Prezantimi i aftësive të reja në GPT‑Rosalind
Sjellim inteligjencë më të madhe, të bazuar në rrjedha pune shkencore reale për industrinë e shkencave të jetës.
Po prezantojmë një përditësim të ri të modelit për serinë tonë GPT‑Rosalind, të ndërtuar posaçërisht për kërkimin në shkencat e jetës në shkallë ndërmarrjeje. Ai kombinon aftësitë e GPT‑5.5 për kodim agjentik dhe përdorim mjetesh me inteligjencë më të fortë modeli në fusha kyçe të zbulimit të barnave, si kimia mjekësore dhe gjenomika, ndërsa përmirëson performancën në analiza, dizajn dhe rrjedha eksperimentale më të gjera të shkencave të jetës.
Përparimi në shkencat e jetës varet nga sintetizimi i të dhënave dhe provave nëpër nivele dhe modalitete: molekula, gjene, rrugë dhe sisteme të gjalla. Në vlerësimet tona, GPT‑Rosalind i përditësuar tregon përmirësime të gjera performance në detyra kërkimore nga ekspertë biologjie, pyetje komplekse të kimisë mjekësore, biologji sasiore dhe zgjidhje problemesh në laborator të lagësht.
GPT‑Rosalind tani është i disponueshëm si pamje paraprake kërkimore për organizata të kualifikuara globalisht përmes strukturës sonë të vendosjes me akses të besuar.
Për të matur dhe përmirësuar vazhdimisht ndikimin në botën reale të GPT‑Rosalind, krijuam LifeSciBench, një standard vlerësimi i gjykuar nga ekspertë të jashtëm, i fokusuar në aspekte themelore të kërkimit në shkencat e jetës. Ndryshe nga standardet ekzistuese që vlerësojnë një komponent të vetëm të performancës së modelit ose një fushë biologjike në izolim, LifeSciBench merr një pamje nga fillimi në fund të punës me vlerë shkencore, duke nxjerrë detyra nga gjashtë fusha rrjedhash pune qendrore për kërkimin në shkencat e jetës: trajtimi i provave, analiza, dizajni dhe optimizimi, arsyetimi shkencor, validimi dhe operacionet, si dhe përkthimi dhe komunikimi. E përdorim këtë standard për ta përafruar përparimin me nevojat dhe realitetet e kërkimit në shkencat e jetës.
GPT‑Rosalind udhëheq performancën në detyra me vlerë shkencore të identifikuara nga ekspertë të industrisë dhe akademisë.
GPT‑Rosalind arrin performancë udhëheqëse në industrinë e kimisë mjekësore, një fushë e fokusuar në kthimin e molekulave në barna të dobishme. Ne krijuam MedChemBench për të pasqyruar rrjedha pune realiste të kimisë mjekësore, duke vlerësuar kuptimin multimodal të strukturës kimike; marrëdhënien strukturë-aktivitet (SAR); parashikimin e fuqisë, toksicitetit dhe absorbimit, shpërndarjes, metabolizmit, ekskretimit (ADME) të barnave; vendimmarrjen për optimizimin shumëparametrik të kandidatëve udhëheqës; dhe retrosintezën. GPT‑Rosalind e tejkalon GPT‑5.5 me 27,5% kundrejt 25,1% në MedChemBench, duke përdorur 7,2% më pak tokenë.
GPT‑Rosalind tregon sintezë multimodale dhe arsyetim mekanistik më të mirë në kiminë mjekësore.
Në GeneBench, vlerësimi ynë agjentik mbi analiza afatgjata nga fillimi në fund në gjenomikë dhe biologji sasiore, GPT‑Rosalind përdor 31% më pak tokenë se GPT‑5.5, ndërsa arrin saktësi më të lartë, 21,6% kundrejt 20,4%. GeneBench vlerëson performancën agjentike në detyra sasiore me horizont të gjatë: bazuar në të dhëna shkencore realiste, a mundet një agjent të planifikojë analizë, kontroll cilësie, modelim dhe korrigjime të vlefshme për të arritur përgjigje të rëndësishme për vendimmarrjen? Problemet e përfshira mbulojnë fusha të ndryshme, përfshirë gjenomikën funksionale, transkriptomikën hapësinore, proteomikën, epigjenomikën dhe gjenetikën e aplikuar.
