Pristatome naujas „GPT‑Rosalind“ galimybes
Didesnis intelektas, pagrįstas tikromis gyvybės mokslų pramonės darbo eigomis.
Pristatome naują savo „GPT‑Rosalind“ serijos modelio atnaujinimą, specialiai sukurtą gyvybės mokslų tyrimams įmonių mastu. Jis sujungia GPT‑5.5 agentinio programavimo ir įrankių naudojimo galimybes su stipresniu modelio intelektu pagrindinėse vaistų atradimo srityse, tokiose kaip medicininė chemija ir genomika, kartu gerindamas platesnės gyvybės mokslų analizės, projektavimo ir eksperimentinių darbo eigų našumą.
Gyvybės mokslų pažanga priklauso nuo duomenų ir įrodymų sintezės įvairiais masteliais ir modalumais: molekulių, genų, biologinių veikimo būdų ir gyvųjų sistemų. Mūsų vertinimuose atnaujintas „GPT‑Rosalind“ rodo platų našumo pagerėjimą biologijos ekspertų tyrimų užduotyse, sudėtingose medicininės chemijos užklausose, kiekybinėje biologijoje ir eksperimentinės laboratorijos trikčių šalinime.
„GPT‑Rosalind“ dabar prieinamas išankstine bandomąja versija tyrimų tikslais tinkamoms organizacijoms visame pasaulyje pasitelkiant mūsų patikimos prieigos diegimo struktūrą.
Siekdami matuoti ir nuolat gerinti realų „GPT‑Rosalind“ poveikį, sukūrėme LifeSciBench – išorės ekspertų vertinamą etaloną, sutelktą į pamatinius gyvybės mokslų tyrimų aspektus. Kitaip nei esami etalonai, kurie atskirai vertina vieną modelio našumo komponentą ar biologinę sritį, LifeSciBench į moksliškai vertingą darbą žvelgia nuo pradžios iki galo, imdamas užduotis iš šešių gyvybės mokslų tyrimams svarbių darbo eigos sričių: įrodymų tvarkymo, analizės, projektavimo ir optimizavimo, mokslinio protavimo, validavimo ir operacijų, taip pat tyrimų transliacijos ir komunikacijos. Šį etaloną naudojame siekdami suderinti pažangą su gyvybės mokslų tyrimų poreikiais ir realijomis.
„GPT‑Rosalind“ pirmauja pagal našumą moksliškai vertingose užduotyse, kurias nustatė pramonės ir akademiniai ekspertai.
„GPT‑Rosalind“ pasiekia pirmaujantį pramonėje našumą medicininėje chemijoje – srityje, orientuotoje į molekulių pavertimą naudingais vaistais. MedChemBench sukūrėme taip, kad jis atspindėtų realistiškas medicininės chemijos darbo eigas, vertindamas multimodalinį cheminių struktūrų supratimą; struktūros ir aktyvumo ryšį (SAR); vaisto stiprumo, toksiškumo ir absorbcijos, pasiskirstymo, metabolizmo, ekskrecijos (ADME) prognozavimą; daugiaparametrį pagrindinių junginių optimizavimo sprendimų priėmimą ir retrosintezę. MedChemBench sistemoje „GPT‑Rosalind“ pranoksta GPT‑5.5 – 27,5 %, lyginant su 25,1 %, naudodamas 7,2 % mažiau žetonų.
„GPT‑Rosalind“ rodo geresnę multimodalinę sintezę ir mechanistinį protavimą medicininėje chemijoje.
„GeneBench“ – mūsų agentiniame ilgalaikės, nuo pradžios iki galo atliekamos genomikos ir kiekybinės biologijos analizės vertinime – „GPT‑Rosalind“ naudoja 31 % mažiau žetonų nei GPT‑5.5 ir pasiekia didesnį tikslumą: 21,6 %, lyginant su 20,4 %. GeneBench vertina agentinį našumą ilgalaikėse kiekybinėse užduotyse: remiantis realistiškais moksliniais duomenimis, ar agentas gali suplanuoti tinkamą analizę, QC, modeliavimą ir korekcijas, kad pasiektų sprendimui svarbius atsakymus? Įtrauktos problemos apima įvairias sritis, įskaitant funkcinę genomiką, erdvinę transkriptomiką, proteomiką, epigenomiką ir taikomąją genetiką.
