OpenAI ilitangaza mnamo Oktoba 21 kuwa mawakala wake 1,946 wa GPT-Rosalind, wanaofanya kazi sambamba, walichambua data iliyopo kutoka kwa mamilioni ya seli za ubongo za panya katika dakika 32 - kazi ambayo timu inakadiria ingechukua miezi ya kikundi cha utafiti wa binadamu hadi mwaka kukamilisha kupitia uchambuzi wa mwongozo na ukaguzi wa fasihi.
Maandamano hayo, yaliyofanywa na kampuni ya ugunduzi wa dawa ya PerturbAI na Utafiti wa Scripps, yamefafanuliwa katika nakala ya awali ya bioRxiv na yanatumika kile timu inachoita "mawazo ya kibaolojia yaliyosambazwa" kwa atlasi ya ubongo mzima ya CRISPR - seti ya data inayoorodhesha jinsi kuvuruga jeni za mtu binafsi hubadilisha usemi wa jeni kwenye seli za ubongo. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
Jinsi Utoaji wa Sababu za Kibiolojia Unavyofanya Kazi
Majaribio ya upotoshaji ya CRISPR huwaruhusu watafiti kuzima jeni na kupima mabadiliko yanayotokana na seli, lakini wanaweza kutoa uchunguzi zaidi kuliko maabara yoyote inaweza kuchunguza kwa kina. Upungufu huo ndio maana watafiti hushiriki atlasi za seli hadharani. PerturbAI, kampuni ya ugunduzi wa dawa ambayo ilianzisha mbinu hiyo pamoja, na Utafiti wa Scripps ulitoa muundo wa kisayansi na ukaguzi wa kikoa kwa ushirikiano.
Programu iliyofafanuliwa katika uchapishaji wa awali inapeana kila usumbufu wa jeni kwa wakala huru wa AI. Kila wakala huchunguza mabadiliko ya seli zinazohusiana na jeni aliyokabidhiwa, hutafuta fasihi ya kisayansi, na kupendekeza maelezo ya kile anachopata. Kisha safu ya uratibu inachanganya ripoti za mawakala, kubainisha miunganisho kwenye mkusanyiko kamili wa data, na kuorodhesha mawazo yenye matumaini zaidi kwa ufuatiliaji wa binadamu.
"Tunaunda atlasi za seli ili wanasayansi wengine waweze kufanya uvumbuzi ambao hatujafikiria bado," Sarah Teichmann, mwenyekiti wa dawa ya seli shina katika Chuo Kikuu cha Cambridge na mwanzilishi mwenza wa Atlas ya Seli ya Binadamu, katika tangazo la OpenAI. "AI inaweza kusaidia watafiti zaidi kuchunguza nyenzo hizi na kugeuza uchunguzi usiotarajiwa kuwa maswali mapya ya kujaribu."
Nambari: Mara 711 ya Marejeleo, Matokeo 48 kati ya 55 Yamepatikana.
Tofauti ya kiwango kati ya wakala mmoja na karibu 2,000 ni kubwa. Kwa kulinganisha kwa kutumia modeli sawa, upesi, zana na ufikiaji wa data, wakala mmoja hutekeleza wastani wa marejeleo 11 ya fasihi katika mzigo mkubwa zaidi wa kazi, huku mfumo uliosambazwa ukihifadhi marejeleo 7,586 - takriban mara 711 zaidi, kulingana na data ya umma ya mradi.
Wakala pia walishikilia vyema dhidi ya sayansi asilia. Wakifanya kazi bila ufikiaji wa hati ya utafiti wa atlasi, walilinganisha au kuboresha matokeo 48 kati ya 55 ya utafiti wa awali ambayo yanaweza kutolewa kutoka kwa data ambayo mawakala walipokea.
Ili kutathmini ubora, timu iliajiri wanabiolojia 30 wa kiwango cha udaktari kwa ukaguzi uliopofushwa. Tathmini zao ziliunga mkono kwa upana viwango vya mawakala wa miongozo ya utafiti yenye kuahidi.
