GPT-Rosalind của OpenAI giúp rút ngắn chu kỳ tìm kiếm thuốc kéo dài 15 năm

OpenAI đang nhắm tới chu kỳ nghiên cứu và phát triển kéo dài 15 năm của ngành dược phẩm với GPT-Rosalind, mô hình lập luận đầu tiên được xây dựng riêng cho khoa học đời sống, hiện đang được thử nghiệm bởi các đối tác bao gồm Amgen Inc. và Moderna Inc. Mô hình này, được đặt tên theo người tiên phong về DNA Rosalind Franklin, được thiết kế để đẩy nhanh quá trình tìm kiếm thuốc giai đoạn đầu bằng cách tổng hợp bằng chứng, đưa ra giả thuyết và lập kế hoạch thí nghiệm trong các lĩnh vực hóa học, di truyền học và kỹ thuật protein.

Sean Bruich, phó chủ tịch cấp cao về trí tuệ nhân tạo và dữ liệu tại Amgen, cho biết trong một tuyên bố: "Sự hợp tác độc đáo của chúng tôi với OpenAI cho phép chúng tôi áp dụng các khả năng và công cụ tiên tiến nhất của họ theo những cách mới và sáng tạo, với tiềm năng đẩy nhanh cách chúng tôi cung cấp thuốc cho bệnh nhân".

GPT-Rosalind tích hợp với hơn 50 công cụ và cơ sở dữ liệu khoa học thông qua một plugin nghiên cứu Khoa học Đời sống mới, cho phép các nhà nghiên cứu kết nối các nguồn dữ liệu rời rạc trong một môi trường duy nhất. Theo OpenAI, các điểm chuẩn ban đầu cho thấy mô hình này vượt trội hơn phiên bản tiền nhiệm GPT-5.4 trong một số nhiệm vụ thuộc bộ LABBench2 và vượt qua phân vị thứ 95 của các chuyên gia con người trong một số nhiệm vụ dự đoán RNA nhất định. Mô hình hiện có sẵn dưới dạng bản xem trước nghiên cứu cho các khách hàng đủ điều kiện thông qua chương trình truy cập tin cậy.

Việc ra mắt thể hiện một bước đi chiến lược vào các ngành công nghiệp có giá trị cao, được quản lý chặt chẽ, nơi ngay cả những cải thiện nhỏ về hiệu quả R&D cũng có thể chuyển đổi thành hàng tỷ USD. Quá trình tìm kiếm thuốc vốn nổi tiếng là chậm chạp và tốn kém, với tỷ lệ thất bại cao đối với các ứng viên bước vào thử nghiệm lâm sàng. Bằng cách thúc đẩy các giai đoạn ban đầu của việc tạo giả thuyết và thiết kế thí nghiệm, OpenAI đặt mục tiêu giảm thiểu các lỗi tốn kém và rút ngắn thời gian từ khi phát hiện mục tiêu đến khi có ứng viên thuốc khả thi.

Một lĩnh vực đông đúc

OpenAI bước vào một lĩnh vực đã thu hút hơn 17 tỷ USD đầu tư kể từ năm 2019, mặc dù rất ít loại thuốc do AI phát triển đạt đến các thử nghiệm lâm sàng quy mô lớn, theo một báo cáo hồi tháng 1 từ PitchBook. Động thái này diễn ra sau một số quan hệ đối tác đình đám giữa các tập đoàn công nghệ lớn và các hãng dược lớn, bao gồm sự hợp tác của chính OpenAI với Novo Nordisk và công việc của Eli Lilly & Co. với cả OpenAI và Nvidia Corp. để xây dựng siêu máy tính hàng đầu ngành nhằm tìm kiếm thuốc.

GPT-Rosalind được định vị là một hệ thống lập luận chuyên biệt, không phải là một mô hình ngôn ngữ đa năng, một xu hướng đang lan rộng trong ngành AI. Thay vì chỉ xử lý ngôn ngữ, nó được tối ưu hóa cho các quy trình làm việc khoa học đa bước liên quan đến phân tích dữ liệu phức tạp và sử dụng công cụ. Sự chuyên biệt hóa này nhằm mục đích giảm rủi ro về hiện tượng "ảo giác" của mô hình và cung cấp các đầu ra đáng tin cậy hơn cho người dùng chuyên gia trong môi trường phòng thí nghiệm.

Từ điểm chuẩn đến đột phá

Mặc dù hiệu suất trên các điểm chuẩn như BixBench và LABBench2 đầy hứa hẹn, thử thách thực sự đối với GPT-Rosalind sẽ là sự chấp nhận và tác động của nó trong các quy trình làm việc tại phòng thí nghiệm thực tế. OpenAI và các đối tác nhấn mạnh rằng mô hình này là một công cụ hỗ trợ quyết định cần sự xác nhận của con người, chứ không phải là sự thay thế cho chuyên môn khoa học. Sự thành công của mô hình sẽ phụ thuộc vào việc xác minh nghiêm ngặt các đầu ra của nó và sự tích hợp liền mạch với các Hệ thống Quản lý Thông tin Phòng thí nghiệm (LIMS) và phần mềm phân tích hiện có.

Chương trình thí điểm doanh nghiệp ban đầu bao gồm các đối tác như Amgen (AMGN), Moderna (MRNA) và Thermo Fisher Scientific (TMO), mang lại cho OpenAI một con đường quan trọng để xác thực trong thế giới thực. Các chương trình thí điểm thành công có thể gây áp lực lên các công ty dược phẩm và công nghệ sinh học khác trong việc áp dụng các chiến lược AI tương tự để duy trì khả năng cạnh tranh, tiềm năng định giá lại các công ty dựa trên khả năng nghiên cứu được thúc đẩy bởi AI của họ. Sự phát triển này củng cố vai trò của các hãng công nghệ lớn như là nhà cung cấp cơ sở hạ tầng thiết yếu cho tương lai của y học.

Bài viết này chỉ mang tính chất thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.