تقدم “OpenAI” نموذج الذكاء الاصطناعي لتقدم في علم الطول العمري

Image by TisisEngineering, from Unsplash

تقدم “OpenAI” نموذج الذكاء الاصطناعي لتقدم في علم الطول العمري

وقت القراءة: 3 دقائق

قامت OpenAI بتطوير نموذج AI بهدف تحسين تصنيع الخلايا الجذعية، وذلك في تعاون مع Retro Biosciences والذي يركز على الأبحاث المتعلقة بالطول العمر، كما أعلن لأول مرة في MIT Technology Review.

في عجلة من أمرك؟ هنا الحقائق السريعة!

  • قامت OpenAI بتطوير GPT-4b micro لتحسين تصنيع الخلايا الجذعية لأبحاث الطول العمري.
  • تم تدريب GPT-4b micro على تسلسلات البروتين والتفاعلات من عدة أنواع.
  • تظهر النتائج الأولية أن الاقتراحات التي يقدمها النموذج تتفوق على الطرق التقليدية لإعادة برمجة الخلايا الجذعية.

تمثل النموذج، GPT-4b micro، أول مغامرة لـOpenAI في البيانات البيولوجية وقد يكون لها تأثير كبير على إعادة برمجة الخلايا الجذعية، وهي منطقة رئيسية في الشيخوخة والطب التجديدي.

تقوم Retro Biosciences، وهي شركة ممولة من قبل الرئيس التنفيذي لـ OpenAI، سام ألتمان، بدراسة عوامل الياماناكا – البروتينات التي يمكن أن تعيد برمجة خلايا الجلد البشرية إلى خلايا جذعية، قادرة على التحول إلى أنواع مختلفة من الأنسجة، كما أفادت MIT.

بينما يقدم هذا العملية إمكانيات تطبيقية في تجديد الأنسجة ونمو الأعضاء، فهو غير فعال حالياً، حيث تقل نسبة الخلايا التي تتعرض لإعادة البرمجة الناجحة عن 1٪. تم تدريب GPT-4b micro على تسلسلات البروتين والتفاعلات بهدف اقتراح طرق لتحسين عوامل الياماناكا، وزيادة فعاليتها، كما أفادت MIT.

توضح MIT أكثر أن النتائج الأولية تظهر أن اقتراحات النموذج أدت إلى تحسينات في عوامل ياماناكا، حيث تشير الاختبارات الأولية إلى زيادة تزيد عن 50 ضعفًا في كفاءتها.

بدأت التعاون بين OpenAI وRetro Biosciences قبل عام، وهو جزء من جهود OpenAI الأوسع لاستكشاف كيف يمكن للذكاء الصناعي أن يساهم في الاكتشاف العلمي.

على الرغم من أن OpenAI لم تقم بإصدار النموذج للاستخدام العام، فإن المشروع يبرز كيف يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي على المشكلات البيولوجية، مما يوفر نظرة مستقبلية على البحوث التي تقودها الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل الشيخوخة والطب التجددي.

تلاحظ MIT أنه على عكس AlphaFold الخاصة بجوجل، التي تركز على طي البروتين، فإن النموذج الخاص بـ OpenAI مصمم للخصائص الفريدة للعوامل اليماناكا. يستخدم مجموعة بيانات محددة وتقنية “prompting” بضع اللقطات لإنتاج تصميمات بروتين جديدة.

تم اختبار هذه التعديلات في المختبر، حيث وجد الباحثون أن التوقعات الناتجة عن النموذج غالبًا ما تؤدي إلى نتائج أفضل من الأساليب التقليدية.

لا يزال تأثير نموذج OpenAI الكامل على أبحاث الخلايا الجذعية غير واضح تمامًا، ولكن النتائج الأولية واعدة. أعرب الخبراء في المجال، بما في ذلك الباحث في هارفارد فاديم غلاديشيف، عن اهتمامهم بالقدرة المحتملة للذكاء الصناعي على التعامل مع التحديات القديمة في إعادة برمجة الخلايا، كما أفادته MIT.

ومع ذلك، لا يتم فهم توقعات النموذج بشكل كامل بعد، ولا تزال التعاون بين OpenAI وRetro Biosciences في مراحله الأولى، كما لاحظت MIT.

وبينما تستمر OpenAI في استكشاف التقاطع بين الذكاء الصناعي والعلوم البيولوجية، يعتبر التعاون مع Retro Biosciences مثالًا على كيفية الدور الذي قد يلعبه الذكاء الصناعي قريبًا في تسريع الاكتشافات في مجالات مثل الطول العمر والطب التجديدي.

هل أعجبك هذا المقال؟ امنحه تقييمًا!
كان سيئًا لم يعجبني كان معقولًا جيد إلى حد كبير! أحببته!

يسعدنا أن عملنا أعجبك!

نهتم برأيك لأنك من قرّائنا الذين نقدِّرهم، فهلّ يمكن أن تقيّمنا على Trustpilot؟ إنه إجراء سريع ويعني الكثير لنا. شكرًا لتعاونك القيّم!

قيِّمنا على Trustpilot
5.00 بتصويت 2 من المستخدمين
عنوان
تعليق
شكرًا على ملاحظاتك!
Loader
Please wait 5 minutes before posting another comment.
Comment sent for approval.

اترك تعليقًا

Loader
Loader عرض المزيد…