مرکزی مواد پر جائیں
OpenAI

GPT‑Rosalind میں نئی صلاحیتوں کا تعارف

لائف سائنسز صنعت کے لیے حقیقی سائنسی ورک فلوز پر مبنی زیادہ ذہانت لانا.

ہم انٹرپرائز پیمانے پر لائف سائنسز تحقیق کے لیے خاص طور پر بنائی گئی اپنی GPT‑Rosalind سیریز میں ایک نئی ماڈل اپ ڈیٹ متعارف کرا رہے ہیں. یہ GPT‑5.5 کی ایجنٹک کوڈنگ اور ٹول استعمال کی صلاحیتوں کو میڈیسنل کیمسٹری اور جینومکس جیسے بنیادی ڈرگ ڈسکوری شعبوں میں مضبوط ماڈل ذہانت کے ساتھ ملاتا ہے، جبکہ وسیع تر لائف سائنسز تجزیہ، ڈیزائن، اور تجرباتی ورک فلوز میں کارکردگی کو آگے بڑھاتا ہے.

لائف سائنسز میں پیش رفت پیمانوں اور طریقوں کے پار ڈیٹا اور شواہد کے امتزاج پر منحصر ہے: مالیکیولز، جینز، پاتھ ویز، اور جاندار نظام. ہماری جانچوں میں، اپ ڈیٹ شدہ GPT‑Rosalind حیاتیات کے ماہرین کے تحقیقی کاموں، پیچیدہ میڈیسنل کیمسٹری سوالات، مقداری حیاتیات، اور ویٹ لیب ٹربل شوٹنگ میں وسیع کارکردگی میں بہتری دکھاتا ہے.

GPT‑Rosalind اب ہماری قابل اعتماد رسائی والی تعیناتی ساخت کے ذریعے عالمی سطح پر اہل تنظیموں کے لیے ریسرچ پریویو میں دستیاب ہے.

سائنسی طور پر قیمتی کاموں پر کارکردگی بہتر بنانا

GPT‑Rosalind کے حقیقی دنیا کے اثر کو ناپنے اور مسلسل بہتر بنانے کے لیے، ہم نے LifeSciBench ڈیزائن کیا، جو لائف سائنسز تحقیق کے بنیادی پہلوؤں پر مرکوز ایک بیرونی ماہرین سے جانچا گیا بینچ مارک ہے. موجودہ بینچ مارکس کے برخلاف، جو ماڈل کارکردگی کے ایک جزو یا حیاتیاتی ڈومین کو الگ الگ جانچتے ہیں، LifeSciBench لائف سائنسز تحقیق کے لیے مرکزی چھ ورک فلو شعبوں سے کام لے کر سائنسی طور پر قیمتی کام کا اینڈ ٹو اینڈ جائزہ لیتا ہے: شواہد سنبھالنا، تجزیہ، ڈیزائن اور اصلاح، سائنسی ریزننگ، توثیق اور آپریشنز، اور ترجمہ و مواصلات. ہم اس بینچ مارک کو لائف سائنسز تحقیق کی ضروریات اور حقیقتوں کے ساتھ پیش رفت کو ہم آہنگ کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں.

GPT‑Rosalind industry اور academic experts کے شناخت کردہ scientifically-valuable tasks کے پار performance میں آگے ہے.

مضبوط سائنسی ریزننگ

میڈیسنل کیمسٹری

GPT‑Rosalind میڈیسنل کیمسٹری میں صنعت کی صف اول کی کارکردگی حاصل کرتا ہے، یہ ایسا شعبہ ہے جو مالیکیولز کو مفید ادویات میں بدلنے پر مرکوز ہے. ہم نے MedChemBench کو حقیقی میڈیسنل کیمسٹری ورک فلوز کی عکاسی کے لیے ڈیزائن کیا، جس میں ملٹی موڈل کیمیائی ساخت کی سمجھ؛ ساخت-سرگرمی تعلق (SAR)؛ دوا کی طاقت، زہریت، اور جذب، تقسیم، میٹابولزم، اخراج (ADME) کی پیش گوئی؛ ملٹی پیرامیٹر لیڈ آپٹمائزیشن فیصلہ سازی؛ اور ریٹروسنتھیسس کا جائزہ لیا جاتا ہے. GPT‑Rosalind MedChemBench پر GPT‑5.5 سے 27.5% بمقابلہ 25.1% بہتر کارکردگی دکھاتا ہے، جبکہ 7.2% کم ٹوکن استعمال کرتا ہے.

