OpenAI 要研究人類長壽問題了？？推出新模型 GPT-4b micro。

可以設(shè)計出將普通細胞轉(zhuǎn)化為干細胞的蛋白質(zhì)。

據(jù) MIT 科技評論消息，這是 OpenAI 首個專注于生物數(shù)據(jù)的大模型，也是 OpenAI 首次公開聲稱其模型可以帶來意想不到的科學發(fā)現(xiàn)。

研究合作方 Retro Biosciences，一家成立于 2022 年的創(chuàng)業(yè)公司，專注于“抵抗細胞衰老的新藥開發(fā)”，包括細胞重編程、自噬和受血漿啟發(fā)的療法。

聯(lián)合創(chuàng)始人丁勝，為清華藥學院創(chuàng)始院長（于 2022 年 6 月卸任院長，仍繼續(xù)在藥學院任教并從事研究工作）。

丁勝教授團隊首次以化學小分子組合體外定向誘導小鼠全能干細胞并穩(wěn)定培養(yǎng)，成果在 2022 年登上 Nature。

另一位聯(lián)合創(chuàng)始人 Joe Betts-LaCroix，在加州理工期間首次闡明了蛋白質(zhì)中電子隧道速率的控制因素，成果登上 Science，Joe 還在 YC 擔任過 2.5 年的兼職合伙人（伏筆），指導和投資了眾多生物初創(chuàng)公司。

2022 年 4 月，Retro Biosciences 對外披露已獲得 1.8 億美元融資，但對投資人身份守口如瓶。

直到 ChatGPT 推出之后，2023 年 3 月世界才知道，這位神秘投資人正是 OpenAI CEO 奧特曼本曼。

Retro Bioscience 也開始被稱為“抗衰界的 OpenAI”。

要為人類延壽 10 年

Retro 的目標是將人類的正常壽命延長 10 年。

Retro 與 OpenAI 正式合作開始于一年前，他們研究的重點是山中因子（Yamanaka factors），由諾獎得主山中伸彌在 2006 年提出。

山中因子是一組蛋白質(zhì)，可以將人類皮膚細胞轉(zhuǎn)化為看起來更年輕的干細胞。不過，這種細胞“重編程”效率并不高，需要數(shù)周時間，且經(jīng)實驗室培養(yǎng)皿處理的細胞中不到 1% 能完成再生。

為此，OpenAI 開發(fā)了名為 GPT-4b micro 的新模型，用于提出改進蛋白質(zhì)因子功能的方法。

OpenAI 用大量物種的蛋白質(zhì)序列實例以及蛋白質(zhì)相互作用相關(guān)信息訓練了 GPT-4b micro。

其工作方式與谷歌的 AlphaFold 大不相同，AlphaFold 用于預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，山中因子則是一類異常松散且無固定結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)。

Retro 的科學家嘗試引導模型生成可能的山中蛋白質(zhì)重新設(shè)計方案，使用的是類似于“few-shot”的提示，即用一系列帶有答案的示例作為上下文提示，隨后添加一個需要模型生成答案的新示例。

盡管基因工程師可以在實驗室中通過一定的方法引導分子進化，但受限于實驗條件，他們通常只能測試有限的可能性，但對于典型長度的蛋白質(zhì)來說，其改造方式幾乎是無限的。

OpenAI 的模型卻能經(jīng)常生成含顯著改動的設(shè)計建議，其中三分之一的蛋白質(zhì)氨基酸被改變。

Retro CEO Joe Betts-Lacroix 指出，該模型提出的建議很好：

我們立即將這個模型應(yīng)用到了實驗室，并得到了實際的成果。

OpenAI 也介紹道，研究人員根據(jù)模型的建議對兩個山中因子進行了改造，根據(jù)初步測量結(jié)果，其效果提升了 50 倍以上。

OpenAI 研究員 John Hallman、Aaron Jaech 和 Retro 的 Rico Meinl 是該模型的開發(fā)負責人。

John Hallman 表示：

從整體來看，這些蛋白質(zhì)的性能似乎比科學家自己設(shè)計的要好得多。

不過，在研究結(jié)果發(fā)表之前，外界科學家無法驗證這些結(jié)果的真實性。并且該模型目前也未對外開放使用，目前只有一個定制化的展示案例。GPT-4b micro 是如何得出這些猜測的，也仍然不清楚。