OpenAI sta ampliando il proprio campo d’azione con un progetto ambizioso che punta alla bioingegneria. L’azienda ha sviluppato un modello linguistico capace di progettare proteine in grado di trasformare cellule ordinarie in cellule staminali. Qualcosa che supera le capacità dei ricercatori umani nel miglioramento di alcuni fattori chiave. Questa innovazione rappresenta un primo passo concreto verso la possibilità che l’intelligenza artificiale possa contribuire a scoperte scientifiche autentiche, un obiettivo cruciale nel percorso verso l’intelligenza artificiale generale (AGI).
Una collaborazione con Retro Biosciences
Il progetto è nato dalla collaborazione con Retro Biosciences, una società di ricerca sulla longevità con sede a San Francisco, finanziata dallo stesso CEO di OpenAI, Sam Altman, con un investimento di 180 milioni di dollari. Retro studia i fattori di Yamanaka, un gruppo di proteine che possono riprogrammare cellule della pelle in cellule staminali. Questi fattori rappresentano una potenziale base per il ringiovanimento cellulare, la creazione di organi umani o la produzione di cellule di ricambio. Tuttavia, il processo di riprogrammazione cellulare è inefficiente e richiede settimane, con una percentuale di successo inferiore all’1%.
Il modello GPT-4b micro
Per migliorare l’efficienza del processo, OpenAI ha sviluppato GPT-4b micro, un modello linguistico addestrato su sequenze proteiche e interazioni molecolari. Questo modello ha proposto modifiche ai fattori di Yamanaka che, secondo i primi test, hanno aumentato l’efficacia delle proteine di oltre 50 volte. I ricercatori di Retro hanno immediatamente testato le proposte del modello, e hanno ottenuto risultati significativi nel miglioramento delle prestazioni.
Un approccio diverso da AlphaFold
A differenza di AlphaFold, il modello di DeepMind che prevede le strutture tridimensionali delle proteine, GPT-4b micro si concentra sull’ingegnerizzazione delle proteine. I fattori di Yamanaka, essendo proteine flessibili e strutturalmente complesse, richiedevano un approccio differente, dove l’analisi linguistica ha permesso di esplorare combinazioni proteiche innovative. Il modello ha suggerito cambiamenti in circa un terzo degli amminoacidi delle proteine analizzate, superando i limiti dei metodi tradizionali di ingegneria genetica.
Implicazioni e prospettive
Questa collaborazione sottolinea il potenziale dell’intelligenza artificiale nel contribuire alla ricerca scientifica, ma solleva anche interrogativi sulle implicazioni etiche e sui possibili conflitti di interesse legati agli investimenti di Altman. Sebbene OpenAI abbia dichiarato che Altman non ha influenzato direttamente il progetto e che nessun denaro sia stato scambiato per questa collaborazione, la connessione tra le sue iniziative personali e OpenAI potrebbe attirare ulteriori attenzioni. Al di là delle controversie, il lavoro con Retro Biosciences dimostra che i modelli linguistici possono spingersi oltre il loro tradizionale ambito applicativo, per entrare ad esempio nel campo delle scienze biologiche. Se i risultati preliminari saranno confermati, questo progetto potrebbe aprire la strada a nuove frontiere nella ricerca biomedica, e accelerare la scoperta di soluzioni innovative per problemi complessi.
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