OpenAI hat sein erstes KI-Modell vorgestellt, das sich auf biologische Daten konzentriert – GPT-4b micro. Ziel ist es, die menschliche Lebenserwartung zu verlängern und Menschen durchschnittlich 10 Jahre länger leben zu lassen. Laut MIT Technology Review bietet dieses Modell nicht nur neue Perspektiven für die biomedizinische Forschung, sondern könnte auch zu unerwarteten wissenschaftlichen Entdeckungen führen.
OpenAI arbeitet mit Retro Biosciences zusammen, einem 2022 gegründeten Unternehmen, das sich auf die Entwicklung neuer Medikamente gegen Zellalterung konzentriert. Der Mitbegründer des Unternehmens, Professor Sheng Ding, war Dekan der Fakultät für Pharmazie der Tsinghua-Universität. Sein Team erzielte 2022 einen Durchbruch: die erfolgreiche stabile Kultivierung von pluripotenten Stammzellen von Mäusen mithilfe kleiner chemischer Moleküle – ein Ergebnis, das in der renommierten Fachzeitschrift „Nature“ veröffentlicht wurde.
Im Mittelpunkt der Zusammenarbeit stehen die „Yamanaka-Faktoren“, eine Gruppe von Proteinen, die 2006 von dem Nobelpreisträger Shinya Yamanaka entdeckt wurden und Hautzellen in scheinbar jüngere Stammzellen umwandeln können. Die bestehenden Methoden sind jedoch ineffizient, dauern oft mehrere Wochen und haben eine Erfolgsrate von unter 1 %. Daher hat OpenAI das GPT-4b micro-Modell entwickelt, um die Effizienz der Zellreprogrammierung durch die Generierung verbesserter Methoden zur Funktionsweise der Yamanaka-Faktoren zu verbessern.
Die Trainingsdaten des Modells umfassen eine große Menge an Informationen über Proteinsequenzen verschiedener Spezies und deren Wechselwirkungen. Es unterscheidet sich deutlich von Googles AlphaFold, das hauptsächlich der Vorhersage von Proteinstrukturen dient. Die Wissenschaftler von Retro nutzten „Few-Shot“-Prompts, um das Modell zur Generierung möglicher Redesign-Lösungen anzuleiten. Die Ergebnisse zeigen, dass bei etwa einem Drittel der vom Modell vorgeschlagenen Aminosäuren signifikante Veränderungen vorgenommen wurden.
Erste Versuchsergebnisse zeigen, dass die nach den Modellvorschlägen modifizierten beiden Yamanaka-Faktoren eine über 50-fache Verbesserung der Effektivität aufweisen. Joe Betts-Lacroix, CEO von Retro, erklärte, dass die vom Modell vorgeschlagenen Verbesserungen deutlich besser seien als traditionelle Methoden. Obwohl diese Forschungsergebnisse noch nicht veröffentlicht wurden und von externen Wissenschaftlern nicht verifiziert werden können, betont OpenAI, dass der Erfolg dieser Forschung neue Wege für zukünftige Zellreprogrammierungstechnologien eröffnen könnte.
Ob GPT-4b micro als eigenständiges Produkt veröffentlicht oder in andere OpenAI-Modelle integriert wird, ist noch offen. Es ist wichtig zu beachten, dass OpenAI klargestellt hat, dass CEO Sam Altman nicht direkt an dieser Forschung beteiligt war und die Entscheidungen des Unternehmens nicht von seinen persönlichen Investitionen beeinflusst wurden.