La corsa verso l’allungamento della vita umana conquista un nuovo alleato: l’intelligenza artificiale. OpenAI, famosa per lo sviluppo di ChatGPT, sta collaborando con Retro Biosciences per creare un modello in grado di riprogettare proteine e rivoluzionare il campo della medicina rigenerativa.
La rivoluzione delle proteine con GPT-4b micro
Stando a quanto riportato dal MIT Technolgy Review, l’azienda guidata da Sam Altman ha sviluppato un modello di AI, GPT-4b micro, che “immagina proteine in grado di trasformare le cellule normali in cellule staminali“.
In pratica, la risposta di OpenAI ad AlphaFold, il modello di AI sviluppato da ricercatori di Google DeepMind, che ha vinto addirittura il premio Nobel per la chimica per il suo lavoro sulle proteine.
Per progettarla, un anno fa OpenAI ha avviato una collaborazione con Retro Biosciences, una startup di San Francisco che si è posta come obiettivo “prolungare la normale durata della vita umana di 10 anni“, studiando nuovi metodi per la riprogrammazione cellulare.
Cosa sappiamo finora del modello di OpenAI per la longevità
Scopo di GPT-4b micro sarebbe quello di “ripensare le proteine note come fattori Yamanaka“. Queste molecole, quando applicate a cellule umane, possono trasformarle in cellule staminali capaci di generare qualsiasi tipo di tessuto. “Una volta aggiunte ad una cellula di pelle umana, la trasformano in una cellula staminale apparentemente giovane, che può produrre qualsiasi altro tessuto nel corpo“, si legge sul MIT.
Si tratta però di un processo non molto efficiente, visto che dopo diverse settimane meno dell’1% delle cellule trattate completerà il percorso di ringiovanimento. E qui entra in gioco GPT-4b, che suggerirà ai ricercatori come modificare due dei fattori Yamanaka, in modo che siano “50 volte più efficaci“.
Sempre il MIT riferisce che il modello non funziona allo stesso modo del sopraccitato AlphaFold di Google, che prevede quale forma assumeranno le proteine. Poiché i fattori Yamanaka sono proteine non strutturate “hanno richiesto un approccio diverso, a cui i modelli linguistici di grandi dimensioni di OpenAI erano adatti“. Il modello GPT è stato addestrato su esempi di sequenze proteiche di molte specie, nonché su informazioni su quali proteine tendono a interagire tra loro.
Sembra un’enorme raccolta di dati: in realtà è solo una frazione di ciò su cui sono stati addestrati i chatbot di punta di OpenAI. In pratica, GPT-4b è a tutti gli effetti un “modello linguistico di piccole dimensioni“.
GPT-4b micro, una promessa per la medicina generativa?
A livello scientifico, la capacità di riprogrammare cellule in modo più efficiente potrebbe rivoluzionare la medicina rigenerativa. Esperti come Vadim Gladyshev di Harvard vedono in questa tecnologia una risorsa fondamentale per applicazioni pratiche come la creazione di cellule staminali da specie diverse o lo sviluppo di terapie personalizzate.
Al momento non sono stati ancora pubblicati i primi dati sull’efficienza di GPT-4b micro. Fino ad allora, gli scienziati esterni non saranno in grado di dire se i risultati siano reali. Inoltre il modello non è ancora disponibile per un uso più ampio.