„GPT‑Rosalind“ naudoja 31 % mažiau žetonų nei GPT‑5.5 ir kartu gerina tikslumą.
Pristatome naują vertinimą, skirtą išbandyti „GPT‑Rosalind“ gebėjimą padėti mokslininkams, atliekantiems laboratorinį darbą realiame pasaulyje. „LabWorkBench“ tikrina modelio gebėjimą susieti eksperimentinius trikdžius su eksperimentiniais rezultatais tikruose mokslininkų naudojamuose eksperimentinės laboratorijos protokoluose – nuo trikčių šalinimo iki optimizavimo. „LabWorkBench“ naudojami duomenys yra uždari, todėl neužteršti. „GPT‑Rosalind“ surenka 63,2 %, lyginant su GPT‑5.5 55,8 %, ir naudoja 5,3 % mažiau žetonų.
Teikdamas pagalbą tikriems eksperimentinės laboratorijos protokolams, „GPT‑Rosalind“ gerokai pranoksta GPT‑5.5 ir kartu efektyviau naudoja žetonus.
Sukūrėme „Life Sciences Research“(atsidaro naujame lange) ir „Life Sciences NGS Analysis“(atsidaro naujame lange) papildinius, kad padidintą „GPT‑Rosalind“ intelektą papildytume praktiniu vykdymo sluoksniu kartojamoms mokslinėms darbo eigoms. Kartu šie papildiniai į tą pačią darbo erdvę atneša šaltiniais pagrįstų įrodymų paiešką, biologinę interpretaciją ir bioinformatikos vykdymą, padėdami tyrėjams susieti išorinius įrodymus su vidinėmis omikos analizėmis, išsaugant artefaktus ir kilmės informaciją. Dabar visi naudotojai gali pasiekti abu papildinius naudodami „Codex“. Kvalifikuoti „GPT‑Rosalind“ įmonių naudotojai taip pat gali naudoti „GPT‑Rosalind“ šiems papildiniams valdyti.
Kad geriau panaudotume „Codex“ kaip dinamišką mokslininkų darbo aplinką, pridėjome interaktyvias biologijai būdingų failų tipų žiūrykles. Pradinis sekų, lygiavimo ir struktūrų žiūryklių rinkinys sukurtas tam, kad mokslininkai liktų arti įrodymų, kol „GPT‑Rosalind“ protauja per darbo eigą ir tiesiogiai atsako į papildomus klausimus naudodamas aktyvią žiūryklę kontekste.
Aukščiau pateikta demonstracija rodo šias galimybes veikiant, orkestruojamas „GPT‑Rosalind“. Stebime mokslininką, atliekantį skystąją naviko biopsiją, kad nustatytų mutacijas ir kitus molekulinius pokyčius, galinčius informuoti gydymą. „Life Sciences NGS Analysis“ papildinys paverčia apdorotų ctDNR įrašų peržiūrą interaktyvia užrašine, išryškindamas pasikartojančius pakitimus, mažo dažnio variantų identifikavimą ir mėginių trajektorijas, kurios sutelkia tyrimą į KRAS G12C. Toliau „Life Sciences Research“ papildinys prideda šaltiniais pagrįstą taikinio, inhibitoriaus ir atsparumo kontekstą, o vietinės sekos, lygiavimo ir struktūros žiūryklės leidžia mokslininkui tiesiogiai apžiūrėti 12-ąją mutantinę liekaną, jos konservatyvumą RAS šeimoje ir inhibitorių prisijungusią kišenę. Darbo eiga baigiasi tuos įrodymus paverčiant konkrečiais tolesnių veiksmų pasirinkimais, o kiekvienas žingsnis ir artefaktas prieinamas ekspertų peržiūrai.
„Life Sciences NGS Analysis“ papildinys
scRNR-seq QC ir anotavimas
Paverskite 10x formato matricos paketą QC filtruotais vienos ląstelės duomenų objektais, anotacijomis ir UMAP, kuriuos galite tikrinti ir taisyti „Codex“. „Life Sciences NGS Analysis“ papildinys nukreipia užklausą į scrna-seq-qc, parenka QC slenksčius iš duomenų, išsaugo kilmės informaciją apie filtravimą ir anotavimą bei iškelia kliūtis, pvz., trūkstamas dubletų aptikimo priklausomybes.