GPT‑Rosalind përdor 31% më pak tokenë se GPT‑5.5, ndërsa përmirëson saktësinë.
Prezantojmë një vlerësim të ri për të testuar aftësinë e GPT‑Rosalind për të ndihmuar shkencëtarët që kryejnë punë laboratorike në botën reale. LabWorkBench teston aftësinë e modelit për të lidhur perturbimet me rezultatet eksperimentale në protokolle reale të laboratorit të lagësht të përdorura nga shkencëtarët, për qëllime që variojnë nga zgjidhja e problemeve tek optimizimi. Të dhënat e përdorura nga LabWorkBench janë pronësore dhe prandaj të pakontaminuara. GPT‑Rosalind shënon 63,2% kundrejt 55,8% të GPT‑5.5, duke përdorur 5,3% më pak tokenë.
Në asistencën reale për protokollet e laboratorit të lagësht, GPT‑Rosalind tregon përmirësime të ndjeshme ndaj GPT‑5.5, duke rritur efikasitetin e tokenëve.
Ndërtuam shtojcat Life Sciences Research(hapet në një dritare të re) dhe Life Sciences NGS Analysis(hapet në një dritare të re) për ta zgjeruar inteligjencën e rritur të GPT‑Rosalind me një shtresë praktike ekzekutimi për rrjedha pune shkencore të përsëritshme. Së bashku, këto shtojca sjellin marrjen e provave me burim, interpretimin biologjik dhe ekzekutimin bioinformatik në të njëjtën hapësirë pune, duke ndihmuar studiuesit të lidhin provat e jashtme me analizat e brendshme omike, duke ruajtur artefaktet dhe prejardhjen. Të gjithë përdoruesit tani mund t’i qasen të dyja shtojcave përmes Codex. Përdoruesit e kualifikuar të ndërmarrjes së GPT‑Rosalind mund të përdorin gjithashtu GPT‑Rosalind për t’i fuqizuar këto shtojca.
Për ta shfrytëzuar më mirë Codex si një bankë pune dinamike për shkencëtarët, shtuam shikues ndërveprues për lloje skedarësh biologjikisht vendas. Grupi fillestar i shikuesve të sekuencave, rreshtimeve dhe strukturave është projektuar për t’i mbajtur shkencëtarët pranë provave ndërsa GPT‑Rosalind arsyeton nëpër një rrjedhë pune dhe u përgjigjet drejtpërdrejt pyetjeve pasuese duke e përdorur shikuesin aktiv në kontekst.
Demoja më sipër tregon këto aftësi në veprim, të orkestruara nga GPT‑Rosalind. Ndjekim një shkencëtar që heton një biopsi të lëngshme tumori për të identifikuar mutacione dhe ndryshime të tjera molekulare që mund të informojnë trajtimin. Shtojca Life Sciences NGS Analysis e kthen rishikimin e regjistrave të përpunuar ctDNA në një fletore ndërvepruese, duke nxjerrë në pah ndryshime të përsëritura, thirrje me frekuencë të ulët dhe trajektore mostrash që e fokusojnë hetimin te KRAS G12C. Nga aty, shtojca Life Sciences Research shton kontekst me burime për objektivin, inhibitorin dhe rezistencën, ndërsa shikuesit vendas të sekuencës, rreshtimit dhe strukturës i lejojnë shkencëtarit të inspektojë drejtpërdrejt mbetjen mutante 12, konservimin e saj në familjen RAS dhe xhepin e lidhur me inhibitorin. Rrjedha e punës përfundon duke e përkthyer atë provë në opsione konkrete ndjekjeje, me çdo hap dhe artefakt të disponueshëm për rishikim ekspert.
Shtojca Life Sciences NGS Analysis
Kontrolli i cilësisë dhe anotimi i scRNA-seq
Ktheni një paketë matricash të stilit 10x në artefakte njëqelizore të filtruara me kontrollin e cilësisë, anotimet dhe UMAP-et që mund t’i inspektoni dhe rishikoni në Codex. Shtojca Life Sciences NGS Analysis e drejton kërkesën te scrna-seq-qc, zgjedh pragjet QC nga të dhënat, ruan prejardhjen rreth filtrimit dhe anotimit, dhe nxjerr bllokues si mungesa e varësive për zbulimin e doublet-eve.
