Pristatome „GPT‑Rosalind“ gyvybės mokslų tyrimams

Šiandien pristatome „GPT‑Rosalind“ – mūsų priešakinį protavimo modelį, sukurtą padėti vykdyti tyrimus biologijos, vaistų kūrimo ir transliacinės medicinos srityse. Gyvybės mokslų modelių serija yra optimizuota moksliniams darbo procesams, derinant efektyvesnį įrankių naudojimą su gilesniu chemijos, baltymų inžinerijos ir genomikos supratimu.

Jungtinėse Valstijose vidutiniškai praeina apie 10–15 metų nuo vaisto taikinio atradimo iki reguliavimo institucijų patvirtinimo naujam vaistui. Ankstyvuosiuose atradimų etapuose pasiekta pažanga tolesniuose etapuose leidžia geriau pasirinkti taikinius, suformuluoti pagrįstesnes biologines hipotezes ir atlikti kokybiškesnius eksperimentus. Pažangą gyvybės moksluose riboja ne tik paties mokslo sudėtingumas, bet ir mokslinių tyrimų procesų kompleksiškumas. Norėdami kurti ir vertinti naujas idėjas, mokslininkai turi analizuoti didžiulius literatūros kiekius, specializuotas duomenų bazes, eksperimentinius duomenis ir nuolat kintančias hipotezes. Šie procesai dažnai reikalauja daug laiko, yra susiskaidę ir sunkiai išplečiami.

Tikime, kad pažangios DI sistemos gali padėti tyrėjams greičiau atlikti šiuos darbus – ne tik didinant esamo darbo efektyvumą, bet ir padedant mokslininkams nagrinėti daugiau galimybių, atrasti ryšius, kurie kitaip liktų nepastebėti, ir greičiau suformuluoti geresnes hipotezes. Padėdamas sisteminti įrodymus, generuoti hipotezes, planuoti eksperimentus ir atlikti kitas daugiapakopes tyrimų užduotis, šis modelis skirtas tyrėjams paspartinti ankstyvuosius atradimų etapus. Ilgainiui šios sistemos galėtų padėti gyvybės mokslų organizacijoms padaryti atradimus, kurie kitaip būtų neįmanomi, bei gerokai padidinti sėkmės rodiklį. 

Reikalavimus atitinkantys klientai per mūsų patikimos prieigos programą jau gali naudotis bandomąja „GPT‑Rosalind“ tyrimų versija „ChatGPT“, „Codex“ platformose ir per API. Taip pat pristatome laisvai prieinamą gyvybės mokslų tyrimų papildinį sistemai „Codex“, kuris padeda mokslininkams susieti modelius su daugiau nei 50 mokslinių įrankių ir duomenų šaltinių. Bendradarbiaujame su tokiais klientais kaip „Amgen“, „Moderna“, „Allen Institute“, „Thermo Fisher Scientific“ ir kitais, siekdami pritaikyti „GPT‑Rosalind“ procesuose, kurie paspartina tyrimus ir atradimus.

Modelis pavadintas Rosalind Franklin, kurios kruopštūs tyrimai padėjo atskleisti DNR struktūrą ir padėjo pamatus moderniajai molekulinei biologijai, vardu.

„GPT‑Rosalind“ gyvybės mokslų modelių serija sukurta šiuolaikiniam moksliniam darbui, apimančiam paskelbtus įrodymus, duomenis, įrankius ir eksperimentus. Remiantis mūsų vertinimais, modelis pasiekia geriausių rezultatų atliekant užduotis, kuriose reikia analizuoti molekules, baltymus, genus, biologinius kelius ir su ligomis susijusią biologiją. Be to, jis efektyviau naudoja mokslinius įrankius bei duomenų bazes daugiapakopiuose procesuose, tokiuose kaip literatūros apžvalga, sekų funkcijų interpretavimas, eksperimentų planavimas ir duomenų analizė.

Tai pirmoji mūsų „GPT‑Rosalind“ gyvybės mokslų modelių serijos laida, ir mes toliau plėsime modelio biocheminio protavimo galimybių ribas ilgalaikiuose, daug įrankių reikalaujančiuose moksliniuose procesuose. „OpenAI“ skaičiavimo infrastruktūra suteikia mums galimybę atliekant realias mokslines užduotis toliau mokyti, vertinti ir tobulinti vis pajėgesnius sričių modelius. Taip padedame šioms sistemoms tapti naudingesnėmis, kai patys darbo procesai tampa sudėtingesni.

