OpenAI 与 Retro Biosciences 合作开发了其首个专注于生物学的 AI 模型，标志着该公司正式进入科学发现和长寿研究领域。新的模型 GPT-4b micro 在重新设计蛋白质方面显示出有希望的结果，这些蛋白质可以将干细胞生产效率提高多达50倍，初步数据表明。
关键点：
GPT-4b micro特别针对细胞重编程的蛋白质工程- 初步测试显示将成体细胞转化为干细胞的效率显著提高
- 此次合作与 Sam Altman 在长寿科学领域的更广泛投资相关联
该项目的核心是一个引人入胜的科学挑战：将成体皮肤细胞转化为干细胞，这一过程传统上效率极低。当前的成功率低于1%，需要几周时间才能完成。OpenAI 的新模型通过重新设计科学家们称为山中因子（Yamanaka factors）的特定蛋白质来解决这个问题，这些蛋白质触发了这种细胞转换。
Retro Biosciences 成立于2021年，由 Joe Betts-LaCroix 创立，并获得了 Sam Altman 的1.8亿美元投资。该公司拥有超过60名科学家，开展了五个发现项目，包括自噬和体内重编程。2024年，Retro 与 Multiply Labs 达成了8500万美元的合作协议，以自动化其细胞治疗制造过程，这是扩大年龄相关疾病治疗规模的关键一步。
OpenAI 使用 GPT-4b micro 的方法与谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 截然不同，后者侧重于结构预测，而前者则关注蛋白质相互作用。通过对蛋白质序列和相互作用数据进行训练，该模型提出了对山中因子的修改，初步测试显示这些蛋白质在创建干细胞方面的效率提高了50倍。据 Betts-LaCroix 称，该模型提供的结果比人工主导的努力更快、更好。
技术上的成就值得注意。OpenAI 研究员 John Hallman 表示：“总体而言，这些蛋白质似乎比科学家单独生产的要好。” AI 模型提出了大胆的修改，有时甚至改变了蛋白质三分之一的氨基酸——这种规模的变化通过传统实验室方法几乎不可能测试。
医学上的影响可能是巨大的。哈佛大学衰老研究员 Vadim Gladyshev，同时也是 Retro 的顾问，解释了潜在的影响：“对我们来说，这将非常有用。[皮肤细胞] 很容易重新编程，但其他细胞则不然。” 这一进展可能会为更高效的器官发育和细胞替代疗法铺平道路。
然而，在得出最终结论之前，科学界还需要等待同行评审和结果发布。OpenAI 和 Retro 承诺将发布其研究成果，尽管具体时间表尚不清楚。目前，该模型本身不会立即提供更广泛的应用，而是作为能力展示而非商业产品。
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