GPT‑Rosalind میڈیسنل کیمسٹری میں بہتر multimodal synthesis اور mechanistic reasoning دکھاتا ہے.

جینومکس اور مقداری حیاتیات

GeneBench پر، جو جینومکس اور مقداری حیاتیات میں طویل مدتی، اینڈ ٹو اینڈ تجزیے پر ہماری ایجنٹک جانچ ہے، GPT‑Rosalind GPT‑5.5 کے مقابلے 31% کم ٹوکن استعمال کرتا ہے جبکہ 21.6% بمقابلہ 20.4% زیادہ درستگی حاصل کرتا ہے. GeneBench طویل افق کے مقداری کاموں پر ایجنٹک کارکردگی جانچتا ہے: حقیقی سائنسی ڈیٹا کی بنیاد پر، کیا ایک ایجنٹ درست تجزیہ، QC، ماڈلنگ، اور اصلاحات کی منصوبہ بندی کر کے فیصلے سے متعلق جوابات تک پہنچ سکتا ہے؟ شامل مسائل کئی ڈومینز پر پھیلے ہیں، بشمول فنکشنل جینومکس، اسپیشل ٹرانسکرپٹومکس، پروٹیومکس، ایپی جینومکس، اور اطلاقی جینیات.

GPT‑Rosalind درستگی بہتر بناتے ہوئے GPT‑5.5 کے مقابلے 31% کم ٹوکن استعمال کرتا ہے.

حقیقی دنیا کے لیب کام میں معاونت

ہم GPT‑Rosalind کی اس صلاحیت کو جانچنے کے لیے ایک نئی جانچ متعارف کرا رہے ہیں کہ وہ حقیقی دنیا میں لیب کام کرنے والے سائنس دانوں کی مدد کر سکے. LabWorkBench ماڈل کی یہ صلاحیت جانچتا ہے کہ وہ سائنس دانوں کے استعمال کردہ حقیقی ویٹ لیب پروٹوکولز میں perturbations کو تجرباتی نتائج سے جوڑ سکے، ٹربل شوٹنگ سے اصلاح تک کے مقاصد کے لیے. LabWorkBench کے استعمال کردہ ڈیٹا ملکیتی ہیں، اس لیے آلودہ نہیں ہیں. GPT‑Rosalind 63.2% اسکور کرتا ہے بمقابلہ GPT‑5.5 کے 55.8%، جبکہ 5.3% کم ٹوکن استعمال کرتا ہے.

حقیقی ویٹ لیب پروٹوکول معاونت میں، GPT‑Rosalind GPT‑5.5 کے مقابلے نمایاں بہتری دکھاتا ہے، ساتھ ہی ٹوکن کارکردگی بھی بہتر بناتا ہے.

ریزننگ سے عملدرآمد شدہ ورک فلوز تک

ہم نے Life Sciences Research(نئی ونڈو میں کھلتا ہے) اور Life Sciences NGS Analysis(نئی ونڈو میں کھلتا ہے) پلگ انز بنائے تاکہ GPT‑Rosalind کی بڑھی ہوئی ذہانت کو دہرائے جا سکنے والے سائنسی ورک فلوز کے لیے عملی عملدرآمد کی تہہ کے ساتھ وسعت دی جا سکے. مل کر، یہ پلگ انز ماخذی شواہد کی بازیافت، حیاتیاتی تشریح، اور بایوانفارمیٹکس عملدرآمد کو اسی ورک اسپیس میں لاتے ہیں، جس سے محققین بیرونی شواہد کو اندرونی اومکس تجزیوں سے جوڑ سکتے ہیں جبکہ artifacts اور provenance محفوظ رہتے ہیں. اب تمام صارفین Codex کے ذریعے دونوں پلگ انز تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں. اہل GPT‑Rosalind انٹرپرائز صارفین اضافی طور پر GPT‑Rosalind کو ان پلگ انز کو طاقت دینے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں.

Codex کو سائنس دانوں کے لیے ایک متحرک ورک بینچ کے طور پر بہتر استعمال کرنے کے لیے، ہم نے حیاتیاتی طور پر مقامی فائل اقسام کے لیے انٹرایکٹو ویورز شامل کیے. سیکوئنس، الائنمنٹ، اور ساختی ویورز کا ابتدائی سیٹ اس لیے ڈیزائن کیا گیا ہے کہ جب GPT‑Rosalind کسی ورک فلو میں ریزننگ کرے تو سائنس دان شواہد کے قریب رہیں اور فعال ویور کو سیاق میں استعمال کرتے ہوئے فالو اپ سوالات کے براہ راست جواب دیں.

