე.
