OpenAI tiene un nuevo objetivo: prolongar la vida humana con ayuda de la IA. La compañía de inteligencia artificial anunció que trabaja en un nuevo modelo que intenta rediseñar las proteínas con ayuda de una startup científica. OpenAI seguirá los pasos de Google, quien ganó un premio Nobel por el desarrollo de AlphaFold; informa El Porvenir.
Según reporta MIT Technology Review, OpenAI presentó GPT-4b micro, un modelo de lenguaje pequeño (SLM) diseñado para la ingeniería de proteínas dirigida. Este desarrollo, llevado a cabo en colaboración la firma de investigación de longevidad, Retro Biosciences, marca la primera incursión de la compañía en la investigación biológica a medida.
GPT-4b micro tiene como objetivo mejorar la eficacia de los factores de Yamanaka, un conjunto de proteínas cruciales para la reprogramación celular. Los factores inducen una transformación en las células somáticas, revirtiéndolas a un estado de célula madre de apariencia joven. Estas poseen la capacidad de diferenciarse en varios tipos de células, lo que ofrece potencial para la medicina regenerativa, la ingeniería de tejidos y el modelado de enfermedades.
¿Cómo funciona GPT-4b?, el modelo que podría prolongar la vida humana.
De acuerdo con los investigadores, esta investigación se desvía de los métodos convencionales de predicción de la estructura de proteínas. En su lugar, Retro aprovecha las arquitecturas de modelos de lenguaje para proponer modificaciones en la secuencia de proteínas.
El objetivo de GPT-4b micro es sugerir modificaciones a los factores Yamanaka para que mejoren su eficacia de reprogramación. Esto se logra mediante una estrategia de prompting análoga al aprendizaje con pocos ejemplos, también conocida como few-shot learning. En ella se proporcionan al modelo ejemplos de secuencias de proteínas y sus funciones asociadas, lo que le permite extrapolar y generar nuevas variantes de secuencia.
A diferencia de AlphaFold, que predice el plegamiento de proteínas, GPT-4b micro se centra en la manipulación de secuencias. El modelo se entrenó con un conjunto de datos que abarca secuencias de proteínas de diversas especies, junto con información sobre las interacciones proteína-proteína. Los científicos de Retro creen que los factores Yamanaka abrirían el camino hacia la construcción de órganos humanos y células de reemplazo.
Los datos preliminares indican mejoras sustanciales en la eficiencia de la reprogramación, con aumentos reportados que superan las 50 veces para ciertos factores modificados. Aunque los primeros hallazgos son prometedores, todavía se requieren más pruebas y una validación por pares.
El desarrollo de GPT-4b micro representa la primera incursión de OpenAI en modelos construidos a medida para la investigación biológica. Si bien el modelo aún no está disponible públicamente, OpenAI y Retro Biosciences tienen la intención de publicar sus hallazgos en un futuro cercano.
Imagen portada: El Porvenir