اوپر کا demo ان صلاحیتوں کو عمل میں دکھاتا ہے، جسے GPT‑Rosalind orchestrate کرتا ہے. ہم ایک scientist کی پیروی کرتے ہیں جو treatment کو inform کرنے والی mutations اور other molecular changes کی شناخت کے لیے liquid tumor biopsy کی تحقیق کر رہا ہے. Life Sciences NGS Analysis plugin processed ctDNA records کے review کو interactive notebook میں بدلتا ہے، recurring alterations، low-frequency calls، اور sample trajectories کو سامنے لاتا ہے جو investigation کو KRAS G12C پر مرکوز کرتے ہیں. وہاں سے، Life Sciences Research plugin sourced target، inhibitor، اور resistance context شامل کرتا ہے، جبکہ native sequence، alignment، اور structure viewers scientist کو mutant residue 12، RAS family میں اس کی conservation، اور inhibitor-bound pocket کو directly inspect کرنے دیتے ہیں. ورک فلو اس evidence کو concrete follow-up options میں translate کر کے ختم ہوتا ہے، ہر step اور artifact expert review کے لیے available ہوتے ہیں.

ایک کمپیوٹر اسکرین ایک ورک اسپیس دکھاتی ہے جو ctDNA mutation data کو explore کرنے کے لیے NGS Analysis plugin کے استعمال کی ہدایت دیتی ہے. اسکرین میں "Top detailed histologies" اور "Top altered genes by mutated cfDNA samples" labeled کئی bar charts شامل ہیں، جو cancer types اور gene alterations کا data دکھاتے ہیں. متن dataset، key findings، اور analysis parameters بیان کرتا ہے.

Life Sciences NGS Analysis plugin

scRNA-seq QC & تشریح

split-screen bioinformatics workflow کا screenshot. بایاں panel ایک AI assistant دکھاتا ہے جو مکمل single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) quality-control analysis کا خلاصہ کر رہا ہے، بشمول generated files، QC metrics، UMAP visualizations، اور cell-type annotations. دائیں panel میں “scRNA QC Review” report دکھائی گئی ہے، جس میں total counts، detected genes، اور mitochondrial percentage کے histograms کے ساتھ QC pass/fail counts اور filtered cell populations دکھانے والے bar charts ہیں. interface نیلے اور سبز gradient background کے خلاف displayed ہے.

10x-style matrix bundle کو QC-filtered single-cell artifacts، annotations، اور UMAPs میں بدلیں جنہیں آپ Codex میں inspect اور revise کر سکتے ہیں. Life Sciences NGS Analysis plugin request کو scrna-seq-qc پر route کرتا ہے، data سے QC thresholds منتخب کرتا ہے، filtering اور annotation کے گرد provenance محفوظ رکھتا ہے، اور missing doublet-detection dependencies جیسے blockers سامنے لاتا ہے.

Bulk RNA-seq FASTQ QC

RNA-seq workflow کا split-screen view: بائیں طرف ایک AI assistant مکمل bulk RNA-seq quality-control results کا خلاصہ کرتا ہے، جبکہ دائیں طرف sequencing statistics اور Salmon metrics کے ساتھ interactive MultiQC report دکھائی گئی ہے.

bulk RNA-seq sample sheet، FASTQ bundle، اور reference files کو QC-reviewed counts bundle میں بدلیں جسے آپ Codex میں دیکھ اور دوبارہ استعمال کر سکتے ہیں. Life Sciences NGS Analysis plugin درخواست route کرتا ہے، inputs validate کرتا ہے، اور MultiQC، Salmon matrices، provenance، اور explicit caveats کے ساتھ auditable run envelope واپس کرتا ہے.

