Представляем новые возможности GPT‑Rosalind
Более высокий интеллект, основанный на реальных научных рабочих процессах для отрасли наук о жизни.
Мы представляем новое обновление модели в серии GPT‑Rosalind, специально созданной для исследований в науках о жизни в корпоративном масштабе. Оно сочетает возможности агентного программирования и использования инструментов GPT‑5.5 с более сильным интеллектом модели в ключевых областях разработки лекарств, таких как медицинская химия и геномика, одновременно улучшая результаты в более широких задачах анализа, проектирования и экспериментальных рабочих процессов в науках о жизни.
Прогресс в науках о жизни зависит от синтеза данных и доказательств на разных масштабах и в разных модальностях: молекулах, генах, путях и живых системах. В наших оценках обновленная GPT‑Rosalind демонстрирует широкий прирост производительности в исследовательских задачах от экспертов-биологов, сложных запросах по медицинской химии, количественной биологии и устранении неполадок в «мокрой» лаборатории.
GPT‑Rosalind теперь доступна в исследовательском предпросмотре для соответствующих организаций по всему миру через нашу структуру развертывания с доверенным доступом.
Чтобы измерять и постоянно улучшать реальное влияние GPT‑Rosalind, мы разработали LifeSciBench — бенчмарк с внешней экспертной оценкой, сосредоточенный на фундаментальных аспектах исследований в науках о жизни. В отличие от существующих бенчмарков, которые оценивают отдельный компонент производительности модели или биологическую область изолированно, LifeSciBench рассматривает научно ценную работу сквозным образом, формируя задачи из шести областей рабочих процессов, ключевых для исследований в науках о жизни: работа с доказательствами, анализ, дизайн и оптимизация, научные рассуждения, валидация и операции, а также трансляция и коммуникация. Мы используем этот бенчмарк, чтобы согласовывать прогресс с потребностями и реалиями исследований в науках о жизни.
GPT‑Rosalind показывает лучшие результаты в научно значимых задачах, определенных отраслевыми и академическими экспертами.
GPT‑Rosalind достигает лидирующих в отрасли результатов в медицинской химии — области, направленной на превращение молекул в эффективные лекарственные препараты. Мы разработали MedChemBench, чтобы он отражал реалистичные рабочие процессы медицинской химии: оценку мультимодального понимания химических структур; связи «структура — активность» (SAR); прогнозирование активности, токсичности, а также всасывания, распределения, метаболизма и выведения лекарств (ADME); принятие решений при многопараметрической оптимизации соединений-лидеров; и ретросинтез. GPT‑Rosalind превосходит GPT‑5.5 на MedChemBench: 27,5% против 25,1%, используя при этом на 7,2% меньше токенов.
GPT‑Rosalind демонстрирует более качественный мультимодальный анализ и механистическое рассуждение в медицинской химии.
На GeneBench, нашей агентной оценке сквозного анализа с длинным горизонтом выполнения в геномике и количественной биологии, GPT‑Rosalind использует на 31% меньше токенов, чем GPT‑5.5, при более высокой точности: 21,6% против 20,4%. GeneBench оценивает агентную эффективность в количественных задачах с длинным горизонтом выполнения: может ли агент на основе реалистичных научных данных спланировать корректный анализ, контроль качества, моделирование и коррекции, чтобы прийти к ответам, значимым для принятия решения? Задачи охватывают разные области, включая функциональную геномику, пространственную транскриптомику, протеомику, эпигеномику и прикладную генетику.
GPT‑Rosalind использует на 31 % меньше токенов, чем GPT‑5.5, одновременно повышая точность.
Мы представляем новую оценку, чтобы проверить способность GPT‑Rosalind помогать ученым, которые проводят лабораторную работу в реальных условиях. LabWorkBench проверяет способность модели связывать экспериментальные воздействия с результатами экспериментов в реальных протоколах «мокрой» лаборатории, которые используют ученые, для задач от устранения неполадок до оптимизации. Данные LabWorkBench закрыты, поэтому они не попали в обучающие данные. GPT‑Rosalind набирает 63,2% против 55,8% у GPT‑5.5, используя при этом на 5,3% меньше токенов.
В помощи с реальными протоколами «мокрой» лаборатории GPT‑Rosalind показывает значительный прирост по сравнению с GPT‑5.5, одновременно повышая эффективность использования токенов.
Мы создали плагины Life Sciences Research(открывается в новом окне) и Life Sciences NGS Analysis(открывается в новом окне), чтобы дополнить расширенные интеллектуальные возможности GPT‑Rosalind практическим уровнем выполнения для воспроизводимых научных рабочих процессов. Вместе эти плагины объединяют поиск научных подтверждений с указанием источников, биологическую интерпретацию и выполнение биоинформатических задач в одной рабочей области. Это помогает исследователям связывать внешние подтверждающие данные с внутренним анализом омиксных данных, сохраняя артефакты и сведения о происхождении данных. Теперь оба плагина доступны всем пользователям через Codex. Квалифицированные корпоративные пользователи GPT‑Rosalind также могут использовать GPT‑Rosalind как основу для работы этих плагинов.