Kontrolli i cilësisë së FASTQ për RNA-seq në masë
Kthe një fletë kampionesh RNA-seq në masë, paketë FASTQ dhe skedarë reference në një paketë numërimesh të rishikuar për kontrollin e cilësisë, që mund ta inspektosh dhe ripërdorësh në Codex. Shtojca Life Sciences NGS Analysis drejton kërkesën, verifikon hyrjet dhe kthen një paketë ekzekutimi të auditueshme me MultiQC, matrica Salmon, prejardhje dhe paralajmërime të qarta.
Po zgjerojmë aksesin në serinë GPT‑Rosalind për organizata të kualifikuara në mbarë botën. GPT‑Rosalind do të jetë i disponueshëm si pamje paraprake kërkimore përmes strukturës sonë të vendosjes me akses të besuar për organizata që kryejnë kërkim shkencor legjitim me përfitim të qartë publik, kanë qeverisje të fortë dhe mbikëqyrje sigurie, si dhe akses të kontrolluar me siguri të nivelit të ndërmarrjes.
Si pjesë e këtij zgjerimi global, jemi të entuziazmuar të ndihmojmë në mbështetjen e misionit të Novo Nordisk për t’u sjellë pacientëve më shpejt opsione trajtimi inovative, duke ndihmuar në shkallëzimin e kërkimit të tyre mjekësor me GPT‑Rosalind. Novo Nordisk po shfrytëzon aftësitë avangardë të IA-së për t’i ndihmuar studiuesit të analizojnë grupe të dhënash komplekse, të zbulojnë modele të dobishme dhe të testojnë hipoteza më shpejt. Kuptimi më i fortë biologjik i GPT‑Rosalind do t’i ndihmojë ekipet të lidhin prova nga literatura, gjenomika, transkriptomika, sekuencat, strukturat dhe rezultatet eksperimentale, duke e bërë më të lehtë kalimin nga të dhënat te vendime kërkimore më të qarta.
“Kërkimi në shkencat e jetës është kompleks, i pasur me të dhëna dhe ndërdisiplinor. Për të ofruar vlerë domethënëse për studiuesit, modelet e avancuara të IA-së duhet të mbështeten në të dhëna shkencore të besuara, të lidhen me mjete të verifikuara dhe të integrohen në rrjedhat reale të punës që studiuesit përdorin çdo ditë. Jemi të kënaqur me partneritetin tonë me OpenAI dhe mundësinë për të eksploruar si GPT‑Rosalind mund të mbështesë akses më rigoroz dhe praktik për zbulimin e barnave.”
Mishal Patel, Zëvendëspresident i Grupit, IA-ja dhe Inovacioni Digjital, R&D - Novo Nordisk
Tani po ofrojmë gjithashtu një hapësirë pune të menaxhuar nga OpenAI për organizata të kualifikuara pa një llogari të Enterprise.
GPT‑Rosalind i përditësuar është hapi i radhës në angazhimin tonë më të gjerë për të ndërtuar sisteme me IA që mund të ndihmojnë në përshpejtimin e zbulimit shkencor, duke siguruar që funksionalitetet e avancuara biologjike të vendosen me masa mbrojtëse të përshtatshme. Do të vazhdojmë të përmirësojmë arsyetimin biologjik të modelit, të zgjerojmë mbështetjen për rrjedha kërkimore me mjete të rënda dhe horizont të gjatë dhe të punojmë me organizata të kualifikuara nëpër rajone për të vlerësuar ndikimin në botën reale.
Kjo do të thotë gjithashtu aplikimin e IA-së për shkencat e jetës në punë me ndikim të lartë dhe përfitim publik, nga zbulimi i barnave dhe mjekësia translacionale te shëndeti publik, gatishmëria dhe biombrojtja. Përmes Rosalind Biodefense dhe modelit tonë të vendosjes me akses të besuar, synojmë t’i vendosim funksionalitetet biologjike avangardë në duart e studiuesve, institucioneve dhe mbrojtësve që punojnë për të përmirësuar shëndetin njerëzor dhe për të forcuar qëndrueshmërinë shoqërore.
Do të vazhdojmë ta ndërtojmë GPT‑Rosalind që të bëhet një partner më i aftë në të gjithë ciklin e kërkimit shkencor, duke ndihmuar shkencëtarët të kalojnë më shpejt nga pyetjet e duhura te prova më të qarta, eksperimente më të mira dhe, në fund, trajtime të reja për pacientët.
