A OpenAI estabeleceu um novo objetivo: prolongar a vida humana através da inteligência artificial (IA). A empresa de IA anunciou que está a trabalhar num novo modelo que visa redesenhar proteínas em colaboração com uma startup científica. Este passo segue os moldes da Google, que foi distinguida com um Prémio Nobel pelo desenvolvimento do AlphaFold.
Segundo relata o MIT Technology Review, a OpenAI apresentou o GPT-4b micro, um Small Language Model (SLM) projetado para engenharia de proteínas dirigida. Este avanço, realizado em parceria com a empresa de pesquisa em longevidade Retro Biosciences, marca a primeira incursão da OpenAI na investigação biológica personalizada.
O GPT-4b micro tem como objetivo melhorar a eficácia dos fatores de Yamanaka, um conjunto crucial de proteínas para a reprogramação celular. Estes fatores induzem uma transformação nas células somáticas, revertendo-as para um estado de célula-tronco com aparência jovem.
Estas células têm a capacidade de se diferenciar em vários tipos celulares, o que oferece potencial para medicina regenerativa, engenharia de tecidos e modelagem de doenças.
Como funciona o GPT-4b da OpenAI
De acordo com os investigadores, esta pesquisa diferencia-se dos métodos convencionais de previsão da estrutura de proteínas. Em vez disso, a Retro utiliza arquiteturas de language models para propor modificações na sequência de proteínas.
O objetivo do GPT-4b micro é sugerir modificações nos fatores de Yamanaka para aumentar a sua eficácia na reprogramação. Isto é alcançado através de uma estratégia de prompting semelhante à aprendizagem com poucos exemplos, também conhecida como few-shot learning. O modelo recebe exemplos de sequências de proteínas e as suas funções associadas, permitindo-lhe extrapolar e gerar novas variantes de sequência.
Ao contrário do AlphaFold, que prevê o dobramento de proteínas, o GPT-4b micro foca-se na manipulação de sequências. O modelo foi treinado com um dataset que inclui sequências de proteínas de várias espécies, juntamente com informações sobre interações proteína-proteína. Os cientistas da Retro acreditam que os fatores de Yamanaka poderão abrir caminho para a construção de órgãos humanos e células de substituição.
Dados preliminares indicam melhorias substanciais na eficiência da reprogramação, com aumentos relatados de mais de 50 vezes para certos fatores modificados. Embora os primeiros resultados sejam promissores, são necessárias mais provas e validação.
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