GPT-Rosalind, nommée en l'honneur de la scientifique Rosalind Franklin, est disponible en aperçu de recherche pour certains clients d'entreprise, dont Amgen et Moderna.
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OpenAI a introduit GPT-Rosalind, un nouveau modèle de raisonnement conçu pour la biologie, la découverte de médicaments et la recherche en médecine translationnelle. Les clients d'entreprise qualifiés aux États-Unis peuvent désormais l'essayer en aperçu de recherche.
Les chercheurs peuvent utiliser le modèle pour gérer des tâches scientifiques complexes et multi-étapes. Celles-ci vont de la collecte de preuves existantes à la formation de nouvelles hypothèses en passant par la planification d'expériences. OpenAI a déclaré qu'il travaille avec des clients tels qu'Amgen $AMGN, Moderna $MRNA, l'Institut Allen et Thermo Fisher $TMO Scientific pour appliquer le modèle dans les flux de travail de découverte.
Les clients qualifiés du programme d'accès de confiance d'OpenAI peuvent utiliser le modèle via ChatGPT, Codex ou l'API. OpenAI publie également un plugin de recherche en sciences de la vie gratuit pour Codex, qui donne aux scientifiques accès à plus de 50 sources de données et outils scientifiques. Pendant l'aperçu de recherche, l'utilisation du modèle ne consommera pas les crédits ou jetons existants, tant que les utilisateurs respectent les garde-fous contre les abus, selon OpenAI.
Le modèle est nommé d'après Rosalind Franklin, la scientifique britannique dont le travail a aidé à découvrir la structure de l'ADN. Joy Jiao, responsable de la recherche en sciences de la vie chez OpenAI, a déclaré que l'entreprise ne croit pas encore que l'IA puisse créer de nouveaux traitements de maladies de manière autonome. Cependant, elle a déclaré aux journalistes, « nous pensons qu'il y a une véritable opportunité d'aider les chercheurs à avancer plus rapidement à travers certaines des parties les plus complexes et chronophages du processus scientifique », selon Bloomberg.
OpenAI a déclaré que sur le benchmark BixBench, qui teste les tâches d'analyse de données et de bioinformatique en conditions réelles, GPT-Rosalind a obtenu le score le plus élevé parmi les modèles avec des résultats publiés. Dans une autre évaluation avec la société de thérapie génique Dyno Therapeutics, les dix meilleures soumissions du modèle ont été classées au-dessus du 95e percentile des experts humains sur une tâche de prédiction de séquence d'ARN.
OpenAI a déclaré que seules les organisations menant des recherches scientifiques légitimes avec des bénéfices publics clairs peuvent accéder au modèle. L'entreprise dispose de contrôles pour l'éligibilité, l'accès et la gouvernance. Selon Bloomberg, Wang a déclaré que le système détecte les signes de préoccupations liées aux armes biologiques et déclenche ce que l'entreprise appelle des « drapeaux de haute précision » si certains seuils sont atteints.
Après l'annonce du modèle, les actions de plusieurs entreprises de découverte de médicaments ont chuté. Recursion Pharmaceuticals et Schrodinger ont chacune perdu plus de 5 % de leur valeur, IQVIA $IQV Holdings a chuté jusqu'à 3,2 %, et Charles River Laboratories a baissé de 2,6 %.
La découverte de médicaments assistée par l'IA attire plus d'investissements de la part des entreprises pharmaceutiques, des institutions académiques et des startups biotechnologiques. Precedence Research estime que l'investissement de l'industrie pharmaceutique dans l'IA atteindra 2,51 milliards de dollars en 2026 et 16,49 milliards de dollars d'ici 2034. L'initiative d'OpenAI dans le marché des modèles en sciences de la vie intervient alors que la concurrence s'intensifie. Le système de prédiction de structure protéique AlphaFold de Google $GOOGL DeepMind a valu à ses créateurs une part du prix Nobel de chimie 2024, et Anthropic a également élargi ses outils d'IA pour la science et les soins de santé.
OpenAI a noté que le développement de médicaments aux États-Unis prend généralement environ 10 à 15 ans, de la découverte de la cible à l'approbation réglementaire. L'entreprise soutient que l'utilisation de l'IA dès le début du processus pourrait conduire à une meilleure sélection des cibles et à des expériences de meilleure qualité par la suite.
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