Por Josh Quittner
3 min lectura
La IA ya no se limita a generar código, imágenes y canciones. Ahora puede rediseñar las proteínas dentro de tus células.
En una publicación en el blog de la empresa, OpenAI acaba de anunciar que colaboró con Retro Biosciences, una startup de longevidad de Silicon Valley, para entrenar un modelo especializado llamado GPT-4b micro. A diferencia de los chatbots que conoces, este modelo no fue ajustado para conversaciones casuales o lluvia de ideas. En su lugar, fue entrenado con secuencias de proteínas, textos biológicos y datos de estructura 3D para que pudiera proponer variantes completamente nuevas de proteínas utilizadas en medicina regenerativa.
Los resultados fueron sorprendentes: GPT-4b micro rediseñó exitosamente dos de los famosos factores de Yamanaka—proteínas que ganaron un Premio Nobel por su capacidad de convertir células adultas de vuelta en células madre. Las células madre son células especiales que pueden tanto autorenovarse (regenerarse) como diferenciarse en muchos otros tipos de células en el cuerpo. Son importantes porque actúan como el sistema de reparación del cuerpo y tienen un enorme potencial para tratar enfermedades, regenerar tejidos e incluso revertir aspectos del envejecimiento.
En el laboratorio, las versiones diseñadas por IA mostraron 50 veces mayor expresión de marcadores de células madre y repararon el daño del ADN más efectivamente que las originales. En otras palabras, hicieron que las células viejas actuaran más jóvenes, más rápido.
Los factores de Yamanaka son centrales para la medicina regenerativa, con potencial para tratar ceguera, diabetes, falla orgánica y más. Sin embargo, en la práctica, son ineficientes—menos del 0,1% de las células usualmente se convierten en células madre, y el proceso puede tomar semanas. Al encontrar variantes que aumentan dramáticamente la eficiencia, la IA podría acelerar la investigación de reprogramación celular por años, reduciendo el ensayo y error de la biotecnología convencional.
Esto podría tener efectos expansivos:
Las startups de longevidad podrían usar proteínas diseñadas por IA para rejuvenecer células de manera más segura y consistente.
Los cronogramas de desarrollo de medicamentos podrían reducirse si modelos como GPT-4b micro se convierten en ingenieros de proteínas bajo demanda.
La biología sintética podría superar "lo que la evolución nos dio" y comenzar a explorar enormes espacios de diseño que una vez fueron imposibles de navegar para los humanos.
La ciencia está en etapas tempranas, y OpenAI admite que esto es una prueba de concepto. La validación en laboratorio es una cosa; pasar a terapias clínicas es otra. La ingeniería de proteínas es notoria por fallar en la traducción del laboratorio al organismo, y mucho menos a las personas.
También existen preocupaciones de bioseguridad—si la IA puede diseñar rápidamente proteínas poderosas, entonces ese poder corta en ambas direcciones. La respuesta de OpenAI es la transparencia: El trabajo con Retro está siendo publicado abiertamente para que otros puedan replicarlo y criticarlo.
Para OpenAI, esto no se trata solo de un experimento; se trata de mostrar que las herramientas de modelos de lenguaje pueden ser redirigidas hacia el descubrimiento científico.
"Cuando los investigadores aportan conocimiento profundo del dominio a nuestros modelos, problemas que una vez tomaron años pueden cambiar en días", señaló Boris Power, quien lidera las asociaciones de investigación en la empresa.
Si eso es cierto, entonces la IA no solo cambiará cómo escribimos o programamos—podría comenzar a cambiar lo que significa envejecer, sanar y mantenerse vivo.
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