OpenAI, 장수 과학 발전을 위한 AI 모델 개발

OpenAI는 줄기세포 제조를 개선하기 위한 AI 모델을 개발하였으며, 이는 MIT Technology Review에서 처음 보도된 바와 같이, 레트로 바이오사이언스와의 협력을 통한 장수 연구에 집중하고 있습니다.

모델인 GPT-4b micro는 OpenAI의 생물학적 데이터 분야로의 첫 도전을 표시하며, 노화와 재생 의학에서 핵심 영역인 줄기세포 재프로그래밍에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

OpenAI의 CEO인 Sam Altman이 투자한 Retro Biosciences라는 회사는 MIT에서 보도한 바와 같이, 인간의 피부 세포를 줄기세포로 재프로그래밍할 수 있는 단백질인 야마나카 요인을 연구하고 있습니다.

이 과정은 조직을 회복하고 장기를 재생하는 데 잠재적으로 활용될 수 있지만, 현재로써는 효율이 떨어져, 성공적으로 재프로그래밍되는 세포가 1% 미만입니다. GPT-4b micro는 단백질 시퀀스와 상호작용에 대해 훈련받아 야마나카 요인을 최적화하는 방안을 제안하며, 그 효과를 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이에 대한 내용은 MIT에서 보도했습니다.

MIT는 초기 결과가 모델의 제안이 야마나카 요인의 개선에 이바지했음을 설명하며, 예비 테스트는 그 효율성이 50배 이상 증가했음을 나타냅니다.

OpenAI와 Retro Biosciences 사이의 협업은 1년 전에 시작되었고, 이는 OpenAI의 보다 광범위한 노력의 일부로, AI가 과학적 발견에 어떻게 기여할 수 있는지 탐구하는 것입니다.

OpenAI가 모델을 공개적으로 사용할 수 있게 하지 않았지만, 이 프로젝트는 AI가 생물학적 문제에 어떻게 적용될 수 있는지를 보여주며, 노화 및 재생의학과 같은 분야에서 AI 기반 연구의 미래를 엿보게 합니다.

MIT은 Google의 AlphaFold가 단백질 접힘에 초점을 맞춘 반면, OpenAI의 모델은 야마나카 요소의 독특한 특성에 맞춰져 있다고 지적합니다. 이 모델은 집중적인 데이터셋과 “퓨샷” 프롬프팅 기법을 사용하여 단백질을 재설계합니다.

이러한 수정 사항들은 실험실에서 테스트 되었고, 연구자들은 모델의 예측이 종종 전통적인 방법보다 더 나은 결과를 가져왔다는 것을 발견했습니다.

OpenAI의 모델이 줄기세포 연구에 미치는 전체적인 영향은 아직 확인되지 않았지만, 초기 결과는 매우 유망합니다. 이 분야의 전문가들, 하버드 대학의 연구원인 Vadim Gladyshev를 포함하여, MIT에서 보도한 바와 같이 세포 재프로그래밍에 있어 오랫동안 남아 있는 도전 과제를 해결하기 위한 AI의 잠재력에 대해 관심을 표현하였습니다.

그러나, 이 모델의 예측이 아직 완전히 이해되지 않았으며, OpenAI와 Retro Biosciences 간의 협력은 아직 초기 단계에 있음을 MIT가 지적했습니다.

OpenAI가 AI와 생물학의 교차점을 계속 탐구함에 따라, Retro Biosciences와의 협력은 AI가 곧 장수와 재생 의학과 같은 분야에서의 발견을 가속화하는 역할을 할 수 있는 방법의 한 예를 보여줍니다.