OpenAI, en colaboración con la startup Retro Biosciences, ha desarrollado un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) que podría extender la vida promedio de los humanos en hasta 10 años, según un informe de MIT Technology Review. Este proyecto marca la primera incursión de la empresa, dirigida por Sam Altman, en el campo de los datos biológicos.
El sistema de lenguaje automático, conocido como GPT-4b, es el resultado de un año de investigación conjunta. Este modelo fue diseñado para proponer métodos de rediseño de los factores Yamanaka, un grupo específico de proteínas que tienen la capacidad de transformar células de la piel humana en células madre pluripotentes, capaces de regenerar cualquier tejido del cuerpo.
Actualmente, la eficiencia de la reprogramación celular in vitro es bastante limitada, con tasas de éxito que no superan el 1% tras semanas de tratamiento. OpenAI afirma que las recomendaciones generadas por su IA han permitido a los científicos de Retro Biosciences mejorar este proceso. Las evaluaciones iniciales sugieren que las modificaciones propuestas por el software incrementaron en más de 50 veces la eficacia de dos de los factores Yamanaka.
“En general, estas proteínas modificadas, basadas en los resultados proporcionados por GPT-4b, parecen ser más funcionales que aquellas que los científicos pudieron producir de manera independiente”, afirma John Hallman, investigador de OpenAI y uno de los principales desarrolladores del modelo.
Desafíos en la intervención molecular
Los métodos tradicionales de intervención molecular enfrentan limitaciones en cuanto a la cantidad de modificaciones que pueden explorar, debido a la complejidad inherente de las proteínas. Estas moléculas están compuestas por cientos de aminoácidos, cada uno con hasta 20 variantes posibles, lo que genera un número casi infinito de posibilidades de reprogramación. OpenAI destaca que GPT-4b tiene la capacidad de analizar hasta un tercio de estos aminoácidos.
Este modelo se diferencia del algoritmo AlphaFold de Google, que se especializa en predecir la estructura que pueden adoptar las proteínas. La organización de Altman sostiene que su modelo se enfoca particularmente en proteínas flexibles y desestructuradas.
Un enfoque innovador en la ciencia
La creadora de ChatGPT enfatiza que su modelo fue entrenado utilizando “ejemplos de secuencias de proteínas de diversas especies y datos sobre las interacciones entre proteínas”. El equipo de Retro Biosciences aplicó una estrategia de estimulación similar al método de “pocas oportunidades”, donde un usuario interactúa con un chatbot proporcionando varios ejemplos con sus respuestas correspondientes, seguido de un caso adicional para que el modelo genere una respuesta específica.
A pesar de que la propuesta de OpenAI no ha sido validada por científicos externos, ya que el modelo utilizado en las pruebas iniciales se encuentra en fase beta, Aaron Jaech, investigador de la empresa, asegura que “este proyecto busca demostrar nuestro compromiso con la ciencia. Sin embargo, aún debemos decidir si las capacidades del nuevo modelo se presentarán al mundo de manera independiente o se integrarán en nuestros sistemas de razonamiento más recientes”.