قابل اعتماد تنظیموں کے لیے وسیع رسائی

ہم GPT‑Rosalind سیریز تک رسائی کو عالمی سطح پر اہل تنظیموں کے لیے وسعت دے رہے ہیں. GPT‑Rosalind ہماری قابل اعتماد رسائی والی تعیناتی ساخت کے ذریعے ان تنظیموں کے لیے ریسرچ پریویو میں دستیاب ہوگا جو واضح عوامی فائدے کے ساتھ جائز سائنسی تحقیق کر رہی ہیں، مضبوط گورننس اور حفاظتی نگرانی رکھتی ہیں، اور انٹرپرائز گریڈ سیکیورٹی کے ساتھ کنٹرولڈ رسائی رکھتی ہیں.

اس عالمی توسیع کے حصے کے طور پر، ہمیں خوشی ہے کہ ہم Novo Nordisk کے مشن کی حمایت کر رہے ہیں کہ وہ GPT‑Rosalind کے ذریعے اپنی طبی تحقیق کو پیمانے پر لا کر مریضوں تک اختراعی علاج کے اختیارات تیزی سے پہنچائیں. Novo Nordisk محققین کو پیچیدہ ڈیٹاسیٹس کا تجزیہ کرنے، مفید پیٹرنز دریافت کرنے، اور مفروضات کو زیادہ تیزی سے جانچنے میں مدد دینے کے لیے فرنٹیئر AI صلاحیتوں سے فائدہ اٹھا رہا ہے. GPT‑Rosalind کی مضبوط حیاتیاتی سمجھ ٹیموں کو ادب، جینومکس، ٹرانسکرپٹومکس، سیکوئنس، ساخت، اور تجرباتی نتائج کے پار شواہد جوڑنے میں مدد دے گی، جس سے ڈیٹا سے واضح تحقیقی فیصلوں تک پہنچنا آسان ہوگا.

“لائف سائنسز تحقیق پیچیدہ، data-rich، اور interdisciplinary ہے. محققین کو meaningful value دینے کے لیے، advanced AI models کو trusted scientific data پر grounded، validated tools سے connected، اور researchers کے روزمرہ real-world workflows میں integrated ہونا چاہیے. ہم OpenAI کے ساتھ اپنی partnership اور یہ explore کرنے کے opportunity سے خوش ہیں کہ GPT‑Rosalind drug discovery کے لیے زیادہ rigorous، practical approaches کو کس طرح support کر سکتا ہے.”

Mishal Patel، Group Vice President، AI & Digital Innovation، R&D - Novo Nordisk

ہم اب ان اہل تنظیموں کے لیے OpenAI کے زیر انتظام ورک اسپیس بھی پیش کر رہے ہیں جن کے پاس Enterprise اکاؤنٹ نہیں ہے.

آگے کیا ہے

اپ ڈیٹ شدہ GPT‑Rosalind AI نظام بنانے کے ہمارے وسیع عزم میں اگلا قدم ہے، جو سائنسی دریافت کو تیز کرنے میں مدد دے سکتے ہیں جبکہ یہ یقینی بناتے ہیں کہ جدید حیاتیاتی صلاحیتیں مناسب حفاظتی اقدامات کے ساتھ تعینات ہوں. ہم ماڈل کی حیاتیاتی ریزننگ کو بہتر بناتے رہیں گے، ٹول-ہیوی اور طویل افق کے تحقیقی ورک فلوز کے لیے معاونت بڑھائیں گے، اور مختلف خطوں میں اہل تنظیموں کے ساتھ حقیقی دنیا کے اثر کا جائزہ لینے پر کام کریں گے.

اس کا مطلب لائف سائنسز AI کو زیادہ اثر والے عوامی فائدے کے کاموں پر لاگو کرنا بھی ہے، ڈرگ ڈسکوری اور ترجماتی طب سے لے کر عوامی صحت، تیاری، اور بایوڈیفنس تک. Rosalind Biodefense اور ہمارے قابل اعتماد رسائی والے تعیناتی ماڈل کے ذریعے، ہمارا مقصد فرنٹیئر حیاتیاتی صلاحیتوں کو ان محققین، اداروں، اور محافظوں کے ہاتھوں میں دینا ہے جو انسانی صحت کو بہتر بنانے اور سماجی لچک مضبوط کرنے کے لیے کام کر رہے ہیں.

ہم GPT‑Rosalind کو بناتے رہیں گے تاکہ یہ سائنسی تحقیق کے پورے لائف سائیکل میں زیادہ قابل شراکت دار بن سکے، سائنس دانوں کو درست سوالات سے واضح شواہد، بہتر تجربات، اور بالآخر مریضوں کے لیے نئے علاج تک زیادہ تیزی سے پہنچنے میں مدد دے.