Como o GPT‑5 ajudou o imunologista Derya Unutmaz a resolver um mistério de 3 anos

O médico e imunologista Derya Unutmaz se interessa por inteligência artificial há anos. Mas seu momento de “eureca” veio no fim de 2025, quando o GPT‑5 Pro ajudou ele e seu laboratório a retomar um enigma de três anos antes, centrado em um tipo especial de célula imune que ajuda o corpo humano a combater o câncer e outras doenças.

O mistério girava em torno de uma pergunta básica, mas importante, da imunologia: como a glicose afeta a forma como as células T se desenvolvem e se especializam? As células T são células imunes que ajudam o corpo a combater vírus, destruir células cancerosas, responder a algumas bactérias e parasitas e distinguir células saudáveis de ameaças. À medida que se desenvolvem, elas assumem diferentes funções, incluindo papéis que podem influenciar o câncer, doenças autoimunes e infecções. Entender o que leva as células T a uma especialização ou a outra pode ajudar pesquisadores a compreender melhor essas doenças e, no futuro, tratá-las melhor.

Hoje, Unutmaz — professor no The Jackson Laboratory e na Universidade de Connecticut — diz que a AI se tornou tão central em seu trabalho que ele não consegue imaginar fazer ciência sem ela. “Seria como tirar suas duas mãos, ou metade do seu cérebro”, disse Unutmaz.

O enigma começou em 2022, quando Unutmaz realizou um experimento para entender como um tipo de açúcar chamado glicose afetava o desenvolvimento das células T. As células usam a glicose como fonte de combustível, mas também para construir proteínas e executar outras funções.

Os resultados do experimento de Unutmaz poderiam ter implicações para doenças como câncer, doenças autoimunes e infecções. Mas, na época, Unutmaz e seu laboratório não conseguiam entender o que estavam observando.

Estudos anteriores forneciam fortes evidências de que o metabolismo da glicose influenciava a forma como as células T se especializam. Para entender melhor essa relação, Unutmaz e sua equipe expuseram células T no início de seu desenvolvimento a um ambiente com baixa glicose ou a um ambiente contendo uma molécula semelhante à glicose chamada desoxiglicose. A desoxiglicose interfere na capacidade da célula de usar glicose, prejudicando a produção de energia e a construção de proteínas. As proteínas são importantes porque coordenam a atividade dentro da célula e atuam como mensageiras que enviam e recebem informações fora dela.

A equipe esperava que as duas condições produzissem resultados semelhantes. Nos dois casos, a glicose — e, portanto, a energia de que as células T precisavam para funcionar — seria limitada. Mas não foi isso que aconteceu.

As células T expostas à desoxiglicose produziram, em sua esmagadora maioria, células envolvidas na resposta inflamatória do corpo. Algumas células T expostas a baixas concentrações de glicose se especializaram como células de resposta inflamatória, mas não na mesma quantidade observada com a desoxiglicose. Os efeitos da exposição precoce à desoxiglicose persistiram mesmo depois que os pesquisadores removeram a molécula semelhante à glicose.

Essa diferença não podia ser atribuída apenas à falta de energia. Algo mais estava acontecendo. Mas Unutmaz e seu laboratório não conseguiram descobrir o que estava acontecendo, então arquivaram o experimento e passaram a outras tarefas urgentes que exigiam sua atenção.

Então o GPT‑5 Pro foi lançado no fim de 2025, e Unutmaz decidiu retomar o experimento. Ele enviou os resultados ao modelo e pediu que analisasse os dados.

O GPT‑5 Pro sugeriu que a desoxiglicose interferia na construção de uma proteína chamada IL-2. Essa proteína pode impedir que células T se tornem um tipo de célula de resposta inflamatória conhecido como Th17. Em essência, a desoxiglicose removeu uma barreira à capacidade de uma célula T se tornar uma célula Th17. Essa é uma possível razão pela qual as células T no ambiente de baixa glicose não se tornaram células Th17 em números nem perto dos observados no ambiente com desoxiglicose.

“O GPT‑5 chegou a esse insight realmente notável que, em retrospectiva, faz todo o sentido”, disse Unutmaz. A conexão estava um pouco fora de sua própria área de especialidade, por isso ele mesmo não a percebeu — e ninguém em seu laboratório tampouco.

Unutmaz então decidiu ver se o GPT‑5 conseguiria prever o resultado de um experimento. O imunologista começou por um que já havia conduzido com uma célula T que ataca um tipo de linfoma. Seu experimento mostrou que essas células T específicas, chamadas CD8+, tinham uma capacidade ampliada de matar células de linfoma.

Quando Unutmaz pediu ao GPT‑5 Pro que simulasse o mesmo experimento, ele previu corretamente o aumento na capacidade das células CD8+ de matar células de linfoma. O modelo não poderia ter obtido os resultados pela internet, porque Unutmaz ainda não os havia publicado.

“Foi nesse momento que eu senti: tudo bem, esses modelos chegaram agora a um ponto em que realmente, de verdade, entendem”, disse ele.

Unutmaz disse que modelos como o GPT‑5 Pro agora funcionam mais como colaboradores. Eles podem tornar revisões de literatura mais ágeis, processando centenas de novos artigos acadêmicos publicados toda semana e ajudando cientistas a identificar perguntas que continuam sem resposta. Também podem ajudar pesquisadores a refinar suas hipóteses, reduzindo o tempo necessário para identificar os experimentos mais promissores a realizar.

“O número de coisas que você pode fazer para investigar sua hipótese é enorme”, disse Unutmaz. “Há inúmeras abordagens, e você não sabe qual será a melhor estratégia.” Por isso, ele usa o GPT‑5 Pro para simular experimentos e prever resultados, ajudando a restringir quais experimentos vale a pena repetir no laboratório. Isso pode poupar semanas, meses ou até anos de trabalho dos pesquisadores, acelerando drasticamente o campo da biologia.

Apesar disso, a especialidade no assunto continua sendo fundamental. A AI pode gerar um insight, mas as pessoas ainda precisam avaliar sua importância e plausibilidade. Por exemplo, alguém sem a especialidade de Unutmaz não teria conseguido dizer se o insight mecanístico que o GPT‑5 Pro apontou em seus experimentos com células imunes era importante ou não.

A capacidade de gerar insights e acelerar o trabalho é o motivo pelo qual esses recursos precisam ser tratados com responsabilidade. A AI poderia ajudar pesquisadores a avançar mais rápido em biologia e medicina, mas esses recursos também poderiam reduzir barreiras para uso indevido, inclusive por agentes mal-intencionados que busquem projetar ou usar armas biológicas ou químicas. O Preparedness Framework da OpenAI descreve nossa abordagem para monitorar esses riscos e criar salvaguardas contra capacidades de AI que poderiam causar danos graves.

Unutmaz está otimista em relação ao rumo da AI. É diferente de tudo que veio antes, diz ele — nem a internet nem a revolução industrial se comparam. Mais recentemente, Unutmaz fez experimentos com ferramentas avançadas de AI, incluindo Codex e GPT‑5.2 pesquisa aprofundada, para ajudar a compilar conjuntos de dados em larga escala sobre mutações do câncer e gerar materiais de pesquisa — incluindo um amplo rascunho de livro didático focado em células T — com o objetivo de acelerar esforços em imunoterapia de precisão.

Unutmaz se sente afortunado por fazer parte deste momento de descoberta. “Não apenas poder testemunhar isso historicamente, mas participar um pouco — eu me sinto realmente sortudo e privilegiado por poder fazer isso.”