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1月18日，人工智能OpenAI 与美国一家细胞技术公司Retro Biosciences 对外宣布将开展合作，利用人工智能设计干细胞蛋白，可以将诱导多能干细胞（简称iPSC或iPS细胞）生产效率提高多达50倍！
OpenAI与 Retro Biosciences 合作建立了一个专注于生成新蛋白质的机器学习模型。新模型名为 GPT-4b，是 OpenAI 专为 Retro 构建的 GPT-4b模型的定制版本，专注于生物工程。有趣的是，该模型的重点不是预测特定的蛋白质结构（如 Deepmind 的 AlphaFold），而是预测这些蛋白质将如何与其他蛋白质相互作用。
Retro Biosciences是一家致力于抵抗细胞衰老新药开发的创业公司，其联合创始人丁胜教授团队曾在2022年成功诱导小鼠全能干细胞并稳定培养，成果登上Nature。另一位联合创始人Joe Betts-LaCroix在加州理工期间的研究成果也曾登上Science，并在YC担任过2.5年的兼职合伙人。
OpenAI 与 Retro Biosciences 合作开发了其首个以生物学为重点的 AI 模型，标志着该公司进入科学发现和长寿研究领域。GPT-4b micro根据初步数据，新模型在重新设计蛋白质方面显示出令人鼓舞的结果，可以将iPS干细胞生产效率提高多达 50 倍。
Retro Biosciences的目标是将人类正常寿命延长10年，与OpenAI合作的重点是研究山中因子，这是一组由诺奖得主山中伸弥提出的蛋白质，可以将人类皮肤细胞转化为更年轻的干细胞。然而，这种细胞“重编程”效率不高，需要数周时间，且不到1%的细胞能完成再生。为此，OpenAI开发了GPT-4b micro模型，用大量物种的蛋白质序列实例以及蛋白质相互作用相关信息进行训练，提出改进蛋白质因子功能的方法。
该项目的核心是一项令人着迷的科学挑战：将成人皮肤细胞转化为诱导多能干细胞，这一过程传统上效率极低。目前的成功率徘徊在 1% 以下，需要数周时间才能完成。OpenAI 的新模型通过重新设计科学家所称的山中因子（触发这种细胞转化的特定蛋白质）来解决这一问题。
Retro Biosciences 成立于 2021 年，创始人为 Joe Betts-LaCroix，Sam Altman 投资了 1.8 亿美元。该公司拥有 60 多名科学家，开展了五个研究项目，包括自噬和体内重编程。
2024 年，Retro 与 Multiply Labs 达成了一项价值 8500 万美元的协议，以实现其细胞疗法制造流程的自动化，这是扩大与年龄相关疾病细胞治疗规模的关键一步。
OpenAI 的方法与GPT-4b microGoogle DeepMind 的 AlphaFold 有很大不同，它更关注蛋白质相互作用而不是结构预测。通过对蛋白质序列和相互作用数据进行训练，该模型提出了对山中伸弥因子的修改，初步测试显示，这些蛋白质在创建干细胞方面的效率提高了 50 倍。据 Betts-LaCroix 称，该模型比人类主导的努力更快、更好地取得了成果。
这里的技术成就引人注目。OpenAI 研究员 John Hallman 指出，“从整体来看，这些蛋白质似乎比科学家们自己能够生产的更好。”人工智能模型建议进行大胆的修改，有时会改变蛋白质中多达三分之一的氨基酸，这种变化的规模几乎不可能通过传统的实验室方法进行测试。
这对医学的影响可能非常重大。哈佛大学衰老研究员、Retro 顾问 Vadim Gladyshev 解释了这一潜在影响：“对我们来说，这将非常有用。皮肤细胞]很容易重新编程为iPS细胞，但其他细胞则不然。”这一进步可能为更有效的器官发育和细胞替代疗法铺平道路。
然而，科学界需要等待同行评审和结果公布，才能得出最终结论。OpenAI 和 Retro 已承诺发布他们的研究成果，但时间表尚不清楚。目前，该模型本身不会立即得到更广泛的使用，仍然是能力的展示，而不是商业产品。
信息来源：干细胞与外泌体
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