OpenAI hat GPT-Rosalind eingeführt, ein neues Modell für die Biologie-, Arzneimittelforschung und translationale Medizin. Qualifizierte Unternehmenskunden in den USA können es nun in einer Forschungsvorschau testen.
GPT-Rosalind, benannt nach der Wissenschaftlerin Rosalind Franklin, steht als Forschungsvorschau ausgewählten Unternehmenskunden wie Amgen und Moderna zur Verfügung.
NurPhoto / Getty Images
OpenAI hat GPT-Rosalind eingeführt, ein neues Modell für die Biologie-, Arzneimittelforschung und translationale Medizin. Qualifizierte Unternehmenskunden in den USA können es nun in einer Forschungsvorschau testen.
Forscher können das Modell nutzen, um komplexe, mehrstufige wissenschaftliche Aufgaben zu bewältigen. Diese reichen von der Sammlung bestehender Beweise und der Formulierung neuer Hypothesen bis hin zur Planung von Experimenten. OpenAI gab an, mit Kunden wie Amgen $AMGN, Moderna $MRNA, dem Allen Institute und Thermo Fisher $TMO Scientific zusammenzuarbeiten, um das Modell in Entdeckungsprozessen anzuwenden.
Qualifizierte Kunden im vertrauenswürdigen Zugangsprogramm von OpenAI können das Modell über ChatGPT, Codex oder die API nutzen. OpenAI veröffentlicht außerdem ein kostenloses Life Sciences-Forschungs-Plugin für Codex, das Wissenschaftlern Zugriff auf über 50 Datenquellen und wissenschaftliche Werkzeuge bietet. Während der Forschungsvorschau wird die Nutzung des Modells keine bestehenden Credits oder Tokens verbrauchen, solange die Benutzer die Missbrauchsrichtlinien von OpenAI einhalten.
Das Modell ist nach Rosalind Franklin benannt, der britischen Wissenschaftlerin, deren Arbeit dazu beitrug, die Struktur der DNA zu entschlüsseln. Joy Jiao, Forschungsleiterin für Lebenswissenschaften bei OpenAI, sagte, das Unternehmen glaube noch nicht, dass KI allein neue Behandlungsmethoden für Krankheiten entwickeln könne. Sie sagte jedoch gegenüber Reportern: "Wir glauben, dass es eine echte Chance gibt, Forschern zu helfen, einige der komplexesten und zeitintensivsten Teile des wissenschaftlichen Prozesses schneller zu durchlaufen", laut Bloomberg.
OpenAI sagte, dass GPT-Rosalind beim BixBench-Benchmark, der reale Aufgaben der Bioinformatik und Datenanalyse testet, die höchste Punktzahl unter den Modellen mit veröffentlichten Ergebnissen erzielte. In einer weiteren Bewertung mit dem Gentherapieunternehmen Dyno Therapeutics rangierten die besten zehn Einsendungen des Modells über dem 95. Perzentil der menschlichen Experten bei einer RNA-Sequenzvorhersageaufgabe.
OpenAI sagte, dass nur Organisationen, die legitime wissenschaftliche Forschung mit klarem öffentlichem Nutzen betreiben, Zugriff auf das Modell erhalten können. Das Unternehmen hat Kontrollen für Berechtigung, Zugang und Governance. Laut Bloomberg sagte Wang, dass das System nach Anzeichen für Bedenken hinsichtlich biologischer Waffen Ausschau hält und sogenannte "hochpräzise Flags" auslöst, wenn bestimmte Schwellenwerte erreicht werden.
Nach den Nachrichten über das Modell fielen die Aktien mehrerer Arzneimittel-Entwicklungsunternehmen. Recursion Pharmaceuticals und Schrodinger verloren jeweils mehr als 5 % ihres Wertes, IQVIA $IQV Holdings fiel um bis zu 3,2 % und Charles River Laboratories fiel um 2,6 %.
KI-gestützte Arzneimittelentdeckung zieht mehr Investitionen an von Pharmaunternehmen, akademischen Einrichtungen und Biotech-Startups. Precedence Research schätzt, dass die Investitionen der Arzneimittelindustrie in KI bis 2026 2,51 Milliarden USD und bis 2034 16,49 Milliarden USD erreichen werden. OpenAIs Vorstoß in den Markt für Lebenswissenschaften-Modelle kommt, da der Wettbewerb wächst. Googles DeepMind-System AlphaFold zur Vorhersage der Proteinstruktur brachte seinen Schöpfern einen Anteil am Nobelpreis für Chemie 2024 ein, und Anthropic hat seine KI-Tools für Wissenschaft und Gesundheitswesen ebenfalls erweitert.
OpenAI stellte fest, dass die Arzneimittelentwicklung in den USA normalerweise etwa 10 bis 15 Jahre dauert, von der Zielentdeckung bis zur behördlichen Zulassung. Das Unternehmen argumentiert, dass die frühzeitige Nutzung von KI im Prozess zu einer besseren Zielauswahl und hochwertigeren Experimenten führen könnte.
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