OpenAI et Retro Biosciences développent GPT-4b Micro, un modèle IA pour optimiser les protéines de longévité

OpenAI, en collaboration avec Retro Biosciences, a mis au point GPT-4b Micro, un modèle d'intelligence artificielle, GPT-4b micro, qui propose des optimisations de protéines pour transformer des cellules ordinaires en cellules souches, surpassant potentiellement les capacités humaines dans ce domaine.

OpenAI a franchi une étape significative dans le domaine des sciences de la vie en développant un modèle de langage spécialisé, GPT-4b micro, conçu pour améliorer les facteurs de Yamanaka (Oct4, Sox2, Klf4, and c-Myc). Ces protéines sont essentielles pour convertir les cellules de la peau en cellules souches, un processus vu comme un moyen prometteur de régénérer les tissus et de cultiver des organes humains. Le modèle a été entraîné sur des séquences de protéines provenant de diverses espèces et des données sur les interactions protéiques, ce qui lui permet de suggérer des versions alternatives de protéines pour des tests en laboratoire.

Les tests préliminaires ont révélé que l'efficacité de la création de cellules souches était multipliée par 50 par rapport aux méthodes traditionnelles, dont le taux de réussite était historiquement inférieur à 1 %. Bien ces résultats initiaux soient prometteurs, ces affirmations doivent être abordées avec prudence. Les résultats n'ont pas encore été validés par des scientifiques externes, et OpenAI ainsi que Retro Biosciences prévoient de publier leurs recherches pour une évaluation plus approfondie. Le modèle n'est pas encore disponible au public, et il n'y a pas de calendrier clair pour sa potentielle commercialisation.

Des avancées importantes possibles mais prudences...

Le projet illustre non seulement l'avancement d'OpenAI dans l'application de modèles de langage à la biologie, mais soulève également des questions sur l'efficacité et la transparence des modèles d'IA dans la recherche scientifique. La méthode utilisée par GPT-4b micro, qui diffère de celle d'AlphaFold de Google, est particulièrement adaptée aux protéines Yamanaka, qui sont naturellement désordonnées et flexibles. Cependant, la manière exacte dont le modèle parvient à ses conclusions reste incertaine, ce qui nécessite une exploration plus approfondie pour comprendre pleinement son fonctionnement et ses capacités. Si les avancées deviennent probantes, GPT-4b Micro pourrait cependant jouer un rôle central dans la médecine régénératrice et la santé en général. Dans la transplantation d'organes par exemple, en permettant le développement d'organes cultivés en laboratoire et adaptés à chaque patient. Dans la lutte contre les maladies dégénératives comme la maladie Parkinson et d'Alzheimer, en remplaçant les cellules endommagées par des cellules saines. Ou encore dans la médecine personnalisée, en accélerant a création de traitements sur mesure en améliorant l'évolutivité et la rentabilité de la production de cellules souches.

En outre, le financement et les investissements de Sam Altman, PDG d'OpenAI, dans Retro Biosciences, à hauteur de 180 millions de dollars, ajoutent une couche de complexité concernant les motivations et l'indépendance des recherches menées. Ces liens financiers pourraient influencer la perception du projet par le public et la communauté scientifique, bien qu'OpenAI affirme que les décisions concernant le projet n'ont pas été influencées par les investissements d'Altman. La suite des événements déterminera comment ces technologies d'IA seront intégrées dans les pratiques scientifiques courantes et leur impact potentiel sur le domaine de la biotechnologie et de la médecine régénérative.