OpenAI a annoncé le lancement de son premier modèle d'intelligence artificielle axé sur les données biologiques : GPT-4b micro. Son objectif ? Aider l’humanité à prolonger sa vie, avec un objectif ambitieux de dix années supplémentaires. Selon le MIT Technology Review, ce modèle offre non seulement une nouvelle perspective à la recherche biomédicale, mais pourrait également mener à des découvertes scientifiques inattendues.
OpenAI a collaboré avec Retro Biosciences, une entreprise fondée en 2022 et spécialisée dans le développement de nouveaux médicaments contre le vieillissement cellulaire. Le professeur Ding Sheng, co-fondateur de la société et ancien doyen de la faculté de pharmacie de l'université Tsinghua, a dirigé une équipe ayant réalisé une percée majeure en 2022 : la culture stable de cellules souches pluripotentes de souris à l'aide de petites molécules chimiques. Cette réussite a été publiée dans la prestigieuse revue Nature.
Cette collaboration se concentre sur les « facteurs Yamanaka », un ensemble de protéines identifiées en 2006 par le prix Nobel Shinya Yamanaka, capables de transformer des cellules cutanées en cellules souches apparemment plus jeunes. Cependant, les méthodes actuelles sont peu efficaces, nécessitant généralement plusieurs semaines et affichant un taux de réussite inférieur à 1 %. OpenAI a donc développé le modèle GPT-4b micro pour améliorer l'efficacité du reprogrammation cellulaire en générant des méthodes pour améliorer la fonction des facteurs Yamanaka.
Les données d'entraînement du modèle incluent un grand nombre de séquences protéiques de différentes espèces et des informations sur leurs interactions. Il se distingue fonctionnellement de AlphaFold de Google, qui se concentre principalement sur la prédiction de la structure des protéines. Les scientifiques de Retro ont utilisé des invites « few-shot » pour guider le modèle dans la génération de solutions de redesign possibles. Les résultats montrent que les suggestions du modèle ont entraîné des changements significatifs dans environ un tiers des acides aminés.
Des résultats expérimentaux préliminaires montrent que deux facteurs Yamanaka modifiés selon les suggestions du modèle ont vu leur efficacité améliorée de plus de 50 fois. Joe Betts-Lacroix, PDG de Retro, a déclaré que les suggestions du modèle étaient nettement supérieures aux méthodes traditionnelles. Bien que ces résultats de recherche n'aient pas encore été publiés et ne puissent pas être vérifiés par des scientifiques externes, OpenAI souligne que le succès de cette recherche pourrait ouvrir de nouvelles voies pour les futures technologies de reprogrammation cellulaire.
Il n'est pas encore certain si GPT-4b micro sera lancé en tant que produit indépendant ou intégré à d'autres modèles OpenAI. Il est important de noter qu'OpenAI précise que le PDG Sam Altman n'a pas participé directement à cette recherche et que les décisions de l'entreprise ne sont pas liées à ses investissements personnels.