 |
| Biểu tượng của Hãng OpenAI. Ảnh: REUTERS/TTXVN |
Theo tờ MIT Technology Review, mô hình này được phát triển phối hợp với Retro Biosciences (một công ty khởi nghiệp tập trung vào lập trình lại tế bào để kéo dài tuổi thọ) thông qua cải tiến sản xuất tế bào gốc và tái thiết kế một số protein quan trọng.
Tế bào gốc đóng vai trò thiết yếu trong y học tái tạo, có khả năng phân hóa thành nhiều loại tế bào khác nhau, hứa hẹn tiềm năng điều trị các bệnh liên quan đến tuổi tác. Retro Biosciences được thành lập năm 2021, đã nhận được khoản đầu tư 180 triệu USD từ Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman vào năm 2022 để thúc đẩy các dự án liên quan.
GPT-4b micro tập trung vào cải tiến các yếu tố Yamanaka - các protein có khả năng chuyển đổi tế bào trưởng thành thành tế bào gốc. Kết quả thử nghiệm sơ bộ cho thấy các protein được tái thiết kế theo mô hình này có hiệu quả gấp 50 lần so với các protein tự nhiên trong việc kích thích sản xuất tế bào gốc. Mô hình cũng được đào tạo trên dữ liệu sinh học từ nhiều loài, giúp tăng độ chính xác trong việc dự đoán cấu trúc và tương tác của protein.
Ông John Hallman - một trong những nhà phát triển tại OpenAI - nhận xét rằng các protein do mô hình thiết kế "vượt trội hơn những protein mà các nhà khoa học có thể tạo ra theo cách truyền thống". Hiện GPT-4b micro vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu và chưa được công bố rộng rãi. OpenAI dự kiến chia sẻ các kết quả để đánh giá ngang hàng trong tương lai.
Việc ứng dụng AI vào lĩnh vực sinh học đã trở thành xu hướng trong những năm gần đây. Năm 2018, Google phát triển AlphaFold, mô hình AI giúp tìm ra cấu trúc 3D phức tạp của protein với độ chính xác cao trong thời gian ngắn. Các nghiên cứu gần đây trên tạp chí Nature cũng chứng minh AI có thể thiết kế các protein vô hiệu hóa nọc rắn độc hoặc hỗ trợ phát triển vaccine và phương pháp điều trị ung thư.
Ông David Baker - Giáo sư Hóa sinh tại Đại học Washington - nhận định rằng mặc dù các protein tự nhiên rất ấn tượng nhưng những protein được thiết kế có thể mang lại tiềm năng lớn hơn trong nhiều ứng dụng. Nghiên cứu của ông về thiết kế protein tính toán đã giành giải Nobel Hóa học năm 2024, minh chứng cho tiềm năng to lớn của AI trong y học và sinh học.