Kielelezo cha Cholesterol cha DCTN1
Ugunduzi mmoja unaonyesha aina ya nadharia ambayo mfumo unakusudiwa kuonyeshwa. Kuvuruga DCTN1 - jeni inayohusishwa na uharibifu wa neva - iliongeza shughuli za jeni zinazohusika katika uzalishaji wa cholesterol. Msingi wa wakala mmoja ulipendekeza kuwa matatizo ya kusafirisha kolesteroli ndani ya niuroni huenda yakachochea seli kufidia kwa kutoa zaidi.
Wakaguzi watatu waliopofushwa walitoa hiyo inayoongoza alama ya kipaumbele ya ufuatiliaji wa wastani wa 4.3 kati ya 5. Tomasz Nowakowski, profesa mshiriki wa upasuaji wa neva katika UC San Francisco ambaye hakuwa mwandishi wa preprint, alisema katika tangazo la OpenAI kwamba matokeo yanaonyesha ni kwa nini kuunganisha uchunguzi katika taaluma ni muhimu: "Wakati fulani, tumeunganisha sehemu tofauti - tayari tumeziunganisha."
Ahadi na Tahadhari
Tangazo hilo linakuja huku kukiwa na kasi ya haraka katika msukumo wa sayansi ya maisha ya OpenAI. GPT-Rosalind, iliyoanzishwa mapema mwaka huu, ni kielelezo maalumu kwa ajili ya utafiti wa sayansi ya maisha ambao unachanganya hoja za kibiolojia na utumiaji wa zana za kisayansi, pamoja na matumizi yaliyorekodiwa yanayohusu genomics, uchanganuzi wa protini, utafiti lengwa, kemia ya kimatibabu, na upangaji wa majaribio. Kampuni pia imezindua Rosalind Workbench ya utiririshaji wa kazi za kisayansi na programu-jalizi ya Utafiti wa Sayansi ya Maisha katika Codex, na mnamo Juni ilianzisha LifeSciBench, tathmini ambayo kampuni hiyo inasema inapima usaidizi wa utafiti badala ya kudhibitisha kuwa mfumo unaweza kudhibitisha ugunduzi kwa uhuru au kuchukua nafasi ya uthibitishaji wa majaribio - tofauti ambayo inaendana na tangazo la sasa.
Mawazo muhimu yanabaki. Ulinganisho wa dakika 32 dhidi ya mwaka ni makadirio ya kielelezo yaliyoundwa kutokana na dhana - dakika 15 kwa kila usumbufu wa jeni na dakika 10 kwa kila karatasi iliyosomwa - badala ya kipimo sawa. Kazi hii ni uthibitisho wa dhana: AI iliibua dhahania kwa wanadamu ili kujaribu, sio uvumbuzi uliothibitishwa, na hakuna miongozo iliyothibitishwa kwa majaribio. Ulinganisho wa kasi na wachanganuzi wa kibinadamu vile vile hutegemea mawazo ya wakati wa timu badala ya majaribio ya moja kwa moja, na wakaguzi wa kitaalam waliweka alama za ripoti za mawakala badala ya kuzishindanisha dhidi ya timu ya utafiti ya binadamu. Uigaji huru wa ulinganishaji wa mtindo wa kuigwa bado haujatokea.
Bado, onyesho hilo linachora mtiririko unaowezekana wa baadaye wa baiolojia: hifadhidata za umma huchimbwa tena na makundi ya mawakala maalumu, huku wanasayansi wa kibinadamu wakitumia muda wao kupima na kuboresha kile ambacho mashine ziko juu zaidi. Iwapo viwango hivyo vinabaki kwenye maabara vitabainisha iwapo hoja za AI zinazosambazwa huwa vifaa vya kawaida katika sayansi ya maisha.
Dokezo la chanzo: Maelezo katika makala haya yametolewa kutoka kwa tangazo la OpenAI la tarehe 21 Oktoba 2026 na R&D World, ikijumuisha nakala ya awali ya bioRxiv (Sun et al., 2026).---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
