OpenAI lanza GPT-Rosalind, un modelo de IA para la investigación en ciencias de la vida.

      Nombrado en honor al cristalógrafo que ayudó a revelar la estructura del ADN, GPT-Rosalind es la primera serie de modelos específicos de dominio de OpenAI, ajustada para bioquímica, genómica e ingeniería de proteínas. El acceso está restringido a un programa de acceso confiable para clientes empresariales verificados, incluyendo Amgen, Moderna y Thermo Fisher Scientific.

      OpenAI ha lanzado GPT-Rosalind, un modelo de razonamiento de vanguardia construido específicamente para la investigación en ciencias de la vida, anunció la compañía el jueves.

      El modelo está diseñado para apoyar la síntesis de evidencia, la generación de hipótesis, la planificación experimental y los flujos de trabajo científicos de múltiples pasos en bioquímica, genómica e ingeniería de proteínas, representando la primera serie de modelos específicos de dominio construidos a medida por OpenAI.

      Está disponible como una vista previa de investigación en ChatGPT, Codex y la API de OpenAI, pero el acceso está restringido a un programa de acceso confiable para clientes empresariales calificados en los Estados Unidos.

      El 💜 de la tecnología de la UE Las últimas novedades de la escena tecnológica de la UE, una historia de nuestro sabio fundador Boris y un arte de IA cuestionable. Es gratis, cada semana, en tu bandeja de entrada. ¡Inscríbete ahora! El modelo lleva el nombre de Rosalind Franklin, la química británica y cristalógrafa de rayos X cuya imagen de difracción del ADN fue fundamental para revelar la estructura de doble hélice, y cuya contribución estuvo notablemente ausente del Premio Nobel de 1962 otorgado a Watson, Crick y Wilkins.

      El nombre es un acto de reconocimiento: el trabajo de Franklin es ahora ampliamente considerado como fundamental para la biología molecular moderna, y sigue siendo un punto de referencia en las discusiones sobre la eliminación de las mujeres de la historia científica.

      OpenAI está enmarcando GPT-Rosalind como una herramienta para comprimir el tiempo desde la idea científica hasta la evidencia clínica. La compañía estima que actualmente toma aproximadamente de 10 a 15 años mover un fármaco desde el descubrimiento del objetivo hasta la aprobación regulatoria en los Estados Unidos.

      GPT-Rosalind está posicionado para ayudar en las etapas tempranas: puede consultar bases de datos especializadas, analizar literatura científica, interactuar con herramientas computacionales y sugerir nuevos caminos experimentales dentro de una única interfaz.

      Junto con el modelo en sí, OpenAI también está introduciendo un complemento de investigación en Ciencias de la Vida para Codex que conecta modelos a más de 50 herramientas científicas y fuentes de datos, dando a los investigadores acceso programático a bases de datos biológicas y tuberías computacionales.

      Los socios de lanzamiento incluyen Amgen, Moderna, Thermo Fisher Scientific y el Instituto Allen. OpenAI también está trabajando con el Laboratorio Nacional de Los Álamos en el diseño de proteínas y catalizadores guiados por IA.

      El rendimiento de referencia, según lo informado por OpenAI, muestra que GPT-Rosalind logra una tasa de aprobación de 0.751 en BixBench, un punto de referencia de bioinformática desarrollado por Edison Scientific que evalúa modelos en tareas de biología computacional del mundo real.

      En LABBench2, un punto de referencia de tareas de investigación más amplio, el modelo superó a GPT-5.4 en seis de once tareas, con su ventaja más significativa en CloningQA, una tarea que requiere el diseño de extremo a extremo de reactivos para protocolos de clonación molecular.

      La señal de rendimiento más notable provino de una evaluación de terceros realizada con Dyno Therapeutics, una empresa de terapia génica centrada en el diseño de proteínas de cápside AAV.

      Utilizando secuencias de ARN no publicadas y previamente no vistas para protegerse contra la contaminación del punto de referencia, GPT-Rosalind fue probado en tareas de predicción de secuencia a función y generación de secuencias.

      Las mejores de diez presentaciones del modelo se clasificaron por encima del percentil 95 de expertos humanos en la tarea de predicción y alrededor del percentil 84 en generación de secuencias, según OpenAI y confirmado por múltiples medios que cubren el lanzamiento.

      El lanzamiento conlleva importantes advertencias de doble uso que OpenAI ha abordado a través de su modelo de acceso. Los investigadores han advertido que los modelos de IA entrenados con datos biológicos podrían ser mal utilizados para ayudar a diseñar patógenos peligrosos.

      La decisión de OpenAI de restringir el acceso exclusivamente a un programa de acceso confiable verificado, con organizaciones que deben demostrar que están trabajando para mejorar los resultados de salud humana y mantener controles de seguridad y gobernanza sólidos, es una respuesta directa a ese riesgo. Durante la fase de vista previa de investigación, el uso no consumirá créditos de API existentes.