OpenAI推出新模型 助力细胞重编程研究延长人类寿命

近期，OpenAI发布了一款全新的大模型，旨在应用于生命科学领域，特别是在细胞重编程和延长人类寿命的研究方面。这一模型标志着OpenAI在生物数据分析的又一重大突破，能够帮助科学家们设计出可将普通细胞转换为干细胞的蛋白质。这一创新的成果将为生物医学研究提供了强有力的工具，促进人类对于生命延续的深入探讨。

根据MIT科技评论的报道，这一新模型是OpenAI首次专注于生物数据分析的项目，并与一家名为Retro Bioscience的创业公司展开合作。这家公司成立于2022年，专注于开发抵抗细胞衰老的新药，包括细胞重编程、自噬以及基于血浆的疗法。Retro的联合创始人曾在其药学院担任院长，积极开展细胞重编程的相关研究，并在2022年发表了一项利用化学小分子诱导小鼠全能干细胞的研究成果。另一位联合创始人曾在加州理工学院的时候，对蛋白质中电子隧道速率的控制因素进行了开创性研究。

Retro Bioscience的目标是将人类的正常寿命延长10年，这使得与OpenAI的研究合作显得尤为重要。两者的合作重点是山中因子（Yamanaka factors），这是一组能够将人类皮肤细胞转换为更年轻的干细胞的蛋白质，为细胞重编程领域注入了新的希望。由于这一过程的效率低下，实验室培养的细胞再生成功率不到1%，亟需改进。

为了解决这一科学难题，OpenAI开发了名为“GPT-4b”的新模型，专门用于提出蛋白质因子的优化方法。通过在大量物种的蛋白质序列及相互作用信息上进行训练，该模型能够生成潜在的改进建议，进而提高细胞重编程的效率。与谷歌的AlphaFold模型不同，后者主要用于预测蛋白质的三维结构，而GPT-4b则专注于松散且无固定结构的山中因子。

科学家们借助这一模型的能力，探索了多种可能的山中因子重新设计方案。他们使用“few-shot”提示的方法，通过一系列带有答案的示例，激发模型生成新的优化方案。虽然基因工程师通常只能在实验室条件下测试有限的分子改造方案，OpenAI的模型却能够频繁生成具有显著改动的设计建议，达到每个蛋白质的三分之一氨基酸的优化。

Retro公司首席执行官Joe Betts-Lacroix对此表示，该模型提出的建议表现得非常出色。他们迅速将生成的设计应用到实验室中，取得了实质性的成果。根据初步测量结果，经过模型优化后的两种山中因子的效果提升了50倍以上，这标志着该模型能够在实际应用中取得显著成效。

OpenAI的科研团队成员John Hallman、Aaron Jaech与Retro的Rico Meinl共同负责了该模型的开发。John Hallman表示，这些通过模型改造的蛋白质性能似乎远超科学家自我设计的结果。不过由于尚未公开发表研究结果，外界科学家无法验证这些数据的真实性。同时，目前该模型也未对外开放使用，仅有一个定制化的展示案例可供参考。

关于模型的未来发展，Aaron Jaech提到，是否将其单独发布或整合到OpenAI其他主流推理模型中，尚未决定。需要指出的是，OpenAI强调，Altman并未直接参与与Retro的合作，所有相关决策均未受他的其他投资的影响。

OpenAI的新模型为细胞重编程研究带来了新的机遇，推动了生命科学的进步与发展。通过对山中因子的深入研究，该模型不仅为科学家们提供了新的工具，也为延长人类寿命的探索开辟了新路径。随着研究的深入，人类在探索生命质量与延续时间方面的可能性将会获得更多突破。

在不久的将来，我们能够见证更具前瞻性、变革性的生物医学进展，让人类在打破衰老桎梏的道路上更进一步。科学家们在这一领域的探索正如同一场伟大的冒险，而OpenAI的新模型是这一冒险中的催化剂。希望在不久的将来，研究的成果能够转化为实际应用，造福全人类。