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OpenAI desarrolla modelo de IA para avanzar en la ciencia de la longevidad
OpenAI ha desarrollado un modelo de IA destinado a mejorar la fabricación de células madre, una colaboración con Retro Biosciences centrada en la investigación de la longevidad, como se informó por primera vez en MIT Technology Review.
¿Apurado? ¡Aquí están los datos rápidos!
- OpenAI desarrolló GPT-4b micro para mejorar la producción de células madre para la investigación sobre la longevidad.
- GPT-4b micro fue entrenado con secuencias de proteínas e interacciones de múltiples especies.
- Los primeros resultados muestran que las sugerencias del modelo superan a los métodos tradicionales de reprogramación de células madre.
El modelo, GPT-4b micro, representa la primera incursión de OpenAI en los datos biológicos y podría impactar significativamente en la reprogramación de células madre, un área clave en la medicina regenerativa y el envejecimiento.
Retro Biosciences, una empresa financiada por el CEO de OpenAI, Sam Altman, estudia los factores de Yamanaka: proteínas capaces de reprogramar células de la piel humana en células madre, capaces de diferenciarse en varios tipos de tejido, según informó el MIT.
Si bien este proceso ofrece posibles aplicaciones en la rejuvenecimiento de tejidos y el crecimiento de órganos, actualmente es ineficiente, con menos del 1% de las células que logran una reprogramación exitosa. GPT-4b micro fue entrenado en secuencias de proteínas e interacciones para sugerir maneras de optimizar los factores de Yamanaka, mejorando su efectividad, según informó el MIT.
El MIT explica además que los resultados preliminares indican que las sugerencias del modelo han llevado a mejoras en los factores de Yamanaka, con pruebas preliminares que indican un aumento de más de 50 veces en su eficiencia.
La colaboración entre OpenAI y Retro Biosciences comenzó hace un año, y es parte de los esfuerzos más amplios de OpenAI para explorar cómo la IA puede contribuir al descubrimiento científico.
Aunque OpenAI no ha lanzado el modelo para uso público, el proyecto muestra cómo se puede aplicar la Inteligencia Artificial a problemas biológicos, ofreciendo una visión del futuro de la investigación impulsada por la IA en áreas como el envejecimiento y la medicina regenerativa.
El MIT señala que, a diferencia de AlphaFold de Google, que se centra en el plegamiento de proteínas, el modelo de OpenAI está adaptado a las características únicas de los factores de Yamanaka. Utiliza un conjunto de datos enfocado y una técnica de “pocas muestras” para generar rediseños de proteínas.
Estas modificaciones fueron probadas en el laboratorio, donde los investigadores descubrieron que las predicciones del modelo a menudo conducían a mejores resultados que los métodos tradicionales.
El impacto total del modelo de OpenAI en la investigación de células madre aún está por ver, pero los primeros resultados son prometedores. Expertos en el campo, incluyendo al investigador de Harvard Vadim Gladyshev, han mostrado interés en el potencial de la IA para abordar desafíos históricos en la reprogramación de células, según lo informado por el MIT.
Sin embargo, las predicciones del modelo aún no se comprenden completamente, y la colaboración entre OpenAI y Retro Biosciences todavía está en sus primeras etapas, señaló el MIT.
A medida que OpenAI continúa explorando la intersección entre la IA y las ciencias biológicas, la colaboración con Retro Biosciences sirve como un ejemplo de cómo la IA podría desempeñar pronto un papel en la aceleración de descubrimientos en campos como la longevidad y la medicina regenerativa.
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