Чтобы Codex лучше работал как динамическая рабочая среда для ученых, мы добавили интерактивные средства просмотра для типов файлов, характерных для биологических данных. Первоначальный набор средств просмотра последовательностей, выравниваний и структур помогает ученым работать непосредственно с подтверждающими данными, пока GPT‑Rosalind выполняет рассуждения по рабочему процессу и отвечает на уточняющие вопросы с учетом содержимого активного средства просмотра.
Демонстрация выше показывает эти возможности в действии под управлением GPT‑Rosalind. Мы следим за ученым, который изучает жидкостную биопсию опухоли, чтобы выявить мутации и другие молекулярные изменения, способные повлиять на лечение. Плагин Life Sciences NGS Analysis превращает анализ обработанных данных ctDNA в интерактивный блокнот, выявляя повторяющиеся изменения, низкочастотные варианты и траектории образцов, которые фокусируют исследование на KRAS G12C. Затем плагин Life Sciences Research добавляет контекст по мишеням, ингибиторам и резистентности с указанием источников, а встроенные средства просмотра последовательностей, выравниваний и структур позволяют ученому напрямую изучить аминокислотный остаток 12 с мутацией, его консервативность в семействе RAS и карман связывания ингибитора. Рабочий процесс завершается преобразованием этих доказательств в конкретные варианты последующих действий, причем каждый шаг и артефакт доступны для экспертной проверки.
Плагин Life Sciences NGS Analysis
QC и аннотация scRNA-seq
Преобразуйте пакет матриц в формате 10x в отфильтрованные по QC артефакты одноклеточного анализа, аннотации и визуализации UMAP, которые можно просматривать и дорабатывать в Codex. Плагин Life Sciences NGS Analysis направляет запрос в scrna-seq-qc, выбирает пороги QC на основе данных, сохраняет сведения о происхождении данных и шагах фильтрации и аннотации, а также показывает блокеры, например отсутствующие зависимости для выявления дублетов.
QC bulk RNA-seq FASTQ
Преобразуйте таблицу образцов bulk RNA-seq, пакет FASTQ и референсные файлы в проверенный по QC пакет результатов с матрицами подсчетов, который можно просматривать и повторно использовать в Codex. Плагин Life Sciences NGS Analysis направляет запрос, проверяет входные данные и возвращает аудируемый пакет результатов запуска с MultiQC, матрицами Salmon, сведениями о происхождении данных и четко указанными ограничениями.
Мы расширяем доступ к серии GPT‑Rosalind для отвечающих требованиям организаций по всему миру. GPT‑Rosalind будет доступна в исследовательской предварительной версии через нашу модель развертывания с доверенным доступом для организаций, которые проводят добросовестные научные исследования с очевидной общественной пользой, имеют надежную систему управления и надзора за безопасностью, а также контролируемый доступ с защитой корпоративного уровня.
В рамках этого глобального расширения мы рады помочь поддержать миссию Novo Nordisk — быстрее предоставлять пациентам инновационные варианты лечения, помогая масштабировать их медицинские исследования с GPT‑Rosalind. Novo Nordisk использует передовые возможности ИИ, чтобы помогать исследователям анализировать сложные наборы данных, выявлять полезные закономерности и быстрее проверять гипотезы. Более сильное биологическое понимание GPT‑Rosalind поможет командам связывать доказательства из литературы, геномики, транскриптомики, последовательностей, структур и экспериментальных результатов, упрощая переход от данных к более ясным исследовательским решениям.
«Исследования в науках о жизни сложны, насыщены данными и междисциплинарны. Чтобы приносить исследователям значимую пользу, передовые модели ИИ должны опираться на надежные научные данные, быть связаны с валидированными инструментами и интегрироваться в реальные рабочие процессы, которыми исследователи пользуются каждый день. Мы рады партнерству с OpenAI и возможности изучить, как GPT‑Rosalind может поддержать более строгие и практичные подходы к поиску и разработке лекарств».
Мишал Пател, вице-президент группы по ИИ и цифровым инновациям, R&D, Novo Nordisk
Мы также теперь предлагаем управляемую OpenAI рабочую область для квалифицированных организаций без аккаунта Enterprise.
Обновленная GPT‑Rosalind — следующий шаг в нашем более широком обязательстве создавать системы ИИ, которые помогают ускорять научные открытия, обеспечивая при этом развертывание передовых биологических возможностей с надлежащими мерами защиты. Мы продолжим улучшать биологические рассуждения модели, расширять поддержку насыщенных инструментами и долгосрочных исследовательских рабочих процессов и работать с квалифицированными организациями в разных регионах, чтобы оценивать реальное влияние.
Это также означает применение ИИ для наук о жизни в работе с высокой общественной пользой: от открытия лекарств и трансляционной медицины до общественного здравоохранения, готовности и биозащиты. Через Rosalind Biodefense и нашу модель развертывания с доверенным доступом мы стремимся передать передовые биологические возможности исследователям, учреждениям и защитникам, работающим над улучшением здоровья людей и укреплением устойчивости общества.
Мы продолжим развивать GPT‑Rosalind, чтобы она стала более способным партнером на всем жизненном цикле научных исследований, помогая ученым быстрее переходить от правильных вопросов к более ясным доказательствам, лучшим экспериментам и в конечном счете новым методам лечения для пациентов.
