OpenAI hat eine Fallstudie mit Retro Biosciences veröffentlicht, bei der ein spezielles KI-Modell verwendet wurde, um Proteine zu redesignen, die Zellen in Stammzellen umwandeln, mit einer 50-fach höheren Effizienz als die ursprünglichen, 2012 mit dem Nobelpreis ausgezeichneten Versionen.
Im Detail:
Forscher entwickelten GPT-4b micro, eine KI, die auf biologischen Daten statt auf Internettexten trainiert wurde, um ‚Yamanaka‘-Proteine zu redesignen, die alternde Zellen umprogrammieren.
Die KI-gestalteten Proteine wandelten die Zellen 50-fach effizienter in Stammzellen um und zeigten deutlich bessere DNA-Reparaturfähigkeiten.
Die Ergebnisse kehrten eines der Hauptsignaturen des Alterns auf zellulärer Ebene um, wobei mehrere Labore die Ergebnisse mit verschiedenen Testmethoden validierten.
Warum es wichtig ist:
Während öffentliche Modelle Nutzern in ihrer Arbeit helfen, könnten speziell trainierte Modelle von Fachexperten Entdeckungen ermöglichen, die allgemeine KI niemals finden würde – und Biologie, Chemie und Materialwissenschaften in Bereiche verwandeln, in denen Jahrzehnte an Laborarbeit in Wochen komprimiert werden.
Quelle: OpenAI Blog