Bendradarbiaujame su pirmaujančiais farmacijos, biotechnologijų ir mokslinių tyrimų klientais, taip pat su gyvybės mokslų technologijų organizacijomis, siekdami pritaikyti „GPT‑Rosalind“ atradimus skatinančiuose darbo procesuose.

Įvertinome „GPT‑Rosalind“ pagal daugelį galimybių, kurios yra esminės moksliniams atradimams ir pramonės tyrimams. Šiais vertinimais matuojami pagrindiniai protavimo gebėjimai įvairiose mokslo posričiuose, įskaitant cheminių reakcijų mechanizmus; baltymų struktūrą, mutacijų poveikį ir sąveikas; bei filogenetinį DNR sekų interpretavimą. Jais taip pat vertinama, ar modeliai gali palaikyti realius tyrimų procesus, interpretuodami eksperimentų rezultatus, atpažindami ekspertams svarbius dėsningumus ir sistemindami išorinę informaciją, skirtą tolesniems eksperimentams planuoti. Galiausiai jie tikrina, ar modeliai gali parinkti ir naudoti tinkamus skaičiavimo įrankius, duomenų bazes bei specifinėms sritims pritaikytas galimybes savo protavimo gebėjimams sustiprinti. Bendrai šie vertinimai rodo pažangą viso mokslinių tyrimų proceso metu ir patvirtina geresnius gebėjimus padėti tyrėjams atlikti sudėtingas su atradimais susijusias užduotis.

Įvertinome „GPT‑Rosalind“ keliuose viešuose etaloniniuose testuose. Atliekant „BixBench“ – etaloninį testą, pagrįstą realia bioinformatika ir duomenų analize, „GPT‑Rosalind“ pasiekė geriausių rezultatų tarp modelių, kurių vertinimai yra paskelbti.

Atliekant „LABBench2“ – etaloninį testą, vertinantį našumą atliekant įvairias tyrimų užduotis, tokias kaip literatūros paieška, prieiga prie duomenų bazių, sekų modifikavimas ir protokolų rengimas, „GPT‑Rosalind“ lenkia GPT5.4 modelį atliekant 6 iš 11 užduočių. Ryškiausias patobulinimas matomas atliekant „CloningQA“ testą, kuris reikalauja nuo pradžios iki pabaigos suprojektuoti DNR ir fermentų reagentus molekulinio klonavimo protokolams.

Taip pat bendradarbiavome su bendrove „Dyno Therapeutics“, pirmaujančia DI suprojektuotų genų terapijų srityje, kad įvertintume modelį atliekant RNR sekų funkcijų numatymo ir generavimo užduotį, naudojant nepaskelbtas, švarias sekas. Našumas buvo lyginamas su 57 istoriniais DI biologijos srities ekspertų rezultatais. Vertinant tiesiogiai programoje „Codex“, atliekant prognozavimo užduotį geriausios iš dešimties modelio pateikčių pateko virš 95-osios ekspertų procentilės, o atliekant sekų generavimo užduotį – maždaug ties 84-ąja procentile.

Šie vertinimai yra reikšmingas rodiklis, atspindintis našumą atliekant tuos procesus, kuriais mokslininkai kasdien remiasi kurdami įrodymus, analizuodami sudėtingus duomenis ir priimdami pagrįstas biologines išvadas.

Mokslininkai gali naudoti mūsų naują gyvybės mokslų tyrimų papildinį⁠(atsidaro naujame lange) sistemai „Codex“, kuris nuo šiandien prieinamas „GitHub“ platformoje. Šiame pakete yra platus modulinių funkcijų rinkinys, skirtas dažniausiems tyrimų procesams, padedantis naudotojams dirbti žmogaus genetikos, funkcinės genomikos, baltymų struktūros, biochemijos, klinikinių įrodymų ir viešų tyrimų atradimų srityse.

Šios funkcijos veikia kaip orkestravimo sluoksnis, padedantis mokslininkams efektyviau spręsti plačius, dviprasmiškus ir daugiapakopius klausimus. Jos suteikia prieigą prie daugiau nei 50 viešų multiomikos duomenų bazių, literatūros šaltinių ir biologijos įrankių bei yra lankstus atskaitos taškas įprastiems pasikartojantiems procesams, tokiems kaip baltymų struktūros ar sekų paieška, literatūros apžvalga ir viešų duomenų rinkinių atradimas.

Reikalavimus atitinkantys įmonių naudotojai gali pasitelkti šį papildinį tyrimų procesuose su „GPT‑Rosalind“, kad atliktų gilesnę biologinę analizę, o visi kiti naudotojai šį papildinių paketą gali naudoti su mūsų pagrindiniais modeliais.