Visuminio RNR-seq FASTQ QC
Paverskite visuminio RNR-seq mėginių sąrašą, FASTQ paketą ir nuorodinius failus į QC peržiūrėtą nuskaitymų paketą, kurį galite tikrinti ir pakartotinai naudoti „Codex“. „Life Sciences NGS Analysis“ papildinys nukreipia užklausą, patikrina įvestis ir grąžina audituojamą vykdymo aplinką su MultiQC, Salmon matricomis, kilme ir aiškiomis išlygomis.
Plečiame prieigą prie „GPT‑Rosalind“ serijos tinkamoms organizacijoms visame pasaulyje. „GPT‑Rosalind“ bus prieinamas išankstine bandomąja versija tyrimų tikslais pasitelkiant mūsų patikimos prieigos diegimo struktūrą organizacijoms, kurios vykdo teisėtus mokslinius tyrimus su aiškia viešąja nauda, turi tvirtą valdymą ir saugos priežiūrą bei kontroliuojamą prieigą su įmonės lygio sauga.
Vykdydami šią pasaulinę plėtrą, džiaugiamės galėdami padėti remti „Novo Nordisk“ misiją greičiau pristatyti pacientams inovatyvias gydymo galimybes, padedant plėsti jų medicininius tyrimus su „GPT‑Rosalind“. „Novo Nordisk“ pasitelkia priešakines DI galimybes, kad padėtų tyrėjams analizuoti sudėtingus duomenų rinkinius, atrasti naudingus dėsningumus ir greičiau tikrinti hipotezes. Stipresnis „GPT‑Rosalind“ biologinis supratimas padės komandoms susieti įrodymus iš literatūros, genomikos, transkriptomikos, sekų, struktūrų ir eksperimentinių rezultatų, todėl bus lengviau pereiti nuo duomenų prie aiškesnių tyrimų sprendimų.
„Gyvybės mokslų tyrimai yra sudėtingi, turtingi duomenimis ir tarpdisciplininiai. Kad pažangūs DI modeliai suteiktų tyrėjams prasmingą vertę, jie turi būti pagrįsti patikimais moksliniais duomenimis, susieti su validuotais įrankiais ir integruoti į realias darbo eigas, kurias tyrėjai naudoja kasdien. Džiaugiamės partneryste su OpenAI ir galimybe ištirti, kaip „GPT‑Rosalind“ gali palaikyti griežtesnius, praktiškus vaistų atradimo metodus.“
Mishal Patel, grupės viceprezidentas, DI ir skaitmeninės inovacijos, MTEP – „Novo Nordisk“
Dabar taip pat siūlome OpenAI valdomą darbo erdvę kvalifikuotoms organizacijoms be Enterprise paskyros.
Atnaujintas „GPT‑Rosalind“ – tai kitas žingsnis mūsų platesniame įsipareigojime kurti DI sistemas, galinčias padėti spartinti mokslinius atradimus, kartu užtikrinant, kad pažangios biologinės galimybės būtų diegiamos su tinkamomis apsaugos priemonėmis. Toliau gerinsime modelio biologinį protavimą, plėsime palaikymą daug įrankių reikalaujančioms ir ilgalaikėms tyrimų darbo eigoms bei dirbsime su kvalifikuotomis organizacijomis įvairiuose regionuose, kad įvertintume realų poveikį.
Tai taip pat reiškia gyvybės mokslų DI taikymą didelio poveikio viešosios naudos darbams – nuo vaistų atradimo ir transliacinės medicinos iki visuomenės sveikatos, parengties ir biologinės gynybos. Pasitelkiant „Rosalind Biodefense“ ir mūsų patikimos prieigos diegimo modelį, siekiame perduoti priešakines biologines galimybes tyrėjams, institucijoms ir biologinės gynybos specialistams, dirbantiems siekiant gerinti žmonių sveikatą ir stiprinti visuomenės atsparumą.
Toliau kursime „GPT‑Rosalind“, kad jis taptų pajėgesniu partneriu per visą mokslinių tyrimų gyvavimo ciklą, padėdamas mokslininkams greičiau pereiti nuo tinkamų klausimų prie aiškesnių įrodymų, geresnių eksperimentų ir galiausiai naujų gydymo būdų pacientams.