Norime, kad šios galimybės būtų prieinamos mokslininkams ir tyrimų organizacijoms, galinčioms geriausiai prisidėti prie žmonių sveikatos gerinimo, kartu išlaikant griežtas apsaugos nuo biologinio piktnaudžiavimo priemones. Gyvybės mokslų modelis iš pradžių pristatomas naudojant patikimos prieigos diegimo struktūrą reikalavimus atitinkantiems įmonių klientams JAV, taikant tinkamumo, prieigos valdymo ir organizacinio valdymo kontrolės priemones. Tuo pat metu plačiau pristatome jungčių rinkinį ir gyvybės mokslų tyrimų papildinį, kad tyrėjai galėtų efektyviau naudoti mūsų pagrindinius modelius gyvybės mokslų tyrimų užduotims atlikti. 

Gyvybės mokslų modelis buvo sukurtas taikant sugriežtintas įmonės lygio saugumo kontrolės priemones ir sustiprintą prieigos valdymą, kas leidžia jį profesionaliai naudoti moksliniams tikslams valdomoje tyrimų aplinkoje. Prieigą vertiname remdamiesi trimis pagrindiniais principais: naudingas taikymas, griežtas valdymas ir saugos priežiūra, bei kontroliuojama prieiga, užtikrinanti įmonės lygio saugumą. Praktikoje tai reiškia, kad dalyvaujančios organizacijos privalo vykdyti teisėtus mokslinius tyrimus, teikiančius aiškią viešąją naudą; užtikrinti tinkamą valdymą, atitiktį ir taikyti piktnaudžiavimo prevencijos priemones; bei apriboti prieigą, leidžiant ja naudotis tik patvirtintiems naudotojams saugioje ir gerai valdomoje aplinkoje. Organizacijos taip pat turi sutikti su gyvybės mokslų bandomosios tyrimų versijos sąlygomis ir laikytis „OpenAI“ naudojimo politikos, o mes galime paprašyti papildomos informacijos kaip dalies įvedimo proceso arba nuolatinio dalyvavimo sąlygos.

Organizacijos gali prašyti prieigos⁠ per mūsų tinkamumo ir saugos peržiūros procesą.

Naudojant šį modelį bandomojoje tyrimų versijoje, nebus eikvojami esami kreditai ar žetonai – atsižvelgiant į apsaugos nuo piktnaudžiavimo priemones. Plečiantis programai, pateiksime daugiau informacijos apie kainodarą ir prieinamumą.

Gyvybės mokslų modelis sukurtas padėti mokslinėms organizacijoms greičiau ir kokybiškiau dirbti aplinkose, kuriose reikalaujama tiek techninių galimybių, tiek operatyvinės kontrolės. Mūsų specializuota gyvybės mokslų komanda bei konsultavimo partneriai, tarp kurių – „McKinsey & Company“, „Boston Consulting Group“ (BCG) ir „Bain & Company“, padeda organizacijoms nustatyti didelį poveikį turinčius pritaikymo atvejus, integruoti modelį į įmonės aplinką ir pasiekti išmatuojamų rezultatų. Jei norite sužinoti, kaip „OpenAI Life Sciences“ gali padėti jūsų darbe, susisiekite su mūsų gyvybės mokslų komanda⁠.

Tai pirmoji mūsų gyvybės mokslų modelių serijos laida. Mes ją vertiname kaip ilgalaikio įsipareigojimo kurti DI, galintį paspartinti mokslinius atradimus visuomenei itin svarbiose srityse, nuo žmonių sveikatos iki platesnių biologinių tyrimų, pradžią. Toliau tobulinsime modelio biologinio protavimo galimybes, plėsime palaikymą ilgalaikiams ir daug įrankių reikalaujantiems mokslinių tyrimų procesams, bei glaudžiai bendradarbiausime su pirmaujančiomis mokslo institucijomis vertindami realų poveikį. Tai apima nuolatines partnerystes su nacionalinėmis laboratorijomis, tokiomis kaip Los Alamoso nacionalinė laboratorija, kurioje tiriame DI valdomą baltymų ir katalizatorių kūrimą, įskaitant DI sistemų gebėjimą modifikuoti biologines struktūras, išsaugant arba pagerinant pagrindines funkcines savybes. 

Tikimės, kad ilgainiui šios sistemos taps vis pajėgesniais partneriais atradimų srityje, padedančiais mokslininkams greičiau pereiti nuo klausimo prie įrodymų, nuo įrodymų prie įžvalgų, o nuo įžvalgų – prie naujų gydymo būdų pacientams.